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2024年最受欢迎的7款数据分析工具推荐

哪些数据分析工具使用最广泛? 统计显示,企业高管们有40%的时间花在决策上。利用数据分析软件,你可以快速获得做决策所需的信息,节省时间和金钱。在这篇文章中,我们为大家分享了2024年最受欢迎的7款数据分析工具,并且分析他们的优点与缺点。

ThoughtSpot:最适合商业智能(BI)

Gartner Peer Insights上获得4.6的高分,ThoughtSpot的分析平台提供直观的搜索体验,使得团队中的每个人都能轻松地进行数据探索和分析——商务用户也不例外。得益于GPT和Google PaLM这样的大型语言模型,该平台提供了企业级的自助分析服务。你还可以通过集中的管理系统对数据安全进行细粒度控制,防止未授权访问,提高透明度。几步操作就可以将ThoughtSpot集成进你现有的数据管道,并生成实时的、互动性强的Liveboards。

核心功能:

  • AI驱动的商业数据自然语言搜索
  • 个性化、交互式的Liveboard和报告
  • 移动应用,随时获取洞见
  • 与云数据源无缝集成
  • 嵌入式分析支持产品开发
  • 数据建模和探索
  • 安全性和管理控制

Mode:最适合数据探索

Mode的Notebook界面和Visual Explorer可以让你连接数据库、运行查询并将原始数据转化为互动性强的可视化内容,快速进行特定分析。Mode支持SQL、Python和R的Notebook,使数据团队可以按自己的方式处理数据。他们的可视化库可以帮助商务用户探索数据并即时获得洞见。

核心功能:

  • 多数据库连接
  • 直观的SQL编辑器,可以运行和格式化多个查询
  • 查看数据视图以了解查询结果
  • 查找所有过去查询的“我的工作”功能
  • 帮助你构建图表、图形和表格的视觉探索器
  • 基于AI的帮助

Looker:最适合语义层

Looker是Google推出的数据分析工具,虽然在可视化或自助分析方面不如Tableau和ThoughtSpot,但在作为语义层方面表现出色。Google已将产品升级为Looker Modeler,使数据团队能够建立共享的语义模型,为顶尖的分析工具提供受管理和可信的数据源。ThoughtSpot是首批完全整合Looker Modeler的分析工具之一。

    核心功能:

    • 数据可视化
    • 嵌入式分析
    • 与Google Workspace集成
    • 数据建模
    • 多数据库集成

    Tableau:擅长可视化

    Tableau以其丰富的交互式仪表板库闻名,你可以通过其拖放界面定制可视化的外观和感觉,通过各种格式选项帮助你发现洞见。Tableau用户还可以连接多个数据源,进行统计分析和建立预测模型。总的来说,Tableau帮助技术熟练的用户,如分析师和开发者,创造完美的可视化。但对于商务用户,设置几乎是不可能的,因为他们需要学习相关技能。

      Tableau 核心功能:

      • 数据可视化
      • 高级数据管理(安全和可扩展性)
      • 嵌入式分析
      • 数据准备和探索
      • 本地数据连接
      • 报告分享

      Sisense:擅长传统仪表板

      Sisense注重用户为中心的方法,专注于自然语言查询(NLQ)的新功能,但有时依赖于更传统的仪表板报告。它还提供了如SDK和API之类的开发工具,可以集成到产品UI中。你可以将数据存储在其专有的Elastiacube中,或从云仓库连接数据,创建单一数据来源。这有助于用户准备、可视化和探索数据。

        尽管Sisense有其优势,但它可能并不总是与其他BI平台的创新功能和适应性相匹配。

        核心功能:

        • Git集成
        • 低代码界面创建仪表板、小部件和报告
        • AI驱动的探索路径和解释
        • 与云数据源的集成
        • 嵌入式分析
        • API和SDK

        Knime:擅长简化工作流

        Knime是一个开源分析平台,支持300多种不同的数据源、工具和类型。它还以数据科学和机器学习用例而闻名,这些用例帮助用户分析数据并预测未来的业务结果。工作流控制、机器学习算法和拖放可视化使用户能够简化任务并做出数据驱动的决策。随着社区的增长,用户可以学习和探索不同的用例和功能。

          核心功能:

          • 从多个来源访问数据
          • 数据清理和处理
          • 数据建模
          • 构建可重用的工作流
          • 嵌入式分析
          • Python功能

          Microsoft Excel:擅长基本可视化和报告

          Excel是Microsoft广受欢迎的电子表格软件,允许用户进行基本的报告和可视化。从数据透视表到格式设置,用户可以利用多种功能和插件来识别异常值、发现趋势并创建图表。易用的界面和Microsoft的Copilot(AI辅助技术)帮助用户直观地发现洞见。

            虽然这个软件非常强大,但它确实存在一些限制。它不能处理大数据集,并且在可视化和探索方面提供的选项有限。此外,没有实时数据监控,因此决策依赖于过时的洞见。

            因此,Excel仍然是基本报告和可视化任务的首选工具。然而,如果你想从电子表格数据中创建交互式图表和可视化,你可以将ThoughtSpot连接到Excel,仅需几次点击就能发现细致的洞见。

            核心功能:

            • 数据输入和格式设置
            • 数据透视表
            • 设想场景
            • 协作和分享
            • 移动应用,随时报告
            • 直观的界面
            • 图表和表格
            数据分析工具 3

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