做数据分析的软件有哪些

做数据分析的软件有很多，主要包括FineBI、Tableau、Power BI、QlikView、SAS、SPSS、Excel、R、Python、Google Data Studio、Looker、Domo等。FineBI是一款由帆软公司开发的商业智能工具，以其强大的数据处理能力和用户友好的界面而广受欢迎。它支持多种数据源接入，具备多维分析、数据可视化、报表制作等功能，适合企业级的数据分析需求。FineBI的特点之一是其自助分析功能，用户无需编写代码即可进行数据挖掘和分析，大大提高了工作效率和准确性。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

一、FINEBI

FineBI是一款由帆软公司开发的自助式商业智能工具，主要用于企业数据的分析和展示。它支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel文件和API接口等，能够快速整合企业内部和外部数据。FineBI具备强大的多维分析功能，用户可以通过拖拽操作，自定义数据透视表和图表，进行深入的数据分析。此外，FineBI还支持数据可视化，提供丰富的图表类型和定制化的展示方式，帮助用户更直观地理解数据。FineBI的自助分析功能也是一大亮点，用户无需编写代码即可进行数据挖掘和分析，大大提高了工作效率和准确性。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

二、TABLEAU

Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，它以其直观的界面和强大的分析功能而闻名。Tableau支持多种数据源接入，包括数据库、云服务和Excel文件等，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表板。Tableau的一个显著特点是其交互性强，用户可以通过点击和筛选，动态地与数据进行互动。此外，Tableau还支持高级分析功能，用户可以使用内置的计算功能和统计分析工具，进行更深入的数据挖掘和分析。Tableau还提供了丰富的社区资源和学习材料，帮助用户快速上手和提升技能。

三、POWER BI

Power BI是微软推出的一款商业智能工具，旨在帮助企业更好地分析和展示数据。Power BI支持多种数据源接入，包括Azure、SQL Server、Excel文件和在线服务等，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表板。Power BI的一个显著特点是其与微软生态系统的紧密集成，用户可以轻松地将分析结果嵌入到Office 365、SharePoint和Teams等应用中。此外，Power BI还支持高级分析功能，用户可以使用DAX语言和Power Query进行复杂的数据处理和分析。Power BI还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

四、QLIKVIEW

QlikView是Qlik公司推出的一款商业智能工具，主要用于数据分析和报表制作。QlikView支持多种数据源接入，包括数据库、Excel文件和云服务等，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和报表。QlikView的一个显著特点是其内存中的数据处理能力，用户可以在几秒钟内完成大规模数据的计算和分析。此外，QlikView还支持高级分析功能，用户可以使用内置的脚本语言和函数库，进行复杂的数据处理和分析。QlikView还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

五、SAS

SAS是一款功能强大的统计分析软件，广泛用于数据挖掘、预测分析和商业智能等领域。SAS支持多种数据源接入，包括数据库、Excel文件和云服务等，用户可以使用内置的编程语言和函数库，进行复杂的数据处理和分析。SAS的一个显著特点是其强大的统计分析能力，用户可以使用内置的统计模型和算法，进行高级的数据挖掘和预测分析。此外，SAS还支持数据可视化，提供丰富的图表类型和定制化的展示方式，帮助用户更直观地理解数据。SAS还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

六、SPSS

SPSS是一款由IBM公司开发的统计分析软件，广泛用于社会科学、市场研究和商业智能等领域。SPSS支持多种数据源接入，包括数据库、Excel文件和云服务等，用户可以使用内置的界面和函数库，进行复杂的数据处理和分析。SPSS的一个显著特点是其简洁的操作界面，用户无需编写代码即可进行数据分析和建模。此外，SPSS还支持高级分析功能，用户可以使用内置的统计模型和算法，进行高级的数据挖掘和预测分析。SPSS还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

七、EXCEL

Excel是微软推出的一款电子表格软件，广泛用于数据处理、分析和展示等领域。Excel支持多种数据源接入，包括数据库、云服务和其他Excel文件等，用户可以通过内置的函数和工具，进行数据清洗、计算和分析。Excel的一个显著特点是其普及性和易用性，用户无需编写代码即可进行简单的数据分析和展示。此外，Excel还支持数据可视化，提供丰富的图表类型和定制化的展示方式，帮助用户更直观地理解数据。Excel还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

八、R

R是一款用于统计分析和数据可视化的编程语言，广泛用于学术研究、数据科学和商业智能等领域。R支持多种数据源接入，包括数据库、Excel文件和云服务等，用户可以使用内置的函数和包，进行复杂的数据处理和分析。R的一个显著特点是其强大的统计分析能力，用户可以使用内置的统计模型和算法，进行高级的数据挖掘和预测分析。此外，R还支持数据可视化，提供丰富的图表类型和定制化的展示方式，帮助用户更直观地理解数据。R还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

九、PYTHON

Python是一款广泛用于数据科学和统计分析的编程语言，以其简洁的语法和丰富的库而闻名。Python支持多种数据源接入，包括数据库、Excel文件和云服务等，用户可以使用内置的函数和库，进行复杂的数据处理和分析。Python的一个显著特点是其灵活性和可扩展性，用户可以根据需要编写自定义的函数和模块，进行高级的数据挖掘和预测分析。此外，Python还支持数据可视化，提供丰富的图表类型和定制化的展示方式，帮助用户更直观地理解数据。Python还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

十、GOOGLE DATA STUDIO

Google Data Studio是一款免费的数据可视化工具，主要用于创建交互式的报表和仪表板。Google Data Studio支持多种数据源接入，包括Google Analytics、Google Sheets和其他数据库等，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表板。Google Data Studio的一个显著特点是其与Google生态系统的紧密集成，用户可以轻松地将分析结果嵌入到Google Drive、Google Docs和Google Slides等应用中。此外，Google Data Studio还支持高级分析功能，用户可以使用内置的计算功能和统计分析工具，进行更深入的数据挖掘和分析。Google Data Studio还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

十一、LOOKER

Looker是一款由Google Cloud推出的数据分析和商业智能工具，主要用于企业数据的分析和展示。Looker支持多种数据源接入，包括数据库、云服务和Excel文件等，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表板。Looker的一个显著特点是其灵活的建模能力，用户可以使用内置的LookML语言，自定义数据模型和分析逻辑，进行复杂的数据处理和分析。此外，Looker还支持数据可视化，提供丰富的图表类型和定制化的展示方式，帮助用户更直观地理解数据。Looker还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

十二、DOMO

Domo是一款云端的商业智能工具，主要用于企业数据的分析和展示。Domo支持多种数据源接入，包括数据库、云服务和Excel文件等，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表板。Domo的一个显著特点是其强大的数据集成能力，用户可以通过内置的连接器，轻松地将多个数据源整合在一起，进行统一的分析和展示。此外，Domo还支持高级分析功能，用户可以使用内置的计算功能和统计分析工具，进行更深入的数据挖掘和分析。Domo还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助用户快速上手和提升技能。

相关问答FAQs：

1. 什么是数据分析软件？

数据分析软件是指能够帮助用户收集、清理、分析和可视化数据的工具或程序。这些软件通常提供各种功能和工具，以帮助用户更好地理解数据背后的模式、趋势和见解。

2. 数据分析软件有哪些种类？

数据分析软件种类繁多，主要包括统计软件、商业智能工具、数据可视化软件和机器学习平台。其中一些知名的数据分析软件包括：R、Python（通过库如Pandas、NumPy、SciPy等实现数据分析）、Tableau、Power BI、SAS、SPSS、Excel等。

3. 如何选择适合自己的数据分析软件？

选择数据分析软件时，需要考虑自己的需求、技能水平、预算和数据类型等因素。如果你是初学者，Excel可能是一个不错的选择；如果需要进行复杂的统计分析，可以选择R、Python等开源软件；如果需要交互式的数据可视化，Tableau和Power BI可能更适合你。最重要的是，根据自己的实际情况和目标来选择最适合的数据分析软件。