在數字化時代，數據已經成為企業(yè)核心競爭力的基石。面對海量信息，如何高效地進行大數據查詢和分析，對企業(yè)決策至關重要。市面上涌現了眾多強大且實用的數據工具與平臺，幫助企業(yè)在智能化決策的道路上更進一步。下面，我們將深入探討幾個備受推崇的大數據分析工具，它們各具特色，滿足不同企業(yè)的需求。

1.百度統(tǒng)計

作為百度推出的免費流量分析專家，百度統(tǒng)計以詳盡的用戶行為追蹤和百度推廣數據集成，助力企業(yè)優(yōu)化用戶體驗并提升投資回報。其多元化的圖形化報告，包括流量分析、來源分析、網站分析等，通過大數據技術與海量資源，為企業(yè)提供全方位的用戶行為洞察。

服務特色：

全面的數據分析平臺，基于大數據技術與百度資源

集成百度推廣數據，實時優(yōu)化推廣策略

2.友盟+

友盟+結合實時更新的數據資源，覆蓋191個行業(yè)和300+分析指標，借助AI賦能，為企業(yè)提供深度用戶洞察、業(yè)務決策支持和持續(xù)增長。憑借多項知識產權和安全認證，友盟+是企業(yè)深度分析和營銷增長的得力助手。

3.諸葛io

諸葛io專為移動應用和網站設計，憑借用戶全生命周期跟蹤技術，助力運營者深入了解用戶行為。其新一代產品以用戶為中心，提供一站式的“產品+服務”數據解決方案，覆蓋SaaS基礎版到私有化部署的多版本選擇。

4.神策數據

神策數據作為專業(yè)的大數據服務商，以用戶級大數據分析為核心，提供神策分析、智能運營等產品，幫助企業(yè)實現數據驅動。其PaaS平臺支持私有化部署，確保數據安全和靈活性。

5.數數科技

數數科技致力于構建數據基礎設施，提供一體化的數據采集、存儲和分析服務，以簡單高效為特點，支持私有化部署和深度多維分析，幫助企業(yè)構建數據驅動的決策環(huán)境。

6. GrowingIO

GrowingIO是國內領先的數據運營平臺，為產品、運營等團隊提供客戶數據平臺和智能運營解決方案，助力企業(yè)增長。它專注于多個行業(yè)，提供專業(yè)的數據采集和分析工具，以及定制化場景解決方案。

采購小貼士：

選擇數據分析工具需綜合考慮企業(yè)實力、功能需求、易用性、服務及價格。沒有萬能的解決方案，需根據客戶群體和業(yè)務需求來定制。不妨聯系專業(yè)顧問，獲取免費咨詢、軟件資料和報價，參與我們的選型交流群，與同行分享經驗和獲取更多優(yōu)惠。

加入SaaS點評網選型交流群:與行業(yè)伙伴共同探討，獲取定制化數據工具的專業(yè)支持，加速您的數據化轉型之路。

通過這些工具，企業(yè)可以更好地理解和利用數據，優(yōu)化業(yè)務流程，提升決策效率，從而在激烈的市場競爭中占據優(yōu)勢。根據企業(yè)的實際情況，挑選最適合的工具，將數據轉化為企業(yè)發(fā)展的強大引擎。

編者按：數據科學家是21世紀的熱門工作。工欲善其事必先利其器。數據分析工具何其多，究竟用哪樣才合適？Lewis Chou在Medium上分析了3類6種工具的特點和適用場景，看完這篇文章，相信你就可以知道了。原文標題是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019

說到數據分析工具，我們總是有疑問。那么多的數據分析工具，它們之間究竟有什么區(qū)別？哪個更好？我應該學習哪一個？

盡管這是一個老生常談的話題，但它確實很重要，我一直在努力尋找這個終極問題的答案。如果你到網上搜索這個領域的相關信息的話，很難找到公正的看法。因為特定數據分析工具的評估者可能會從不同的角度出發(fā)，并帶有一些個人感受。

今天，讓我們撇開這些個人感受。我會嘗試跟大家一起客觀地談談我對市場上數據分析工具的個人看法，以供參考。

我總共選擇了三類共6種工具。接下來我會一一進行介紹。

Excel具備多種強大功能，比如創(chuàng)建表單，數據透視表，VBA等，Excel的系統(tǒng)如此龐大，以至于沒有任何一項分析工具可以超越它，確保了大家可以根據自己的需求分析數據。

但是，有些人可能以為他們非常精通計算機編程語言，然后鄙視用Excel作為工具，因為Excel無法處理大數據。但是請考慮一下，我們日常生活中使用的數據是不是超出了大數據的限制？在我看來，Excel就是一款全能型的播放器。它最適合小型數據，而且通過插件還可以處理數百萬的數據。

綜上所述，基于Excel的強大功能及其用戶規(guī)模，我認為它是必不可少的工具。如果你想學習數據分析，Excel絕對是首選。

商業(yè)智能是為數據分析而生的，它誕生的起點很高。其目的是縮短從商業(yè)數據到商業(yè)決策的時間，并利用數據來影響決策。

Excel的產品目標不是這樣。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel畫課程表，制作問卷或用作計算器，甚至可以用來畫畫。如果你會VBA，還可以制作小型游戲。不過這些并不是真正的數據分析功能。

但是BI工具就是專門用于數據分析的。

以常見的BI工具（例如Power BI，FineReport和Tableau）為例。你會發(fā)現它們都是按照數據分析流程設計的。先是數據處理，數據清洗，然后是數據建模，最后是數據可視化，用圖表來識別問題并影響決策。

這些是數據分析的唯一方法，并且在這個過程中存在一些員工的痛點。

比方說，可以用BI工具來簡化重復的低附加值的數據清洗工作。

如果數據量很大，傳統(tǒng)工具Excel是無法完成數據透視表的。

如果我們用Excel來進行圖形顯示，會需要花費大量時間來編輯圖表，包括顏色和字體設置等瑣事。

這些痛點是BI工具可以為我們帶來變化和價值的地方。

現在，讓我們比較一下市場上的三種流行的BI工具：Power BI，FineReport和Tableau。

1）Tableau

Tableau的核心本質實際上是Excel的數據透視表和數據透視圖?？梢哉fTableau敏銳地意識到了Excel的這一功能。它進入BI市場較早，并延續(xù)了這一核心價值。

從發(fā)展歷史和當前市場反饋的角度來看，Tableau的可視化效果更好。我不認為這是因為它的圖表有多酷，但是它的設計、顏色和用戶界面給我們一種簡單而新鮮的感覺。

確實，這就像Tableau自己的宣傳一樣，他們投入了大量的學術精力來研究大家喜歡哪種圖表，以及如何為用戶提供操作和視覺上的終極體驗。

此外，Tableau還增加了數據清洗功能和更智能的分析功能。這也是Tableau可以預期的產品開發(fā)優(yōu)勢。

2）Power BI

Power BI的優(yōu)勢在于其業(yè)務模型和數據分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是發(fā)展并不理想。因此它擺脫了Excel，發(fā)展成BI工具。作為后來者，Power BI每個月都有迭代更新，并且跟進的速度很快。

Power BI當前具有三種授權方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。與Tableau一樣，免費版的功能也不完整。但是給個人用幾乎已經足夠。而且Power BI的數據分析功能強大。它的PowerPivot和DAX語言讓我能夠以類似在Excel中編寫公式的方式來進行復雜的高級分析。

3）FineReport應用

FineReport之所以獨特在于它的自助服務數據分析非常適合企業(yè)用戶。只需簡單的拖放操作，你就可以使用FineReport設計各種樣式的報告，并輕松構建數據決策分析系統(tǒng)。

FineReport可以直接連接到各種數據庫，并且方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報、月報和季報、年報。其格式類似于Excel的界面。功能包括報告創(chuàng)建，報告權限分配，報告管理，數據輸入等。

此外，FineReport的可視化功能也非常突出，它提供了多種儀表板模板和許多自行開發(fā)的可視插件庫。

在價格方面，FineReport的個人版本是完全免費的，并且所有功能都是開放的。

R和Python是我要討論的第三類工具。盡管像Excel和BI工具這樣的軟件已盡最大努力考慮到數據分析的大多數應用場景，但其實它們基本上都是定制化的。如果軟件沒有設計某項功能或替某功能開發(fā)按鈕，那很可能你就沒法用它們來完成工作。

在這一點上面，編程語言是不一樣的。它非常強大和靈活。你可以編寫代碼來執(zhí)行所需的任何操作。比方說，R和Python是數據科學家必不可少的工具。從專業(yè)的角度來看，它們絕對比Excel和BI工具強大。

那么，R和Python可以實現哪些Excel和BI工具難以實現的應用場景呢？

1）專業(yè)統(tǒng)計分析

就R語言而言，它最擅長的是統(tǒng)計分析，例如正態(tài)分布，使用算法對聚類進行分類和回歸分析等。這種分析就像用數據作實驗一樣。它可以幫助我們回答以下問題。

比方說，數據的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達到的統(tǒng)計可控范圍內？不同參數對結果的影響的大小是多少？還有假設仿真分析。如果某個參數發(fā)生變化，會帶來多大影響？

2）獨立預測分析

比方說，我們打算預測消費者的行為。他會在我們的商店停留多長時間？他會花多少錢？我們可以找出他的個人信用情況，并根據他的在線消費記錄確定貸款金額?；蛘撸覀兛梢愿鶕诰W頁上的瀏覽歷史推送不同的物品。這也涉及當前流行的機器學習和人工智能概念。

以上比較說明了幾種軟件之間的區(qū)別。我想概括的要點的是，存在就是合理。Excel，BI工具或編程語言存在部分功能重疊，但它們也是互補的工具。每個應用的價值取決于要開發(fā)的應用的類型和當時的情況。

在選擇數據分析工具之前，你必須首先了解自己的工作：你會不會用到我剛剛提到的應用場景?；蚩紤]一下你的職業(yè)方向：你是面向數據科學還是業(yè)務分析的。

譯者：boxi。

我推薦一些常用的大數據分析工具

1.專業(yè)的大數據分析工具

2.各種Python數據可視化第三方庫

3.其它語言的數據可視化框架

一、專業(yè)的大數據分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數據分析的商業(yè)智能產品，提供了從數據準備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業(yè)務分析的平臺。

二、Python的數據可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數據可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數據可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數據圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報道的百度大數據產品，如百度遷徙、百度司南、百度大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

1、數據處理工具：Excel

數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、數據庫：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基于Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會數據庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數據庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發(fā)程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統(tǒng)開發(fā)流程。

3、數據可視化：Tableau& Echarts

如果說前面2條是數據處理的技術，那么在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更愿意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那么你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。

Echarts是開源的，代碼可以自己改，種類也非常豐富，這里不多做介紹，可以去創(chuàng)建一個工作區(qū)了解下。

4、大數據分析：SPSS& Python& HiveSQL等

如果說Excel是“輕數據處理工具”，Mysql是“中型數據處理工具”那么，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什么目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因。