数据分析的力量实际上指导着我们所有领域的现代世界：娱乐，金融技术，医疗保健，制造业等等。专家数据分析师处理PB级数据以获取有价值的见解，但并非每个企业所有者都有时间或资源来将复杂的数据分析应用于其组织的数据。本文将为您介绍7种数据分析工具可促进您的业务发展。查看这些最佳工具列表，以为您的组织获得积极的成果，无需编程技能。

 为什么要分析数据呢？

商业和金融机构比以往任何时候都可以生成大量数据。销售和市场研究，员工统计数据，会计信息，网站和社交媒体流量-所有这些信息都被视为有价值的数据，企业可以使用它们来深刻地发展其业务并从战略上构建其工作场所。

将数据解决方案集成到业务中，可以通过多种方式对组织产生积极影响，包括使用趋势数据指导最佳实践，使用量化证据指导决策制定，确定目标受众并确保最佳营销活动。

但是，在公司高层管理人员和其他决策者可以理解这些数据之前，需要对其进行处理，清理和分析，以发现可行的见解。分析内部数据有助于发现隐藏的模式，关联，异常和其他令人惊讶的细节，这些细节可能会促进业务实践的发展，您甚至不必雇用数据分析师即可获得这些好处。

以下是七个易于使用的工具，可以帮助企业主从其数据中获得可行的见解。

 Rattle

Rattle是一款开源数据分析软件，专为非技术用户而设计。凭借非常简单的点击式用户界面，它在使用R进行数据挖掘的市场中获得了普及。

Rattle可以提供强大的统计功能，可帮助企业将销售工作与营销活动相关联，分析客户反馈甚至基本的市场趋势预测。

Rattle的另一个方便功能是它可以根据您的分析生成代码。如果您决定外包您的重型数据分析，则此功能非常有用，但是在此阶段之前，您可以通过使用此简单的界面来获得很多信息。

 RapidMiner

自数据中心于2016年将它们列入“高级分析魔力象限” 以来，RapidMiner便一直是高级分析领域的领导者。该工具不仅可以帮助企业构建可预测趋势的机器学习模型，而且还可以为其用户构建产品推荐工具。

RapidMiner对全球公司在多个行业中进行的常规数据分析有很大影响。它对企业产生了积极影响;这样的一个例子是忠诚忠诚团体。由于其易用性和交互式GUI，Master Loyalty Group能够构建推荐工具，该工具仅将客户可能感兴趣的相关产品推送到客户的Feed中。如果您是企业主并且不知道代码，RapidMiner可能是对您有用的工具。

 Weka

Weka是使用Java构建的直观且易于学习的软件。它也因其在学术界的存在而广受欢迎，被广泛用于向初学者教授机器学习。

广泛用于为小型企业所有者创建分类算法，这对于更好地了解公司的用户群非常有用。分类算法可以建设性地用于隔离基于产品的企业的用户群。它可以将客户分类为常规客户，而不是常规客户和首次客户。

因此，如果您想使用市场营销和销售数据来了解您的客户群，Weka将是入门的绝佳选择。

 可视化

在数据可视化方面，Tableau是最受欢迎的平台之一。通过其用户体验和快速的处理速度，它在企业中越来越受欢迎。

除了处理大量数据外，Tableau还可以集成市场上的实时数据。这是一个巨大的优势，因为它可以使数据和业务保持最新的市场趋势。通过Tableau可视化多个图形可帮助企业快速做出决策，并节省大量开发时间。

Tableau不一定需要使用笔记本电脑。其响应软件可帮助用户在智能手机和平板电脑上进行操作。当用户是需要大量出差的早期企业家时，这是一个巨大的优势。

 数据包装器

如果您的组织有信心不需要强大的分析工具，那么Datawrapper就是您的捷径，因为它速度很快，并且可以使用折线图，条形图，柱形图，堆积的条形图，地图等可视化数据。

作为基本的可视化工具，它通常用于较轻的模型，尤其是BI（商业智能）应用程序。BI使企业所有者能够根据分析证据做出快速决策，这有助于组织产生更好的收入，有时甚至成为营销活动的决定性因素。

使Datawrapper脱颖而出的功能是，作为Web应用程序，它不需要安装任何软件。拥有CSV格式的数据后，只需将文件粘贴到在线工具上，Datawrapper就会创建条形图，折线图或任何其他相关的有效图形化数据可视化形式。这对于快速可视化非常有用，它们看起来也很漂亮！

 Trifacta

如果您是想要分析大型数据集（例如消费者人口统计信息）的企业主，那么您将需要通过不同的可视化技术来处理数据。使用Trifacta，只需单击几下即可轻松完成此操作。

企业和公司越来越多地使用BI来做出准确的决定，例如确定有效的PR活动，分析哪种产品效果更好，有时甚至成为未来合作的关键因素。

在将数据发送到不同的分析工具之前，有必要清理原始数据。这是Trifacta介入并编排整理过程的地方，以使来自非技术背景的企业主可以更快，更轻松地操作。

它因其智能的特性（可自行推荐算法）而受到企业的信任，因此可从数据中获得更多结果。

 电子表格

最后但并非最不重要的一点是，Excel是最古老的数据科学工具之一，其老化程度已达到高级葡萄酒的水平。即使经过无数年，使用该软件也可以解决分析项目中面临的许多问题。有了社区的支持，教程，免费资源，该工具的使用变得非常容易。

Excel中的数据可视化功能使直观的数据分析对于企业而言非常简单，并且还可以轻松地应用于从了解营销活动有效性到预测消费者趋势的多个垂直领域。

除了Excel的数据分析应用程序外，它在各个团队中都有广泛的应用程序。Excel用于采用各种公式的公司财务规划中，也用于人力资源规划和市场营销管理中。

一旦开始使用您选择的这些工具，您很快就会意识到，了解用于预测建模的编程不是必需的。您可以使用这些工具完成相同的结果，并且在某些情况下可以产生与外包数据分析相媲美的结果。上述就是关于7种数据分析工具可促进您的业务发展的全部内容，想了解更多关于数据分析的信息，请继续关注。