免费数据分析工具

免费数据分析工具简介

免费的数据分析工具用于分析数据并从数据集中创建有意义的见解，是一组工具，可帮助企业创建数据驱动的决策流程。一些业界知名的工具是非常流行的工具，例如 Microsoft excel、tableau public、KNIME、Rattle GUI for R、Talend、H2O、Trifacta、Orange、RapidMiner、Qlikview。这些工具由几个开箱即用的功能支持，这些功能有助于数据分析过程。与用于数据分析的标准编程相比，这些数据分析工具易于学习和快速开发分析解决方案。

以下是数据分析的不同工具：

1.Excel

Excel 仍然吸引人们进行数据分析，它仍然是不可或缺的分析工具。有许多免费的在线教程可以教授 Excel 和 VBA，可通过这些教程掌握 excel。通过各种图形工具探索数据、汇总数据、可视化数据等所有功能都在 Excel 中完成。

学习和掌握excel非常容易。Excel 仍然是数据科学和分析的基本工具。excel 知识将帮助数据科学事业。尽管 Microsoft Excel 不是免费的，但市场上有类似的工具，如电子表格、开放式办公室和其他提供与 Excel 相同功能的工具。excel 的一个小缺点是它不能用于非常大的数据集。

2.Tableau

Tableau 是一个免费的数据可视化工具，从简单数据到复杂数据。它是一种交互式的，可建议标签、工具、列的大小，以及可自定义的几乎任何东西。拖放界面在该软件中非常有用，并且也可在 Tableau 中完成计算。任何对分析一无所知的人都可以从 Tableau 平台查看和理解数据。

在 Tableau 中创建仪表板和工作表以进行数据分析和可视化。Tableau 通过其仪表板帮助从不同的角度查看数据，通过 Tableau 轻松进入数据科学的世界。此外，Tableau 还集成了 Python 和R 编程语言。

3.Trifacta

Trifacta 是一个用于数据整理的开源工具，它使数据准备变得容易以进行数据分析。Trifacta 有助于将数据从原始数据格式转换、探索和分析为干净、有序的格式。它使用机器学习技术来帮助用户进行数据分析和探索。Trifacta 的另一个名称是 Data Wrangler，这表明它在数据清理中最有用。

Trifacta由 Joe Hellerstein、Jeffrey Heer 和 Sean Kandel 于 2012 年开发。Trifacta 与云一起工作，并与 AWS 合作，获得了 AWS 的机器学习部署奖，与 Excel 不同，Trifacta 可帮助处理大型数据集。此外，Trifacta 中的文本编辑建议令人难以置信。

4.RapidMiner

RapidMiner 是用于数据准备、机器学习、深度学习和其他数据分析技术的集成工具。工作流称为流程，一个流程的输出成为其他流程的输入。这可以通过编程语言或他们自己的插件进行扩展。RapidMiner 的某些版本是免费的。

RapidMiner 的产品包括 RapidMiner Studio、RapidMiner Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server 和 RapidMiner Radoop。可以通过将数据加载到 RapidMiner 中来检查数据，并在工具内对数据进行计算或排序。RapidMiner 主要是为非程序员设计的。RapidMiner 还有助于数据清理和准备图表。

5.Talend

Talend 是一个借助云进行数据集成的开源工具。Talend 帮助导入数据并尽快将其移至数据仓库。Talend 有一个统一的平台。此外，Talend 的社区很强大，你永远不会知道对方的人来自哪个背景。

Talend Platforms、Talend Enterprise 和 Talend Open Studio 几乎可以帮助处理与数据相关的所有事情，一旦开始使用 Talend，可能就不会寻找其他工具。这三者中，使用最多的是Talend Open Studio。Talend 的协作和管理 与其数据集成一样值得称道。

6.Qlikview

Qlikview 被推荐为数据可视化的最佳工具。它在本质上更快、更容易且独一无二。QlikView 中有一个社区，其中包含讨论论坛、博客和库。社区有助于解决您的大部分问题。它使用不同的颜色显示数据之间的关系。Qlikview 帮助用户从他们不同的数据可视化方法中做出正确的决定。

如果您对布局设计感兴趣，Qlikview 是不二之选。熟悉 Qlikview 的数据建模和 SQL 基础知识是很好的。

7.Orange

Orange工具包可以用作复杂机器学习算法的简单数据可视化，只要它是开源的，也可以与 Python 库一起使用。它就像一个画布，用户放置小部件并创建工作流。所有数据功能都在小部件画布中完成。用户可以探索该工具中可用的各种可视化技术。

Orange 工具有许多附加组件，因为它也用于机器学习算法。数据挖掘也可以在这个工具中完成。

8.H2O

H2O 有助于发现数据模式。它的应用主要是机器学习和人工智能，但其提供了关于数据的非常好的见解。H2O 有一个内置函数来猜测传入数据集的结构。

还有其他工具，如用于排序和过滤数据的 OpenRefine、用于图表和可视化的 Fusion Tables、用于数据可视化和数据整理的 Microsoft Power BI、用于创建报告的 Google Dashboards、用于统计分析的 Plotly、用于统计可视化的 Gephi，工具有很多。

结论

通过一些练习可以轻松完成数据分析。所有的工具都不会有同样的帮助。选择一种工具并成为该工具的大师是件好事。了解数据对于了解我们在数据分析方面的真实情况至关重要。编程在可视化和分析数据方面并不重要。但有些工具让你更接近编程。