除了 Excel，还有哪些软件适合进行数据分析？

里面大部分都是简单易上手的，并且允许自定义设计，比较灵活，国内国外都有。

除了这些，还推荐了一些程序员工具，通过数扭分析代码实现等方式实现。

01 ——最适合商业智能 (BI)

综合指数⭐⭐⭐⭐⭐ 适用人群：使用微软产品和服务并需要商业智能解决方案的企业。

微软Power BI 是一个商业智能平台，能够与数据协作并跟踪目标。能提供实时分析和趋势分析。

作为微软旗下的BI产品，与许多 Microsoft 产品和云服务都有集成，使其成为企业的多功能解决方案。

而且PowerBI也提供数据安全功能来保护用户数据，所以数据安全层面可以放心。

优缺点：

02 ——最适合业务人员数据分析和展示（零代码）

综合指数⭐⭐⭐⭐⭐ 适用人群：适合不懂编程的业务人员进行数据分析和展示

个性化仪表盘

一款可以代替excel的数据分析神器，更偏向业务端的数据分析，所以大屏展示效果没有那么花里胡哨，选择它的原因就是——数据分析功能很出色且能和业务无缝衔接！

连PPT 、Excel都做不好的职场人看过来，导入数据配置好想要的图表模式，一键就能生成高大上图表，全程10分钟不到就能完成！

动图

而且零代码的属性使其操作起来更加简单，无需编写代码、函数等，比较适合小白以及不会技术的业务人员。提供指标图、透视表、甘特图、明细表等多种类型的图表供选择。

可以做各类信息收集，可以设置颜色，很美观。还可以设置文件权限，不用担心信息泄露；而且支持导入导出Excel表格，数据更新时系统会自动提醒，及时掌握更新状态。

动图

作为一个零代码平台，基于其数据分析功能，还做出了几乎所有的企业管理系统，比如进销存、CRM、人事行政、生产管理等等，全部即开即用。

这也是我为啥说它更适合企业的业务数据分析了吧！

03 Tableau——最适合交互式图表

综合指数⭐⭐⭐ 适用人群：需要数据可视化和分析功能来扩展企业的数据运营

Tableau 大家应该也不陌生，它是一个数据可视化和分析平台，使用户能够探索数据并分享操作。

主要是Tableau 的灵活和强大功能，可通过拖放构建可视化，点击几下下面可以使用人工智能驱动的统计模型，并使用自然语言提出问题。

Tableau 通过在治理、安全、合规性、维护和支持领域实现更大规模来节省用户时间和金钱。获得的不仅仅是一个分析工具，他们还获得了实现更大规模所需的知识和支持。

优缺点：

04 Qlik Sense——最适合人工智能 (AI)

综合指数⭐⭐⭐ 适用人群：需要人工智能功能来扩展企业的数据运营。

Qlik Sense 是一款利用人工智能（AI）帮助用户更有效地理解和使用数据的工具。

与其他数据可视化工具相比，它提供了更深入的交互性和更广泛的背景，以及闪电般快速的计算以及连接和组合来自数百个数据源的数据的能力。

Qlik Sense 是 Qlik Active Intelligence Platform 的一部分，为各种规模的企业提供分析性能和可扩展性。可以作为软件即服务（SaaS）解决方案或将 SaaS 分析本地数据的混合服务提供。

优缺点：

05 Looker——最适合可视化选项

综合指数⭐⭐ 适用人群：需要各种数据可视化功能来扩展企业的运营

Looker 的强大更多体现在其插件市场，用户可以通过多种方式查看数据。

可以找到不同类型可视化的目录，例如条形图、紫苑图、卡通、日历热图、液体填充量计和蜘蛛可视化。

它具有预制的分析块，允许用户使用模板进行某些数据或分析。

优缺点：

06 Domo——最适合自定义应用程序

综合指数⭐⭐ 适用人群：想要更好地理解数据和数据驱动决策的小型企业

Domo 提供数据可视化工具，帮助小型企业理解数据并做出数据驱动的决策。

凭借其易于使用的界面，用户只需单击几下即可创建自定义应用程序、高级图表和地图以及其他数据可视化。

Domo Everywhere数据可以在 Domo 之外的其他应用程序中共享，可以轻松地进行外部报告。

优缺点：

其它简单总结一下

Excel类：Excel、VBA、简道云、Power View

数据统计工具：SAS、SPSS、Stata、MATLAB

BI工具：PowerBI、FineBI、Tableau、OracleBI

数据库工具：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer

编程工具：Python、R、Java、Julia

工具只是辅助，做数据分析最重要的还是掌握方法和思维。

1. SeaTable：在线数据协同和应用搭建平台

适用场景：适合团队协作、数据记录、处理、可视化分析以及共享结果。同时也提供了大数据管理、统计、SQL查询、脚本、API等功能。特别适合非技术背景的业务人员进行快速数据处理和分析，也是中小团队或企业内部数据管理和分析的理想工具。

特点：数据类型丰富，结合了电子表格的易用性和数据库的灵活性，类似于电子表格，但具有更强大的功能。数据展现和可视化形式灵活。在表格基础上的扩展功能十分丰富。可以用于数据收集汇总、整理、协作、管理、分析、利用等一站式使用。既适合团队协作、项目管理，也适用于轻量级的数据分析和信息管理。

2. Python：功能强大的编程语言

适用场景：适用于数据清洗、处理、分析以及机器学习项目。适合有编程基础的数据分析师和数据科学家。

特点：具有广泛的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy等。在数据科学和机器学习领域广泛应用。

3. R：流行的数据分析语言工具

适用场景：广泛用于统计分析、图形表示和报告。适合统计学家和生物信息学等领域的研究人员。

特点：具有丰富的数据分析包（如dplyr、ggplot2），拥有丰富的统计和数据分析库。

4. SA：商业分析软件

适用场景：适用于大型企业和研究机构进行高级统计分析、数据管理、多变量分析等。

特点：提供了完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。

5. SPSS： 统计产品与服务解决方案

适用场景：适合社会科学、健康研究、市场研究等领域的统计分析。

特点：用户界面友好，适合初学者，同时提供强大的统计分析功能。

6.Tableau：数据可视化工具

适用场景：适合业务人员进行数据探索、可视化和仪表板创建。

特点：强大的数据可视化能力，支持连接多种数据源，创建交互式和可共享的仪表板。

7.Power BI：微软的BI工具

适用场景：适合企业进行数据集成、分析和可视化，以及创建交互式报表和仪表板。

特点：与微软Office生态系统紧密集成。

8.SQL：用于管理和分析关系型数据库的标准查询语言

适用场景：适用于从数据库中提取、转换和汇总数据，并执行复杂的数据操作和分析。适用于处理大规模数据集。

特点：通过SQL，可以进行数据提取、过滤、排序和聚合。