11款數據分析工具（附體驗網址）
毋庸置疑，大數據市場是一座待挖掘的金礦。隨着數據使用量的增加，將有更多的人經過數據來尋求專業問題的答案。可視化數據分析工具的出現讓人們能夠經過將數據可視化來探討問題、揭示洞見，用數據分享故事。甚至於不懂挖掘算法的人員，也可以爲用戶進行畫像。html
BI（BusinessIntelligence）即商業智能，愈來愈多的智能軟件供應商推出可視化數據分析工具，應對企業業務人員的大數據分析需求。然而若是你以爲不是數據分析專業、沒有挖掘算法基礎就沒法使用BI工具？NO，自助式分析工具已經讓數據產品鏈條變得大衆化，。爲了更好地幫助讀者選擇分析工具，本文將爲介紹數說立方、數據觀、魔鏡等11款BI-商業智能產品，排名不分前後！前端
功能列表
詳細介紹
1. 數說立方
數說立方是數說故事新推出的一款面向數據分析師的在線商業智能產品。最重要的特色是配備百億級社交數據庫，同時支持全網公開數據實時抓取，從數據源端解決分析師難點；另外數說立方搭載了分佈式搜索、語義分析、數據可視化三大引擎系統的海量計算平臺，實現數據處理「探索式分析」和「秒級響應」的兩個核心功能。同時數說立方是數說故事三大主打產品之一，並與其餘兩大產品數說聚合和數說雷達實現從數據源、數據分析、到數據展現完整的數據解決方案。算法
優勢：數據庫
- 即使是我的免費版，體驗和功能仍然很是好；
- 與自家產品「數說聚合」的無縫接入，支持定向抓取微信、微博等數據；
- 功能完善，集數據處理、特徵工程、建模、文本挖掘爲一體的機器學習平臺；
- 可視化視圖展示、友好的客戶感知頁面；
- 支持SAAS，私有化部署，有權限管理；
缺點：windows
- 產品新上市，操做指導頁不太完善；
- 體驗過程當中有一些小bug；
體驗網址：http://cube.datastory.com.cn/服務器
2. 數加平臺
數加是阿里雲發佈的一站式大數據平臺，能夠提供數據採集、結構化、加工到展現分析整套的一站式數據服務。 可採集不一樣系統及物理存儲的源頭數據，在分佈式計算平臺上進行數據的深度整合、計算、挖掘，將計算的結果經過可視化的工具進行個性化的數據分析和展示，也可直觀的展現分析現有云上業務系統的數據庫數據。微信
優勢：網絡
- 有完整的產品規劃，功能完善；
- 圖形展現和客戶感知良好；
- 提供SQL查詢；
缺點：機器學習
- 須要捆綁阿里雲才能使用，通常用戶還不能真正使用起來；
- 部分體驗功能通常，有必定的學習成本；
體驗網址：https://data.aliyun.com分佈式
3. Tableau
Tableau是目前市面上較爲成功的BI工具。產品既有針對性，又有普適性。拖放式界面，操做簡單。數據兼容性強，適用於多種數據文件與數據庫，同時也兼容多平臺，windows、mac、Online都可使用。並且重要的一點是免費爲用戶安排現場培訓或按需求進行在線培訓。
優勢：
- 處於行業領導者地位，功能完善；
- 有較好的圖形展示與客戶感知；
- 新產品開始支持雲端展示，可是須要客戶端支持；
缺點：
- 相比於商業智能BI，更像一個基於數據查詢的數據展現工具；
- 處理不規範數據、轉化複雜模型比較難；
- 沒法處理大量數據；
- 國內網絡鏈接Online版速度較慢；
體驗網址：http://www.tableau.com/zh-cn
4. Qlik
QlikView只需輕輕單擊幾下，就能夠對全部數據源進行合併、搜索、可視化和分析，可在不影響性能的前提下鏈接到多個數據源；其次視圖種類豐富，界面簡潔，互動性強，整體來講是一款簡單易用的BI產品。Qlik用戶可經過各種可視化效果，將Qlik擴展到任何應用程序中。另外用戶也能夠經過使用標準的和最新的網絡API，可將可視化效果數據嵌入網站或應用程序。
優勢：
- 產品功能完善，圖形展示和客戶感知良好；
- 支持SAAS，有權限管理功能；
缺點：
- 有必定的學習成本；
- 報表規範性要求很高；
- 數據抓取功能都很是弱，須要有很是好的數據倉庫做爲基礎；
體驗網址：http://global.qlik.com/cn
5. Spotfire
Spotfire服務對象是一線工做人員和平常決策人員，其交互界面形象易懂，無需寫腳本語言和編寫程序就能夠對數據進行添加、分離操做。內置搜索引擎，能夠隨意查找任意信息。支持R、S+等統計、挖掘功能；有豐富、開源的R模型。標記有自身特點，提供了過濾、鑽取等功能，多個標記同時還能夠實現圖形化的集合運算。
優勢：
- 交互界面形象易懂，即便是普通的業務人員也能垂手可得地進行復雜的數據分析；
- 不必定要建數據倉庫，還能夠直接從多個異構數據源提取數據進行分析；
- 支持SAAS，有權限管理功能；
缺點：
- SAAS版只支持30M，因爲是國外服務器因此上傳很慢；
- 不適合中國式的固定報表；
- 進軍中國市場較晚，國內案例較少；
- 工具的適應性範圍廣，可是難易跨度大；
體驗網址：http://spotfire.tibco.com
6. 神策分析
神策分析的產品有完整的使用文檔，每一個模塊都有詳細的使用說明以及示例，下降了用戶的學習成本。並且支持私有部署、任意維度的交叉分析，並幫助客戶搭建專屬的數據倉庫。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、數據管理等功能，將來預計會增長用戶分羣、用戶人羣分析、推送和異常維度組合挖掘等
優勢：
- 專一於用戶行爲數據分析，不追求作大而追求作全；
- 有詳細的產品使用文檔以及案例；
- 提供SQL查詢；
缺點：
- 更多的是demo示例，不能開箱即用；
- 純dashboard展現，並不能對單獨一塊數據做自定義分析；
體驗網址：http://www.sensorsdata.cn/
7. BDP
BDP我的版免費，只需導入數據，設定分析維度，便可實時獲得圖表分析結果。示例和視頻教學很細緻，交互頁面友好。每次數據更新，對應的圖表也會自動更新，能夠免去一些重複製做的工做。分享環節也很貼心，報告能夠一鍵導出爲PPT、郵件發送，也可直接生成連接分享。
優勢：
- 產品支持移動端；手機同步呈現最新數據
- 首次登錄的用戶可使用免費數據；
- 操做體驗流暢，界面友好，功能全，整體來講是一款不錯的產品；
- 即使是我的免費版，體驗和功能仍然很是好；
缺點：
- 官網的介紹比較簡單；
體驗網址：https://me.bdp.cn/home.html
8. 永洪BI
永洪BI是一款可在前端進行多維分析和報表展示的BI軟件。支持拖拽操做，數據源格式多樣，提供不一樣級別的查詢支持，支持跨庫跨源鏈接。另外永洪提供了一款數據存儲、數據處理的軟件——MPP數據集市，可與BI打通，使得數據查詢，鑽取和展現的速度大幅度提升。不過其產品用戶體驗通常，拖拽過於自由，致使儀表盤佈局很差控制；主題樣式雖多可是給人感受樣式仍是很傳統。
優勢：
- 商業流程完善，給人專業的感受；
- 產品定製化的版本效果不錯；
- 支持的數據接入較多；
缺點：
- SAAS版體驗不好，有必定的學習成本；
- UI的視覺效果通常，總體可視化效果不夠現代化；
體驗網址：http://www.yonghongtech.com/index.html
9. 數據觀
數據觀的功能設計理念是極簡、無門檻，因此它最大的特色就是簡單。數據觀數據來自雲端，如：百度 網盤、微盤、Salesforce等。數據上傳後，立刻有推薦圖表，引導明確。另外產品的使用沒有技術門檻，無需專業IT知識，同時適用於非專業分析師出身的業務人員，能夠快速將數據轉化成直觀的圖表，適合一開始接觸數據分析工具的非專業數據從業人員。
優勢：
- 註冊只需填寫郵箱，且支持明道帳號登錄；
- 使用引導明確，支持salesforce、百度雲數據導入；
- 分析結果支持連接分享，大大下降用戶的溝通成本；
缺點：
- 不支持超過20MB的數據上傳；
- 數據導入後，數據分析體驗方面存在bug；
- 產品的使用以點擊爲主，不支持拖拽操做；
10. FineBI
FineBI分爲數據處理、可視分析和分享公用三大功能模塊。支持多種數據源，圖表風格清爽美觀，可選擇任意維度分析。分析頁面由控件和組件組成，控件和組件的數量是能夠添加至任意多個，可是佈局的交互比較僵硬，且使用邏輯有點亂，引導不明確。須要安裝本地客戶端才能使用。
優勢：
- 有較爲詳細的行業案例與技術方案；
- 產品演示和資源中心也較爲清晰
缺點：
- 須要使用客戶端，增長了使用的不便利性
- 只有儀表盤展現，BI報表須要另外一款產品；
- 沒法處理大量的數據；
11. 魔鏡
魔鏡支持自動拖拽建模，同時可視化效果庫十分酷炫。用戶能夠邀請團隊成員到本身的項目，合做進行探索分析，而且按照需求有效控制訪問數據的成員權限。產品模塊規劃完整，有基礎企業版到hadoop等5種選擇爲，並且能夠支持定製化服務。可是多是雲平臺版的緣故，使用過程當中出現很多BUG，企業版的體驗可能會相對好一點。
優勢：
- 產品模塊的規劃比較健全，其中包括數據源導入、數據分析、儀表盤、數據挖掘和數據工廠；
- 官網的設計不錯，模板選擇性大，顏值控可能會喜歡；
- 工具使用指導清晰，使用篇和方法篇等比較詳細；
缺點：
- 產品存在較多的BUG，UI和功能相對其餘產品來講較簡陋；
- 部分產品模塊並不能切實用於數據分析；
選擇一款適用的BI產品，可以大大簡化數據分析的繁雜工做，提升分析效率與質量。固然，以上每一個工具各有優勢，工具地址都給你們了，接下來就是輪到你動手的時候了，找一個本身喜歡的工具，開始吧！