推荐六款实用的数据分析工具

众所周知,现在大数据市场是一座拥有很多宝藏的金矿,有越来越多的人通过数据来需求比较专业的问题。就算是一些不懂挖掘算法的人员,也可以为用户进行画像,在之后的工作中会省不少事儿。

BI(BusinessIntelligence)即商业智能,越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具,应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO,自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具,本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品,排名不分先后!

推荐六款实用的数据分析工具

一、功能列表

二、详细介绍

1、 数说立方

推荐六款实用的数据分析工具

数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库,同时支持全网公开数据实时抓取,从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台,实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一,并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

优点:

(1)即便是个人免费版,体验和功能仍然非常好;

(2)与自家产品“数说聚合”的无缝接入,支持定向抓取微信、微博等数据;

(3)功能完善,集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台;

(4)可视化视图展现、友好的客户感知页面;

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(5)支持SAAS,私有化部署,有权限管理;

缺点:

(1)产品新上市,操作指导页不太完善;

(2)体验过程中有一些小bug;

2、数加平台

数加是阿里云发布的一站式大数据平台,可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据,在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘,将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现,也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

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优点:

(1)有完整的产品规划,功能完善;

(2)图形展示和客户感知良好;

(3)提供SQL查询;

缺点:

(1)需要捆绑阿里云才能使用,一般用户还不能真正使用起来;

(2)部分体验功能一般,有一定的学习成本;

3、Tableau

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Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性,又有普适性。拖放式界面,操作简单。数据兼容性强,适用于多种数据文件与数据库,同时也兼容多平台,windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

优点:

(1)处于行业领导者地位,功能完善;

(2)有较好的图形展现与客户感知;

(3)新产品开始支持云端展现,但是需要客户端支持;

缺点:

(1)相比于商业智能BI,更像一个基于数据查询的数据展示工具;

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(2)处理不规范数据、转化复杂模型比较难;

(3)无法处理大量数据;

(4)国内网络连接Online版速度较慢;

4、Qlik

QlikView只需轻轻单击几下,就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析,可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富,界面简洁,互动性强,总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果,将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API,可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

优点:

(1)产品功能完善,图形展现和客户感知良好;

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(2)支持SAAS,有权限管理功能;

缺点:

(1)有一定的学习成本;

(2)报表规范性要求很高;

(3) 数据抓取功能都非常弱,需要有非常好的数据仓库作为基础;

5、Spotfire

Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员,其交互界面形象易懂,无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎,可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。标记有自身特色,提供了过滤、钻取等功能,多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

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优点:

(1)交互界面形象易懂,即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;

(2)不一定要建数据仓库,还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;

(3)支持SAAS,有权限管理功能;

缺点:

(1)SAAS版只支持30M,由于是国外服务器所以上传很慢;

(2)不适合中国式的固定报表;

(3)进军中国市场较晚,国内案例较少;

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(4)工具的适应性范围广,但是难易跨度大;

6、神策分析

神策分析的产品有完整的使用文档,每个模块都有详细的使用说明以及示例,降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析,并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能,未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等

优点:

(1)专注于用户行为数据分析,不追求做大而追求做全;

(2)有详细的产品使用文档以及案例;

(3) 提供SQL查询;

缺点:

(1)更多的是demo示例,不能开箱即用;

(2)纯dashboard展示,并不能对单独一块数据作自定义分析;

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