随着数据分析领域的不断发展与成熟，可访问的数据分析工具的数量也随之日益增多。数据分析是清理、转换和建模数据的过程，以便为业务决策找到有用的信息。数据分析的目标是从数据中提取可用信息并根据该知识做出决策。

在任何情况下，我们都需要数据分析工具来从业务数据中提取相关信息，并且合理利用各种数据分析工具会使整个分析过程更加方便、容易。作为数据管理过程的一部分，数据分析侧重于将原始数据转换为有意义的统计数据、信息和解释的过程。

对于情报分析师而言，了解并熟练使用数据分析工具在当今信息化时代至关重要。本篇文章将对许多款开源工具和商业软件进行介绍。

1.Python

Python是作为面向对象的编程语言创建的，最初被用于软件和网页开发，但后来被改进用于数据研究。Python是现在最火热的免费开源编程语言之一。

Python的数据分析库Pandas是在Python的第一个数据科学库之一“NumPy”上开发的，支持大量的数据转换和数值分析。Pandas是用于数据可视化、数据屏蔽、合并、索引和分组数据、数据清理和许多其他任务的非常有效的工具。除此以外，Pandas还支持多种文件格式，例如，可以将 Excel 电子表格中的数据导入处理集以进行时间序列分析。

2.微软Excel

Excel是世界上最著名的电子表格程序。此外，它还具有数据分析的计算和绘图功能。无论是专业化还是其他软件要求，Excel都是任何领域的必备工具。 

Excel的内置功能至关重要，包括数据透视表（用于对数据进行排序或汇总）和表单开发工具。

但是它在处理庞大的数据集时运行速度非常慢，并且有可能会发生错误。尽管如此，它是一个重要而强大的工具，并且可以通过使用大量插件，轻松克服Excel的缺点。是每个数据分析师都必须熟练掌握的工具。

3.SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）

SAS 是一种统计软件包，通常用于商业智能 (BI)、数据管理和预测分析。SAS 是一款专业软件，企业必须付费才能使用，但同时也提供了免费的学生版本。

SAS使用起来很简单，但是，想要熟练使用该工具需要对SAS编程有更深入的了解。SAS 的DATA阶段（此阶段生成、导入、更改、合并或计算数据）有助于低效的数据管理和操作。

4.Jupyter Notebook 

Jupyter Notebook是一个用于创建交互式文档的开源在线工具，可以使用实时代码、数学、图形和叙事散文的组合。同时，它也支持基于浏览器的编程环境，包括40多种语言，例如Python和R编程，因此非常适合作为数据分析展示的工具。

5.Power BI

Power BI 总共有三个版本：桌面版、专业版和高级版。用户可以免费使用桌面版；专业版和高级版是付费版本。该软件可以查看数据，连接到多个数据源，并展示结果。我们可以使用 Power BI 的实时仪表板和报告使数据栩栩如生。Power BI 能够与其他工具（如 Microsoft Excel）相连接，十分便捷。

6.Tableau

Tableau是最出色的商业数据分析工具之一，无需大量编码知识即可创建交互式可视化和仪表板。该套件比许多其他商业智能工具更好地处理大量数据，并且非常适合新手上手。 

该工具有图形拖放界面（与许多其他数据分析工具相比的另一个明显优势）。但是，由于缺少脚本层，Tableau的功能受到限制。例如，它不适用于预处理数据或构建更复杂的计算。尽管存在缺陷，但它的可视化效果相当好，也适合在移动设备中使用，因此非常受欢迎。

7.KNIME (Konstanz Information Miner) 

KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个开源的、基于云的数据集成平台，它由德国康斯坦茨大学的软件开发人员于2004年创建。

尽管它最初是为制药业务设计的，但后来随着技术的提高，它拥有了能使各个来源的数据聚合到一个系统中的能力，因此例如在客户分析、商业情报和机器学习等领域中也得到了广泛运用。

它的优点体现在其拖放式图形用户界面 (GUI)，非常适用于可视化编程，这意味着用户不需要高水平的技术能力来构建数据管道。

8.R- Studio

R- Studio是一种著名的开源编程语言，类似于Python。它通常用于开发统计/数据分析应用程序。R的语法比Python更复杂，学习难度也更高。 

然而，它主要是为密集的统计处理工作负载而设计的，并同样支持数据可视化。R与Python一样，拥有一个可公开访问的代码网络，称为CRAN（Comprehensive R Archive Network），其中包含超过 10,000 个数据包。

9.SQL Consoles

如果没有SQL控制台，我们的数据分析工具列表将是不完整的。SQL本质上是一种用于管理/查询存储在关系数据库中的数据的计算机语言，作为分析师的数据库工具，它在管理结构化数据方面非常有用。 

它是被数据科学界广泛使用、各种业务案例和数据场景中广泛使用的分析工具之一，原因很简单：因为大多数数据都保存在关系数据库中，需要通过访问工具来进行查询和搜索。MySQL、PostgreSQL、MS SQL 和 Oracle 是关系（基于 SQL）数据库管理系统的示例。

10.ETL Tools

随着公司的扩张，提取、加载数据并将其转换到另一个数据库中，以便对其进行分析并生成查询的业务需求越来越高，ETL逐渐成为世界各地各种规模的企业的必备工具。

ETL 工具主要分为三种类型：批量ETL、实时 ETL 和基于云的ETL，每种工具都有自己的一套标准和功能，可以满足不同的业务需求。