一、运用Excel来进行数据剖析。Excel来进行数据剖析虽然有很多便利，Excel比较基础，人人会用，开发比较通用，计算公式丰厚。但是不可避免Excel剖析也有很多缺陷：

1.首先，你通常会失去实时的优点，电子表格是静态工具，一个excel数据在昨天或许有用，今日或许一周今后或许就无法运用，或许不在运用，所以就需求你不得不再次手动导出数据从头进行剖析。

2.运用Excel时另一个复杂要素是合并来自不同来历的信息，这是一项不容易的使命，通常是不太或许的，于商业智能工具比较存在明显的下风。

3.Excel是独立的工具，与别人同享信息是一项挑战。

4.Excel在移动设备的可拜访性非常有限。5.Excel电子表格在范围跟控制和过滤策略便利的安全级别较差。

二、自主研制商业智能软件关于一个企业来说，都会有自己的重心和自己熟知的领域，自主研制一个比较完善的商业智能软件对企业来说，需求花费很多的人力，财力，并且由于企业的技能堆集和在数据剖析领域的堆集来说，完全自主研制一个商业智能软件，是不划算的，也不具有市场竞争力。

三、第三方商业智能和报表软件对企业来说，要想增强数据剖析能力，最好的选择是选择一个第三方的商业智能和报表软件，它们在企业中的效果主要在于让公司里的员工在需求的时候能够便利快捷得拿到数据，并根据数据做出决议计划，理性得推进公司开展。

关于企业数据分析工具软件有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果你还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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。

在数据的世界里，统计分析如同迷宫中的指路明灯，但对于众多学者和专业人士来说，寻找合适的工具始终是一大挑战。这里，我们将为你揭示几款备受推崇的统计分析软件，它们在易用性、功能性和专业性之间找到了微妙的平衡。

1.九数云在线数据统计分析工具-实用与智能并存

九数云，由业界知名帆软软件打造，是一款专为大数据分析而设计的神器。其低门槛的特点使得统计新手也能轻松上手，无需编写复杂函数。它的强大性能使得大规模数据的处理变得轻而易举，无需编程即可完成。操作界面简洁，只需简单拖拽，即可生成35+种专业图表，且提供丰富的主题供你选择。此外，九数云还记录分析过程，方便问题追踪和模板生成，让你的分析工作既高效又有序。

2. SAS-专业级统计分析之王

SAS，全球统计分析领域的领头羊，由两位研究生初创，如今已发展为全球员工过万的大型企业。作为统计分析的国际标准，SAS拥有30多个功能模块，涵盖了数据访问、管理、分析和展现的全面能力。然而，它的强大功能往往伴随着一定的学习曲线，需要编写汇编语言程序，更适合专业统计人员使用。

3. SPSS-社会科学研究的得力助手

SPSS，由斯坦福研究生开发，以其直观易用而知名。相较于SAS，SPSS操作更为简便，统计方法全面，图表绘制方便，尤其适合社会学研究的数据分析。SPSS13.0版提供了数据整理、统计分析、图表分析等多元功能，涵盖了描述性统计、回归分析、生存分析等多元统计分析领域。

4. Stata-精确而高效的命令式工具

Stata虽小，五脏俱全，1985年便已面世。它以命令操作为特点，分析方法全面，输出结果清晰，图表设计精良。然而，其数据兼容性和内存管理是需要改进的地方。

5. Statistica-全功能统计分析平台

Statistica由StatSoft公司开发，集成了全面的统计分析、图表制作和资料管理功能，尤其以其强大的制图功能受到赞誉，可在图表视窗中展示丰富的统计分析技术。

无论你是初入统计殿堂的新手，还是经验丰富的研究者，这些工具都能帮助你高效、准确地进行数据探索和分析，让复杂的统计分析过程变得触手可及。选择最适合你的那款，让数据说话，让智慧闪光吧！

数据分析的核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具就是帮我们实现结果的手段。合适的工具能帮我们更快达到终点。要选择合适的数据分析工具，究竟从哪里入手呢？就先从宏观层面，向大家介绍几个关键要素：

1、产品能力

选购数据分析工具时产品的功能是否实能解决企业最关注的的问题，是否能覆盖更多行业，数据分析工具解决的是行业通用性的问题，解决能力越强，产品越优秀。产品迭代速率是一个重要考察因素，迭代率意味着产品更新升级速度。这是一个不进则退的时代，不能根据市场需求及时调整迭代产品，就意味着无法跟上市场的节奏。

2、学习成本

学习成本不可忽视。市面上有的基于excel的简易数据分析工具学习成本不算特别高，搭配学习文档能较快上手。但大多数自己开发的数据分析工具，学习起来就不是那么简单的。每种BI工具都有自己独特的操作方式，是否提供完善的学习资料、是否有完善的培训体系等，会不会因为资料的不完善导致学习成本增加都是值得考虑的事情。美林数据Tempo产品在这方面就做的比较好，申请试用时，还收到了产品说明书、帮助手册、应用案例等系列打包文件。

3、服务能力

选购一款产品，好的服务同样是采购的关键指标。优质的服务不仅能让客户更好的使用产品，更能让客户自主实现数据价值，软件工具类产品更是如此。合格的行业解决方案提供商，不仅在售前阶段对于客户需求做到及时响应，更应该在产品交付时实现企业人人会用的效果，即使产品进入售后阶段也要针对客户问题及时反馈，做好基于购买行为全生命周期的用户管理。

4、公司能力

公司背景也是考量因素之一，一般大的厂商技术以及服务都是比较好的，可以从该公司官网处找到想要的信息。美林数据深耕数据分析领域，是业界领先的大数据分析技术与服务提供商。2016、2017、2018、2019年连续被工信部赛迪智库评为“中国大数据企业50强”， 2019年IDC发布的《IDC MarketSpace:中国机器学习开发平台2019厂商评估》报告中，美林数据凭借TempoAI的出色表现，位居领导者象限。

数据分析工具有很多，但能上升到帮助管控企业数据，整合、分析、分发、应用的BI工具却是鱼龙混杂。综合满足“用户独立”的基本诉求，以及考虑采购工具的影响因素，美林数据Tempo大数据分析平台值得推荐，不仅可以满足企业复杂式报表与可视化分析的需求，实现追溯过去并展示现在；更可以借助数据挖掘探究未来。