2021 年用于制定数据驱动型业务决策的顶级数据分析工具和软件

数据分析师用来获取、存储、转换和分析数据的软件和程序被称为数据分析工具。 由于在市场上引入了低代码解决方案，企业不再需要熟练的数据分析师来执行或理解数据分析。

任何类型的组织中的任何专家都可以使用简单的数据分析工具来自动转换数据。 如果没有数据分析工具，数据分析师和数据科学家就无法做好他们的工作。 数据科学家可以将数据分析技术与适当的基础设施和专业知识结合使用，以发现数据中的重要趋势和模式，这有助于开发数据驱动的计划。

了解您的公司目标和目标是选择合适的数据分析平台的第一步。 当市场上有这么多工具时，可能很难选择最好的工具。

但请记住，最好的选择取决于数据分析师的需求、公司的目标以及各种其他变量。 我们编制了一份今年最佳数据分析工具和软件的清单，以帮助进行数据驱动的决策。

1. 数据松

Datapine 是一个著名的商业智能程序，它为想要快速可靠的在线数据分析解决方案的初学者和专家用户提供基本而强大的分析功能。 您可以轻松地将您选择的数字拖放到 Datapine 的分析器中，并使用有吸引力的用户界面构建各种图表和图形。

如果您是一位经验丰富的分析师，您可能想要探索使用 SQL 模式，它允许您创建自己的查询，同时仍然允许您快速返回到可视模式。 预测分析预测引擎是另一个重要方面。 虽然有许多预测工具可用，但 Datapine 在简单性和速度方面提供了最好的。

2. 蟒蛇

Python 是一种高级的解释性编程语言，可以用于任何事情。 Python 的设计理念优先考虑代码的可读性，这从它对空格的广泛使用可见一斑。 它的语言特性和面向对象的方法旨在帮助程序员为小型和大型项目生成清晰的逻辑代码。

由于其简单的语法，Python 在寻求开源解决方案和简单编码过程的用户中是一种流行的工具。 基于 Python 的软件分析可以自行进行各种分析，也可以与第三方机器学习和数据可视化程序进行交互。

3. SAS

SAS 对大型企业或商品进行自动化预测的潜力是众所周知的。 事件建模、假设分析、场景规划和分层协调都是系统的功能。 其简单的图形用户界面 (GUI) 允许用户轻松地自动化他们的操作。

SAS 提供了一个完全开发的应用程序，可以满足数据科学家的苛刻查询，同时仍然可供未受过培训的人员访问。 SAS 在软件行业已有数十年的历史。 SAS 已根据当前趋势改进了其增强分析解决方案，因为机器学习、人工智能和自动化的使用现在是分析客户的首要需求。

此外，通过结合 SAS Forecast Server 和 Visual Forecasting 解决方案，该数据包使客户能够创建大量预测并自动执行操作。 自从该公司成立数十年以来，他们已经确立了自己作为预测分析权威人物的地位。 因此，给他们一个机会是有意义的。

4. 画面

Tableau 是一种商业智能工具，允许数据分析师以多种方式显示、分析和体验他们的数据。 Tableau 提供快速分析，并将检查各种数据源，包括电子表格、数据库、Hadoop 数据和云服务。 因为它具有强大的用户界面，所以使用起来很简单。

它将使创建强大的交互式仪表板变得更加容易。 Tableau 是一个行业领导者，可让您处理实时数据，而不是将时间浪费在数据操作上。

Tableau Desktop、Tableau Server、Tableau on-line、Tableau Reader 和 Tableau Public 是 Tableau 中包含的产品。 使用 Tableau 的另一个好处是它完全免费。

5.轻点

如果您的公司想要利用机器学习和人工智能来提高数据挖掘质量，Qlik 是一个不错的选择。 Qlik 的功能组合在数据分析领域提供了令人信服的愿景，拥有二十年的经验。 例如，该公司的 Qlik Sense 平台包括复杂形式的人工智能和机器学习。

它还可以在没有复杂的数据科学专业知识的情况下做到这一点，从而允许销售代表和中级员工使用 AI 进行数据挖掘。

由于 Qlik Sense 与云无关，因此企业可以将其与多云基础架构中的任何云一起使用。 对于混合数据分析策略，他们可以在本地实施，然后将应用程序连接到云。

6.阿帕奇星火

最强大的开源大数据分析工具之一是 Apache Spark。 它配备了 80 多名高级管理员，使将并行应用程序放在一起变得轻而易举。 它是一种开源数据分析工具，被各种企业用来管理大型数据集。 它是内置 Java、Scala 或 Python API 的开源大数据分析解决方案之一。

7. 旁观者

Looker 提供基于公司专有建模语言 LookML 的数据分析和商业智能平台。 该工具的在线分析组件强调过滤和穿透能力，允许用户有意识地深入研究行级信息。

嵌入式分析是一种集成到系统中的分析。 由 Looker 提供支持利用了当前数据集以及允许用户对数据进行分类和管理访问的敏捷建模层。 公司可以使用 Looker 的完整 RESTful API 或 schedule 元素通过电子邮件或 webhook 发送报告。

最后的想法

在任何公司工作都需要收集数据，目的是获得重要的见解。 您的公司可以通过在降低费用的同时获得最佳结果，从而从上述任何数据分析解决方案中获利。 使用过去的数据，数据分析可以帮助您预测未来。

我们已经描述了数据分析师使用的数据，并对每种数据进行了简要概述，以便为您提供选择最适合您的分析程序的一个（或多个）所需的信息。 我们鼓励您将它们全部检查出来，并且可以肯定，您会找到适合您的东西。