对于当前的企业大数据业务状况，有哪些数据分析工具可供选择？以下小优为大家分享的数据分析软件有哪些？数据分析工具，希望能帮到你！

  一、数加平台

  数加是阿里云推出的一站式大数据平台，可为客户提供数据采集、结构化、加工加工、数据分析等功能。利用可视化工具，实现了从数据源获取到不同系统和物理存储的数据，并在分布式计算平台上对数据进行深度集成、计算、挖掘，通过可视化的方法对计算结果进行个性化分析，同时还可以直观地展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

  优势：规划产品完整，功能完善；具有良好的图形显示和客户感知能力；提供SQL查询；

  缺陷：需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用；部分体验功能一般，有一定的学习成本；

  二、Tableau。

  Tableau是目前市场上比较成功的BI工具。具有较强的针对性和实用性。拖动界面，操作简单。具有极强的数据兼容性，适用于多种数据文件和数据库，以及windows,mac,Online等多平台应用。重点在于，可以免费安排现场培训或根据需要进行在线培训。

  优势：具有良好的图形显示效果和用户感知能力，新产品开始支持云展示，但需要客户端支持；

  不利因素：相对于商业智能BI，它更像一个数据查询工具；处理数据不规范，转换复杂模型困难；处理大量数据；国内网络连接Online版本慢；

  三、Qlik。

  QlikView只需点击几次，就可以合并、搜索、可视化和分析所有数据源，并且可以在不影响性能的情况下连接多个数据源；其次，视图种类丰富，界面简洁，互动性强，是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可以通过各种视觉效果把Qlik扩展到任何应用中。此外，通过使用标准和最新的网络API，用户还可以将视觉效果数据嵌入网站或应用程序中。

  优势：产品功能完善，图形显示和客户感知能力强；SAAS支持，权限管理功能；

  不足：学习成本高，报表规范要求高，数据采集功能弱，需要有很好的数据仓库作为基础；

  四、Spotfire。

  它的服务对象是前线人员和日常决策人员，其交互界面直观易懂，不需编写脚本语言和编程程序，即可对数据进行添加、分离操作。内建搜索引擎，任意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能；拥有丰富的开源R模型。标签本身具有独特的特点，可提供过滤、钻井等功能，并可同时实现多个标记的图形采集操作。

  优势：界面直观易懂，即使是一般商务人员也能轻松地进行复杂的数据分析；无需建立数据仓库，还可直接从异构数据源中抽取数据进行分析；支持SAAS，具有权限管理功能；

  缺陷：SAAS版本仅支持30M，由于是国外服务器，上传速度慢；不适合中国式的固定报表；进入中国市场晚、国内案例少；工具适应面广，但难度大；

  五、、神策分析。

  High-Analytics产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明和例子，可以减少用户的学习成本。并且支持私密部署，任意维交叉分析，帮助客户建立专用数据仓库。具有事件分析、漏斗分析、保留分析、数据管理等功能，预期未来还将增加用户分群、用户群分析、异常维度的组合挖掘等功能，工具需要付费使用。

  优势：注重用户行为数据分析，不追求做大，追求做全；有详细的产品使用文档和案例；提供SQL查询；

  不利因素：demo的示例太多，无法立即使用；纯dashboard展示，无法针对单个数据进行定制分析；