数据分析正规软件有哪些

数据分析正规软件有：FineBI、Tableau、Power BI、QlikView、SAS、SPSS、R语言、Python、Domo、Looker。其中，FineBI因其强大的自助式分析、可视化功能和用户友好的界面而备受推崇。FineBI是一款由帆软公司开发的数据分析工具，它不仅支持多种数据源接入，还能通过简单的拖拽操作生成丰富的图表和报表，非常适合企业进行数据分析和决策支持。FineBI的自助式数据分析功能使用户无需编写复杂的代码，即可快速上手，进行深入的数据探索和分析。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

一、FINEBI

FineBI是由帆软公司开发的一款自助式BI（商业智能）工具。它的设计初衷是让用户可以轻松地进行数据分析和可视化，而无需编写代码。FineBI支持多种数据源接入，包括数据库、Excel、云数据等。其自助式分析功能允许用户通过简单的拖拽操作生成各类图表和报表，从而帮助企业快速做出数据驱动的决策。FineBI的界面友好，操作简便，非常适合对技术要求不高的用户。

FineBI的主要功能包括：

1. 多源数据接入：FineBI支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件、云数据等。用户可以方便地将各种数据源整合到一个平台上进行分析。
2. 自助式分析：用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种图表和报表，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
3. 可视化：FineBI提供了丰富的可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 实时数据更新：FineBI支持实时数据更新，用户可以随时查看最新的数据分析结果。这对于需要及时做出决策的企业来说非常重要。
5. 权限管理：FineBI提供了完善的权限管理功能，用户可以根据不同的角色设置不同的权限，确保数据的安全性和保密性。

更多详细信息请访问官网： https://s.fanruan.com/f459r;

二、TABLEAU

Tableau是一款广泛使用的数据可视化和商业智能工具。它以其强大的数据可视化功能和直观的操作界面而闻名，适合各种规模的企业使用。Tableau支持多种数据源接入，用户可以通过简单的拖拽操作生成各类图表和仪表盘，从而帮助企业快速做出数据驱动的决策。

Tableau的主要功能包括：

1. 多源数据接入：Tableau支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件、云数据等。用户可以方便地将各种数据源整合到一个平台上进行分析。
2. 数据可视化：Tableau提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
3. 实时数据更新：Tableau支持实时数据更新，用户可以随时查看最新的数据分析结果。这对于需要及时做出决策的企业来说非常重要。
4. 拖拽操作：用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种图表和仪表盘，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
5. 协作与共享：Tableau提供了完善的协作与共享功能，用户可以与团队成员共享分析结果，共同探讨数据背后的问题和解决方案。

三、POWER BI

Power BI是微软推出的一款商业智能工具，适用于各种规模的企业。它提供了强大的数据分析和可视化功能，用户可以通过简单的拖拽操作生成各类图表和仪表盘，从而帮助企业快速做出数据驱动的决策。

Power BI的主要功能包括：

1. 多源数据接入：Power BI支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件、云数据等。用户可以方便地将各种数据源整合到一个平台上进行分析。
2. 数据可视化：Power BI提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
3. 实时数据更新：Power BI支持实时数据更新，用户可以随时查看最新的数据分析结果。这对于需要及时做出决策的企业来说非常重要。
4. 拖拽操作：用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种图表和仪表盘，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
5. 协作与共享：Power BI提供了完善的协作与共享功能，用户可以与团队成员共享分析结果，共同探讨数据背后的问题和解决方案。

四、QLIKVIEW

QlikView是一款由Qlik公司开发的数据分析和商业智能工具。它以其强大的数据处理能力和灵活的分析功能而广受欢迎。QlikView适用于各种规模的企业，用户可以通过简单的拖拽操作生成各类图表和报表，从而帮助企业快速做出数据驱动的决策。

QlikView的主要功能包括：

1. 多源数据接入：QlikView支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件、云数据等。用户可以方便地将各种数据源整合到一个平台上进行分析。
2. 数据处理：QlikView具有强大的数据处理能力，用户可以对数据进行清洗、转换和整合，从而获得高质量的数据分析结果。
3. 数据可视化：QlikView提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 拖拽操作：用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种图表和报表，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
5. 协作与共享：QlikView提供了完善的协作与共享功能，用户可以与团队成员共享分析结果，共同探讨数据背后的问题和解决方案。

五、SAS

SAS（统计分析系统）是一款由SAS Institute开发的数据分析和商业智能工具。它以其强大的统计分析功能和广泛的应用领域而著称，适用于各种规模的企业和科研机构。用户可以通过编写代码或使用图形界面进行数据分析，从而帮助企业和科研机构快速做出数据驱动的决策。

SAS的主要功能包括：

1. 统计分析：SAS具有强大的统计分析功能，用户可以进行各种复杂的统计分析，如回归分析、时间序列分析、因子分析等。这使得SAS在科研和商业领域广泛应用。
2. 数据管理：SAS提供了强大的数据管理功能，用户可以对数据进行清洗、转换和整合，从而获得高质量的数据分析结果。
3. 数据可视化：SAS提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 编程语言：SAS有自己的编程语言，用户可以通过编写代码进行数据分析和处理。虽然需要一定的编程基础，但这也使得SAS具有极高的灵活性和功能性。
5. 应用广泛：SAS在金融、医疗、市场研究等多个领域有广泛的应用，用户可以根据自己的需求选择不同的模块和功能。

六、SPSS

SPSS（统计产品与服务解决方案）是一款由IBM开发的数据分析和统计软件。它以其易用性和强大的统计分析功能而广受欢迎，适用于各种规模的企业和科研机构。用户可以通过图形界面进行数据分析和处理，从而帮助企业和科研机构快速做出数据驱动的决策。

SPSS的主要功能包括：

1. 统计分析：SPSS具有强大的统计分析功能，用户可以进行各种复杂的统计分析，如回归分析、时间序列分析、因子分析等。这使得SPSS在科研和商业领域广泛应用。
2. 数据管理：SPSS提供了强大的数据管理功能，用户可以对数据进行清洗、转换和整合，从而获得高质量的数据分析结果。
3. 数据可视化：SPSS提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 易用性：SPSS的图形界面使得用户可以通过简单的点击操作进行数据分析和处理，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
5. 应用广泛：SPSS在社会科学、市场研究、医疗等多个领域有广泛的应用，用户可以根据自己的需求选择不同的模块和功能。

七、R语言

R语言是一款开源的统计计算和图形生成语言。它以其强大的统计分析功能和灵活的编程能力而著称，适用于各种规模的企业和科研机构。用户可以通过编写代码进行数据分析和处理，从而帮助企业和科研机构快速做出数据驱动的决策。

R语言的主要功能包括：

1. 统计分析：R语言具有强大的统计分析功能，用户可以进行各种复杂的统计分析，如回归分析、时间序列分析、因子分析等。这使得R语言在科研和商业领域广泛应用。
2. 数据管理：R语言提供了强大的数据管理功能，用户可以对数据进行清洗、转换和整合，从而获得高质量的数据分析结果。
3. 数据可视化：R语言提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 编程语言：R语言是一种编程语言，用户可以通过编写代码进行数据分析和处理。虽然需要一定的编程基础，但这也使得R语言具有极高的灵活性和功能性。
5. 开源社区：R语言有一个庞大的开源社区，用户可以方便地获取各种扩展包和工具，从而进一步增强R语言的功能和应用范围。

八、PYTHON

Python是一款广泛使用的编程语言，以其易用性和强大的数据分析功能而著称。Python有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，适用于各种规模的企业和科研机构。用户可以通过编写代码进行数据分析和处理，从而帮助企业和科研机构快速做出数据驱动的决策。

Python的主要功能包括：

1. 数据分析库：Python有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，用户可以方便地进行数据清洗、转换、可视化等操作。
2. 统计分析：Python具有强大的统计分析功能，用户可以进行各种复杂的统计分析，如回归分析、时间序列分析、因子分析等。这使得Python在科研和商业领域广泛应用。
3. 数据管理：Python提供了强大的数据管理功能，用户可以对数据进行清洗、转换和整合，从而获得高质量的数据分析结果。
4. 数据可视化：Python提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
5. 编程语言：Python是一种编程语言，用户可以通过编写代码进行数据分析和处理。虽然需要一定的编程基础，但这也使得Python具有极高的灵活性和功能性。

九、DOMO

Domo是一款基于云的数据分析和商业智能平台。它以其强大的数据集成和可视化功能而著称，适用于各种规模的企业。用户可以通过简单的拖拽操作生成各类图表和仪表盘，从而帮助企业快速做出数据驱动的决策。

Domo的主要功能包括：

1. 多源数据接入：Domo支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件、云数据等。用户可以方便地将各种数据源整合到一个平台上进行分析。
2. 数据集成：Domo具有强大的数据集成功能，用户可以对数据进行清洗、转换和整合，从而获得高质量的数据分析结果。
3. 数据可视化：Domo提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 拖拽操作：用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种图表和仪表盘，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
5. 协作与共享：Domo提供了完善的协作与共享功能，用户可以与团队成员共享分析结果，共同探讨数据背后的问题和解决方案。

十、LOOKER

Looker是一款基于云的数据分析和商业智能平台。它以其强大的数据建模和可视化功能而著称，适用于各种规模的企业。用户可以通过简单的拖拽操作生成各类图表和仪表盘，从而帮助企业快速做出数据驱动的决策。

Looker的主要功能包括：

1. 多源数据接入：Looker支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件、云数据等。用户可以方便地将各种数据源整合到一个平台上进行分析。
2. 数据建模：Looker具有强大的数据建模功能，用户可以根据自己的需求对数据进行建模，从而获得高质量的数据分析结果。
3. 数据可视化：Looker提供了丰富的数据可视化工具，用户可以选择多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过这些图表，用户可以直观地了解数据背后的趋势和规律。
4. 拖拽操作：用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种图表和仪表盘，无需编写复杂的代码。这使得即使是没有编程背景的用户也可以快速上手，进行数据分析。
5. 协作与共享：Looker提供了完善的协作与共享功能，用户可以与团队成员共享分析结果，共同探讨数据背后的问题和解决方案。

综上所述，FineBI、Tableau、Power BI、QlikView、SAS、SPSS、R语言、Python、Domo和Looker都是非常优秀的数据分析工具。FineBI因其强大的自助式分析、可视化功能和用户友好的界面而备受推崇，是企业进行数据分析和决策支持的理想选择。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

相关问答FAQs：

1. 什么是数据分析软件？

数据分析软件是专门设计用于处理、转换和分析大量数据的工具。这些软件通常具有各种功能，包括数据可视化、统计分析、机器学习、数据挖掘等，帮助用户更好地理解数据、发现模式和趋势，做出有效的决策。

2. 市面上常见的数据分析软件有哪些？

市场上有许多知名的数据分析软件，每种软件都有其独特的优势和适用场景。以下是一些常见的数据分析软件：

• 1. Excel：Excel是微软公司开发的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，适用于中小型数据集的分析和可视化。

• 2. Tableau：Tableau是一款交互式数据可视化软件，用户可以通过简单拖拽操作创建各种图表和仪表板，帮助用户更直观地理解数据。

• 3. Python：Python是一种通用编程语言，具有丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等），适用于数据清洗、分析和建模等工作。

• 4. R：R是一种专门用于统计计算和数据可视化的编程语言，拥有强大的数据处理和统计分析能力，广泛应用于学术界和工业界。

• 5. SPSS：SPSS是一款统计分析软件，适用于各种统计分析和建模任务，包括描述统计、回归分析、因子分析等。

3. 如何选择适合自己的数据分析软件？

选择适合自己的数据分析软件需要考虑多个因素，包括数据规模、分析需求、个人技能水平等。以下是一些建议：

• 1. 数据规模：如果数据规模较小，可以选择Excel等易用的工具进行分析；如果数据规模较大，可能需要使用Python或R等更强大的工具。

• 2. 分析需求：根据自己的分析需求选择软件，比如如果需要做交互式可视化，可以选择Tableau；如果需要进行复杂的统计分析，可以选择SPSS或R。

• 3. 学习成本：考虑软件的学习成本和个人技能水平，选择一个既能满足需求又能够快速上手的软件。

• 4. 社区支持：选择那些有活跃社区支持和丰富资源的软件，可以更快地解决问题和学习新知识。

综上所述，选择合适的数据分析软件需要综合考虑各种因素，并根据自己的需求和情况做出选择。每种软件都有其独特的优势和适用场景，只有深入了解和实践，才能找到最适合自己的工具。