數據分析的力量實際上指導著我們所有領域的現代世界：娛樂，金融技術，醫療保健，制造業等等。專家數據分析師處理PB級數據以獲取有價值的見解，但并非每個企業所有者都有時間或資源來將復雜的數據分析應用于其組織的數據。本文將為您介紹7種數據分析工具可促進您的業務發展。查看這些最佳工具列表，以為您的組織獲得積極的成果，無需編程技能。

　　為什么要分析數據呢？

商業和金融機構比以往任何時候都可以生成大量數據。銷售和市場研究，員工統計數據，會計信息，網站和社交媒體流量-所有這些信息都被視為有價值的數據，企業可以使用它們來深刻地發展其業務并從戰略上構建其工作場所。

將數據解決方案集成到業務中，可以通過多種方式對組織產生積極影響，包括使用趨勢數據指導最佳實踐，使用量化證據指導決策制定，確定目標受眾并確保最佳營銷活動。

但是，在公司高層管理人員和其他決策者可以理解這些數據之前，需要對其進行處理，清理和分析，以發現可行的見解。分析內部數據有助于發現隱藏的模式，關聯，異常和其他令人驚訝的細節，這些細節可能會促進業務實踐的發展，您甚至不必雇用數據分析師即可獲得這些好處。

以下是七個易于使用的工具，可以幫助企業主從其數據中獲得可行的見解。

　　Rattle

Rattle是一款開源數據分析軟件，專為非技術用戶而設計。憑借非常簡單的點擊式用戶界面，它在使用R進行數據挖掘的市場中獲得了普及。

Rattle可以提供強大的統計功能，可幫助企業將銷售工作與營銷活動相關聯，分析客戶反饋甚至基本的市場趨勢預測。

Rattle的另一個方便功能是它可以根據您的分析生成代碼。如果您決定外包您的重型數據分析，則此功能非常有用，但是在此階段之前，您可以通過使用此簡單的界面來獲得很多信息。

　　RapidMiner

自數據中心于2016年將它們列入“高級分析魔力象限” 以來，RapidMiner便一直是高級分析領域的領導者。該工具不僅可以幫助企業構建可預測趨勢的機器學習模型，而且還可以為其用戶構建產品推薦工具。

RapidMiner對全球公司在多個行業中進行的常規數據分析有很大影響。它對企業產生了積極影響;這樣的一個例子是忠誠忠誠團體。由于其易用性和交互式GUI，Master Loyalty Group能夠構建推薦工具，該工具僅將客戶可能感興趣的相關產品推送到客戶的Feed中。如果您是企業主并且不知道代碼，RapidMiner可能是對您有用的工具。

　　Weka

Weka是使用Java構建的直觀且易于學習的軟件。它也因其在學術界的存在而廣受歡迎，被廣泛用于向初學者教授機器學習。

廣泛用于為小型企業所有者創建分類算法，這對于更好地了解公司的用戶群非常有用。分類算法可以建設性地用于隔離基于產品的企業的用戶群。它可以將客戶分類為常規客戶，而不是常規客戶和首次客戶。

因此，如果您想使用市場營銷和銷售數據來了解您的客戶群，Weka將是入門的絕佳選擇。

　　可視化

在數據可視化方面，Tableau是最受歡迎的平臺之一。通過其用戶體驗和快速的處理速度，它在企業中越來越受歡迎。

除了處理大量數據外，Tableau還可以集成市場上的實時數據。這是一個巨大的優勢，因為它可以使數據和業務保持最新的市場趨勢。通過Tableau可視化多個圖形可幫助企業快速做出決策，并節省大量開發時間。

Tableau不一定需要使用筆記本電腦。其響應軟件可幫助用戶在智能手機和平板電腦上進行操作。當用戶是需要大量出差的早期企業家時，這是一個巨大的優勢。

　　數據包裝器

如果您的組織有信心不需要強大的分析工具，那么Datawrapper就是您的捷徑，因為它速度很快，并且可以使用折線圖，條形圖，柱形圖，堆積的條形圖，地圖等可視化數據。

作為基本的可視化工具，它通常用于較輕的模型，尤其是BI（商業智能）應用程序。BI使企業所有者能夠根據分析證據做出快速決策，這有助于組織產生更好的收入，有時甚至成為營銷活動的決定性因素。

使Datawrapper脫穎而出的功能是，作為Web應用程序，它不需要安裝任何軟件。擁有CSV格式的數據后，只需將文件粘貼到在線工具上，Datawrapper就會創建條形圖，折線圖或任何其他相關的有效圖形化數據可視化形式。這對于快速可視化非常有用，它們看起來也很漂亮！

　　Trifacta

如果您是想要分析大型數據集（例如消費者人口統計信息）的企業主，那么您將需要通過不同的可視化技術來處理數據。使用Trifacta，只需單擊幾下即可輕松完成此操作。

企業和公司越來越多地使用BI來做出準確的決定，例如確定有效的PR活動，分析哪種產品效果更好，有時甚至成為未來合作的關鍵因素。

在將數據發送到不同的分析工具之前，有必要清理原始數據。這是Trifacta介入并編排整理過程的地方，以使來自非技術背景的企業主可以更快，更輕松地操作。

它因其智能的特性（可自行推薦算法）而受到企業的信任，因此可從數據中獲得更多結果。

　　電子表格

最后但并非最不重要的一點是，Excel是最古老的數據科學工具之一，其老化程度已達到高級葡萄酒的水平。即使經過無數年，使用該軟件也可以解決分析項目中面臨的許多問題。有了社區的支持，教程，免費資源，該工具的使用變得非常容易。

Excel中的數據可視化功能使直觀的數據分析對于企業而言非常簡單，并且還可以輕松地應用于從了解營銷活動有效性到預測消費者趨勢的多個垂直領域。

除了Excel的數據分析應用程序外，它在各個團隊中都有廣泛的應用程序。Excel用于采用各種公式的公司財務規劃中，也用于人力資源規劃和市場營銷管理中。

一旦開始使用您選擇的這些工具，您很快就會意識到，了解用于預測建模的編程不是必需的。您可以使用這些工具完成相同的結果，并且在某些情況下可以產生與外包數據分析相媲美的結果。上述就是關于7種數據分析工具可促進您的業務發展的全部內容，想了解更多關于數據分析的信息，請繼續關注中培偉業。