2021 年用於製定數據驅動型業務決策的頂級數據分析工具和軟件

數據分析師用來獲取、存儲、轉換和分析數據的軟件和程序被稱為數據分析工具。 由於在市場上引入了低代碼解決方案，企業不再需要熟練的數據分析師來執行或理解數據分析。

任何類型的組織中的任何專家都可以使用簡單的數據分析工具來自動轉換數據。 如果沒有數據分析工具，數據分析師和數據科學家就無法做好他們的工作。 數據科學家可以將數據分析技術與適當的基礎設施和專業知識結合使用，以發現數據中的重要趨勢和模式，這有助於開發數據驅動的計劃。

了解您的公司目標和目標是選擇合適的數據分析平台的第一步。 當市場上有這麼多工具時，可能很難選擇最好的工具。

但請記住，最好的選擇取決於數據分析師的需求、公司的目標以及各種其他變量。 我們編制了一份今年最佳數據分析工具和軟件的清單，以幫助進行數據驅動的決策。

1. 數據松

Datapine 是一個著名的商業智能程序，它為想要快速可靠的在線數據分析解決方案的初學者和專家用戶提供基本而強大的分析功能。 您可以輕鬆地將您選擇的數字拖放到 Datapine 的分析器中，並使用有吸引力的用戶界面構建各種圖表和圖形。

如果您是一位經驗豐富的分析師，您可能想要探索使用 SQL 模式，它允許您創建自己的查詢，同時仍然允許您快速返回到可視模式。 預測分析預測引擎是另一個重要方面。 雖然有許多預測工具可用，但 Datapine 在簡單性和速度方面提供了最好的。

2. 蟒蛇

Python 是一種高級的解釋性編程語言，可以用於任何事情。 Python 的設計理念優先考慮代碼的可讀性，這從它對空格的廣泛使用可見一斑。 它的語言特性和麵向對象的方法旨在幫助程序員為小型和大型項目生成清晰的邏輯代碼。

由於其簡單的語法，Python 在尋求開源解決方案和簡單編碼過程的用戶中是一種流行的工具。 基於 Python 的軟件分析可以自行進行各種分析，也可以與第三方機器學習和數據可視化程序進行交互。

3. SAS

SAS 對大型企業或商品進行自動化預測的潛力是眾所周知的。 事件建模、假設分析、場景規劃和分層協調都是系統的功能。 其簡單的圖形用戶界面 (GUI) 允許用戶輕鬆地自動化他們的操作。

SAS 提供了一個完全開發的應用程序，可以滿足數據科學家的苛刻查詢，同時仍然可供未受過培訓的人員訪問。 SAS 在軟件行業已有數十年的歷史。 SAS 已根據當前趨勢改進了其增強分析解決方案，因為機器學習、人工智能和自動化的使用現在是分析客戶的首要需求。

此外，通過結合 SAS Forecast Server 和 Visual Forecasting 解決方案，該數據包使客戶能夠創建大量預測並自動執行操作。 自從該公司成立數十年以來，他們已經確立了自己作為預測分析權威人物的地位。 因此，給他們一個機會是有意義的。

4. 畫面

Tableau 是一種商業智能工具，允許數據分析師以多種方式顯示、分析和體驗他們的數據。 Tableau 提供快速分析，並將檢查各種數據源，包括電子表格、數據庫、Hadoop 數據和雲服務。 因為它具有強大的用戶界面，所以使用起來很簡單。

它將使創建強大的交互式儀表板變得更加容易。 Tableau 是一個行業領導者，可讓您處理實時數據，而不是將時間浪費在數據操作上。

Tableau Desktop、Tableau Server、Tableau on-line、Tableau Reader 和 Tableau Public 是 Tableau 中包含的產品。 使用 Tableau 的另一個好處是它完全免費。

5.輕點

如果您的公司想要利用機器學習和人工智能來提高數據挖掘質量，Qlik 是一個不錯的選擇。 Qlik 的功能組合在數據分析領域提供了令人信服的願景，擁有二十年的經驗。 例如，該公司的 Qlik Sense 平台包括複雜形式的人工智能和機器學習。

它還可以在沒有復雜的數據科學專業知識的情況下做到這一點，從而允許銷售代表和中級員工使用 AI 進行數據挖掘。

由於 Qlik Sense 與云無關，因此企業可以將其與多雲基礎架構中的任何云一起使用。 對於混合數據分析策略，他們可以在本地實施，然後將應用程序連接到雲。

6.阿帕奇星火

最強大的開源大數據分析工具之一是 Apache Spark。 它配備了 80 多名高級管理員，使將並行應用程序放在一起變得輕而易舉。 它是一種開源數據分析工具，被各種企業用來管理大型數據集。 它是內置 Java、Scala 或 Python API 的開源大數據分析解決方案之一。

7. 旁觀者

Looker 提供基於公司專有建模語言 LookML 的數據分析和商業智能平台。 該工具的在線分析組件強調過濾和穿透能力，允許用戶有意識地深入研究行級信息。

嵌入式分析是一種集成到系統中的分析。 由 Looker 提供支持利用了當前數據集以及允許用戶對數據進行分類和管理訪問的敏捷建模層。 公司可以使用 Looker 的完整 RESTful API 或 schedule 元素通過電子郵件或 webhook 發送報告。

最後的想法

在任何公司工作都需要收集數據，目的是獲得重要的見解。 您的公司可以通過在降低費用的同時獲得最佳結果，從而從上述任何數據分析解決方案中獲利。 使用過去的數據，數據分析可以幫助您預測未來。

我們已經描述了數據分析師使用的數據，並對每種數據進行了簡要概述，以便為您提供選擇最適合您的分析程序的一個（或多個）所需的信息。 我們鼓勵您將它們全部檢查出來，並且可以肯定，您會找到適合您的東西。