免費數據分析工具包括哪些（免費推薦這7個工具）

對于做數據分析行業的小伙伴來說，數據分析工具是必不可少的，今天為大家分享七款最佳免費數據分析工具，供大家免費使用

1、DataMelt

DataMelt又叫DMelt，這款計算平臺用于統計分析龐大數據和科學可視化。該軟件最常用于自然科學、工程以及金融市場的建模和分析。它支持許多編程語言，包括Python、 BeanShell、Groovy、Ruby、Java及其他語言。

企業組織可通過動態腳本來訪問大型庫，包括面向計算和可視化的40000多個Java類和500個Python模塊。更高級的功能需要開發者許可證或商業許可證，但是免費版DataMelt包括探索、分析和可視化數據所必要的許多關鍵功能。

DataMelt可在Windows、Linux、macOS和Android設備上運行。

2、KNIME分析平臺

KNIME分析平臺旨在幫助企業通過可視化編程來處理、分析和建模數據。該軟件包括1000多個模塊、數百個隨時可運行的示例和眾多集成工具，幫助用戶借助機器學習來發現隱藏在數據中的潛在洞察力，并預測未來。

KNIME讓企業能夠拖放活動之間的連接點，無需編寫代碼。該數據分析工具使用單一的可視化工作流程，支持簡單文本文件、數據庫、文檔、圖像、網絡和基于Hadoop的數據之間的數據融合。KNIME分析平臺是開源工具，每年發布兩個新版本。

KNIME適用于Windows、macOS和Linux設備。

3、OpenRefine

OpenRefine前身是Google OpenRefine，可幫助企業處理凌亂的數據。谷歌在2012年停止支持該項目，但該軟件并未停供，由自愿者定期更新。OpenRefine可對數據執行眾多任務，包括清理、轉換和格式化數據，讓數據更適合數據分析和探索。該工具還讓用戶能夠從外部Web服務獲取數據，對來自各數據源的數據進行調和及匹配。

OpenRefine不是最適合大型數據庫的工具，但對許多企業來說仍是一種重要的、備受好評的選擇，這是由于分析員們經常把大量的時間花在清理數據用于預測模型上。

OpenRefine可以下載到Windows、macOS和Linux上。

4、Orange

Orange是一款開源數據分析和可視化工具，在斯洛文尼亞的盧布爾雅那大學開發而成。用戶可以通過可視化編程或Python腳本在終端窗口中挖掘數據;探索靜態分布、箱形圖或散點圖;以及利用決策圖、層次聚類、熱圖和線性預測，更深入地鉆研數據。

Orange的圖形用戶界面讓用戶能夠專注于探索性數據分析，而不是編寫代碼。該工具還擁有用于機器學習的組件和擴展數據挖掘功能的附件，以執行自然語言處理、文本挖掘、生物信息學、網絡分析以及相關的規則挖掘。

Orange支持Windows、macOS和Linux。

5、R

R編程語言廣泛用于統計方法中的研究。企業組織還能充分利用用于數據處理、計算和圖形顯示的集成軟件套件。關鍵的統計功能包括：線性和非線性建模、經典統計測試、時間序列分析、分類和聚類。

R在Unix、Windows和macOS上運行。

6、Tableau Public

Tableau Public是一款數據分析和可視化軟件，讓用戶能夠向Web發布交互式數據。免費版Tableau僅限于1GB的數據存儲和100萬行數據。Tableau Public具有簡潔性和界面直觀的優點，因而成為最流行的數據分析工具之一。

Tableau Public可挖掘來自Google Sheets、微軟Excel、CSV文件、JSON文件、靜態文件、空間文件、Web數據連接件和OData的數據。用戶可以生成在社區媒體上共享或嵌入到網站上供公眾訪問的交互式圖形、圖表和地圖。Tableau Public可以下載到Windows和macOS上。

7、Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler是另一款旨在幫助數據分析員清理和準備來自諸多數據源的凌亂數據的軟件。一旦數據集導入到Trifacta Wrangler，該軟件就會自動整理數據，并自動確定結構。機器學習算法可建議常見的轉換和聚合，有助于準備數據用于更詳細的分析。

Trifacta Wrangler可從微軟Excel、JSON文件和原始的CSV文件導入數據。該工具還可分析數據，表明多少百分比的行存在值缺失、不匹配或不一致的情況，并按類型對數據進行直觀地分類，比如日期或時間、字符串或與每個數據點有關的IP地址。Trifacta Wrangler僅限于100MB數據，可以下載到Windows和macOS設備上。

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