数据分析是现代企业运营中至关重要的一环，而 数据分析软件 是进行数据分析的必备工具。市场上有很多数据分析软件供应商，选择适合自己企业需要的软件是非常重要的。在这篇文章中，我们将为您提供对2023年最新数据分析软件的全方位对比，帮助您做出更明智的选择。

1. 数据分析编程语言

编程语言有丰富的灵活性和可扩展性，是很多专业数据分析师的首选，但是其对代码能力要求也很高。

1.1 R语言

R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有丰富的统计函数和图表绘制能力。它提供了一系列基本的函数和库， 如dplyr、ggplot2等，可用于数据清理、统计分析、可视化等方面。R本质上是一个开源的，自由的，多范式的和动态的软件环境，由于语法简洁明了，易于学习和使用，目前已被广泛应用于统计和数据挖掘。

优点：

• R包非常丰富，由庞大的生态系统
• 图形和图表优势明显

缺点：

• 内存管理、速度和安全性均有欠缺
• 只有RStudio IDE 和 Shiny server的基础功能是免费的，其他模块如RStudio的企业专业版等需要付费

1.2 Python语言

Python是一种流行的通用编程语言，也可以用于数据分析。Python具有广泛的第三方库和工具，使它成为一种强大的数据分析工具。例如，Pandas库提供了用于数据处理和清理的数据结构和函数，而Numpy库提供了用于数学计算的函数。此外，Python还具有许多可视化和机器学习库，如Matplotlib和Scikit-learn，Matplotlib支持绘制各种类型的图表和图形 。

2.开源的数据分析软件

2.1 KNIME

KNIME是一种开源的数据分析平台，提供了图形化界面和丰富的数据处理和分析工具。用户可以通过拖放节点来构建分析流程，而无需编写代码。KNIME还支持大量的扩展插件，使用户可以根据自己的需求扩展和定制功能。

KNIME具有如下优点：

• ETL 操作相对简单易上手
• 可以与其他技术/语言集成
• 拥有丰富的算法集
• 高度可用且有组织的工作流
• 支持自动执行大量重复性工作，解放双手
• 运行比较稳定，版本不常更新
• 开源免费且容易安装

同时，KNIME的缺点也很明显：

• 提高数据处理能力一般
• 极耗内存！! 占内存空间非常大，这点非常致命
• 暂不支持与图形数据库集成

2.2 Qlikview

Qlikview是全球商业智能行业中最受欢迎的免费数据分析软件之一，它是基于QlikTech开发的一个BI工具，具有更高级的可视化功能。它具有一个内置的推荐引擎，该引擎会不时更新有关更好可视化的信息。

优点：

• 前端交互性比较灵活，展示样式多样化。
• 有独特的数据查询方式，透过单击鼠标能够自由选择显示在页面上数据。常规的信息检索系统往往是自上而下的查询方法，而QlikView将联想与信息处理相结合，用户不再被限制在预定搜索例程内。
• QlikView有完整的BI架构，集ETL、OLAP分析和展现于一体。
• 支持离线分析
• 支持高速建模，减轻了传统BI复杂累赘的建模过程。

缺点：

• 内存型的BI工具，数据处理速度很大程度上依赖内存大小，对硬件要求较高，一般企业的配置，数据处理起来较慢。
• 对于复杂业务需求，必须写QlikView的脚本

3.数据分析BI工具

3.1 Tableau

Tableau是一款桌面 可视化数据平台 。它具有强大的数据可视化功能，可以轻松地将数据转换为图表和图形。Tableau还有强大的协作功能，可以轻松地与团队成员共享数据和分析结果。

优点：

• 易于使用，用户界面友好，业务人员也可使用
• 支持数百个数据源和多种数据格式
• 图表样式丰富，整体效果很美观
• 可扩展性强，可以与其他软件集成

缺点：

• 对数据集的完整性有很高的要求
• 部分功能缺失：没有数据采集、平台管控等功能，不适合作为统一的企业数据分析门户，只能作为部门级的业务分析工具。
• 本土化一般：原厂商远在国外，只能依靠代理商实现部署；面对中国式复杂报表比较乏力
• 费用比较高昂

3.2 Power BI

Power BI是一款在线数据分析软件。它具有强大的数据可视化功能和协作功能，可以轻松地与团队成员共享数据和分析结果。Power BI还具有预测分析功能，可以帮助企业做出更好的商业决策。

优点：

• 有29种标准视觉效果，可塑性很高
• 提供了多个连接第三方软件和服务提供的数据的网点
• 强大的数据可视化和分析功能
• 可以与其他微软产品集成，比如桌面应用程序可以通过添加数据清理和规范化工具，将可用功能扩展到更大程度。

缺点：

• 同Tebleau一样，本土化一般：数据资源就不直观，需要用户自己搜罗各种渠道获取，而且很多参考资料也是全英文的，对中国用户不是很友好。
• 只能支持Windows系统
• 指标计算需要依靠自己梳理复杂的逻辑并敲公式，需要一定学习成本。
• 可视化方面：效果样式单一（一些在国内还算常见的样式，比如玫瑰图、流向地图、词云图、多层饼图等都不支持），不过可以去扩展商场寻找其他样式作为弥补。

3.3 FineBI

FineBI是帆软旗下的自助式分析BI工具，更倾向于企业应用，集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体，产品性能和Tableau接近，扛得住大数据运算，甚至能实现亿级数据秒级响应。目前已1万多家国内企业在使用FineBI，市场占有率连续六年蝉联第一。

优点：

• 支持多种数据源
• 拥有Spider高性能计算引擎，支持高并发高可用
• 对管理员提供便捷高效的权限配置方式
• 零代码，自助式分析
• 强大的数据可视化功能
• 可与第三方软件集成，如钉钉，企微等。
• 本土厂商的优势：整个销售、实施和服务的流程都由原厂服务，提供企业实地考察服务等。官方还搭建了一个用户社区，也有学习社群可以加入，有丰富的学习资源和活跃的答疑交流氛围。

缺点：

• 只提供免费个人版，商业版本按需收费。

结论

在选择适合自己企业需要的数据分析软件时，需要考虑自己的需求和预算。如果您需要强大的数据可视化功能和易于使用的界面，FineBI是您的最佳选择，如果您感兴趣，可以前往官网咨询，或者进入demo库进行试用。

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

免费下载FineBI 立即体验Demo