1.FineBI

目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广,多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验,企业可充分了解和利用他们的数据,增强企业的竞争力。

2.Tableau

Tableau是大数据可视化软件的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，可以快速地做出动态交互图。

3.永洪敏捷BI

该产品稳定性较高，利用sql处理数据。永洪的技术主要分为大数据和可视化亮点。覆盖BI和大数据(海量数据、实时分析)，敏捷BI，自服务BI，探索式BI，性价比高。但不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪BI在产品能力上还不错，特别是大数据性能方面，同样可以支撑亿级数据的抽取和分析，而在服务方面则表现一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一个基于Web的业务分析工具套件，擅长数据可视化，采用的CS架构，主要的报表连接过程使用的客户端，浏览器端可以进行简单的报表编辑。其连接数据源需要单独下载msi驱动，而不是目前主流的JDBC的连接方式。操作基本都是拖拽，不过其探索式分析能力有限，不适合做定制化开发(这个不符合我们需要集成的需求)。学习成本较低上手快，但功能简单，无法支持复杂的业务场景，不支持定制开发。

5.SmartBI

企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众多的管理维护功能。和FineBI同为比较不错的国内BI数据分析软件，但是操作体验并不是很好，界面粗糙，并没有FineBI的界面美观。

6.Qlikview

属于新一代的轻量化商业智能BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C/S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快;数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。不过目前对于QlikView也是代理形式为主，本地化和定制化能力差，和tableau一样没有大数据处理能力，需要对接数据仓库。国内复杂报表填报等难以支持，另外代理商对客户的响应能力有限。

数据分析工具包括多种软件，以下是常见的几种：

一、Excel数据分析工具。Excel是一款常用的数据处理软件，它提供了数据透视表、图表分析等功能，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化展示。Excel适合处理小规模的数据集，对于大型复杂的数据分析任务也能胜任。

二、Python数据分析工具。Python是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析领域。Python拥有众多的数据处理和分析库，如pandas、numpy、scipy等，可以用于数据处理、统计分析、数据可视化等方面的工作。这些库能够帮助用户轻松地处理大规模数据集并进行复杂的分析。

三、R语言数据分析工具。R是一种专门为统计分析而设计的编程语言，广泛应用于数据分析领域。R语言拥有丰富的统计分析和数据可视化函数库，如ggplot2、dplyr等，可以方便地进行数据挖掘、预测分析和机器学习等工作。同时，R语言的交互性和图形界面也使得它易于使用和理解。

四、SQL数据库查询工具。SQL是用于管理关系数据库的标准语言，也是数据分析中常用的工具之一。通过SQL查询语句，用户可以检索、插入、更新和删除数据库中的数据，进行数据的查询和分析工作。常见的SQL数据库查询工具有MySQL、Oracle SQL Developer等。

五、数据可视化工具。数据可视化是将数据以图形化的方式呈现出来的过程，有助于用户更直观地理解数据和分析结果。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等，这些工具提供了丰富的图表类型和可视化功能，方便用户快速生成直观的数据报告和图表。

以上所述即为常见的数据分析工具，每种工具都有其特点和优势，根据具体的数据分析需求和场景选择合适的工具进行使用，可以大大提高数据分析的效率和准确性。

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：

提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。

各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。

算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。

为各种发现功能设计了相应的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：

MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。

提供多种萃诰蚰J健0ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾取?br>

支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。

多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。

操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：

能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。

综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。

提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。

能与关系数据库平滑集成。

实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。