Web开发人员经常需要找到在应用程序中表示数据的方法。在这篇文章中，我们介绍了几种可以提供帮助的不同工具。

Web或基于Web的报告工具用于使用任何Web界面查看，创建和/或编辑报告 - 比方说Web浏览器。这些工具可以嵌入到不同的第三方应用程序中，也可以是独立的。网络报告的主要目的是通过将网络作为唯一媒介以可执行格式组织数据。

在数据分析的初始阶段，报告起着关键作用。它很容易用于以交互式和视觉吸引的方式呈现数据，从而简化数据分析。互动性从一个报告到另一个报告，或从一个平台到另一个平台都有很大不同。基本的网络报告工具可用于过滤，排序，导出和钻取不同的语义数据层以进行有效的分析。所有这些功能使最终用户能够进行深入的数据分析。

这证明了Web透视表在Web报表方面的重要性。因此，我准备了免费和独立的Web数据透视表工具列表，以帮助您增强您的Web报告体验：

1. PivotTable.js

这个免费的Web数据透视表的主要功能是允许用户轻松进行数据分析和探索，提供拖放支持。Nicolas Kruchten最初在CoffeeScript中创建了PivotTable.js，并将其构建在jQuery和jQueryUI之上。通常情况下，用户更喜欢这个网页数据透视表，因为他们可以通过使用自定义色标来改变外观 - 也就是说，他们可以重新定义初始颜色集合，之后他们可以根据自己的喜好进行自定义。用户还可以使用易于理解的并使用过滤和总体选项。

这个免费的网络枢轴网格提供本地化支持，并有一个内置的表格，热图和表格条形图渲染器。PivotTable.js还提供附加组件，使用户可以将数据透视表转换为透视图。

2. WebDataRocks Web数据透视表

面向开发人员的这种网络报告工具是那些希望使用高效工具进行数据可视化和分析的人员的可用选项之一。用JavaScript编写，它可以在一个有吸引力的数据透视表中显示CSV和JSON文件中的数据，以帮助您更好地理解数据。它提供了增强的Web报告体验，您可以在其中了解实时数据报告。

更好的是WebDataRocks提供了众多的数据分析功能，使用户可以更轻松地进行网络报告。这个简单的透视控件支持拖放，多个数据字段，总计和小计，本地化，排序，过滤，向下钻取等。

它可以轻松地与Angular集成！

与类似的免费网页转轴网格工具相比，这一个也可以被'techie'人使用。它的设计更适合所有想要以高效方式快速分析数据的人。

3. Orb.js

该工具是基于React的库，可提供用户可能需要的所有必需功能以进行高效的数据报告和分析。JS数据透视表带有拖放支持，您可以使用光标移动字段。用户可以对数据进行排序，向下钻取并筛选到适当的枢轴网格数据。JavaScript数据透视网格也可以毫无麻烦地计算小计和总计。用户还可以选择扩展或折叠小计。

Orb.js的另一个强大功能是用户可以启用固定标题选项。这个数据透视表以其简约和整洁的设计而闻名，可让您在快速透视网格中高效地评估和分析数据。Orb.js根据MIT许可证免费分发。

4. React-Pivot Table

React-Pivot Table提供了一个拖放功能，您可以通过它创建枢纽网格应用程序的另一个基于React的库。网络报告工具可以过滤以及评估总计。用户还可以选择使用自定义缩放颜色更改其外观。这个Web数据透视表是基于jQuery的，由与PivotTable.js合作的开发人员构建。

React-Pivot表提供本地化支持，并具有内置表格，热图和表格条形图渲染器。

但是，选择正确的Web数据透视表取决于您的特定个人和业务需求。我已经编制了一些Web透视表的列表，以帮助您做出明智的决定。

今天介绍一个能够像玩游戏一样进行数据分析的免费工具 -- Phoenix Analytics，其前所未有的易用性能够让完全没有技术能力的业务人员在10分钟内轻松驾驭数据分析，做出如上图一样炫酷的数据海报也是分分钟的事。除了最佳易用性，Phoenix Analytics同样提供了远超同类产品的深度分析能力。

在更多图片之前，先把报表和分析的关系梳理一下。

有一种观点认为表格就是报表，炫酷的图形就是分析，这种观点是完全错误的！

报表是名词，是信息的展现形式。

报表不局限于表格或图形，更酷的3D图形、图文并茂的数据海报、多媒体视听等形式也可归结为报表或报表的变体。

分析是动词，是探索数据内部价值信息的一系列行为。

此种行为一定是有人（或AI）参与其中的，包括：提问、思考、数据查询、试错、调整思路、对结果的验证等，通过上述行为的不断迭代，最终获得数据中的价值信息。

报表被用来对数据分析行为中临时或最终的结果进行呈现，在数据分析各个环节中报表会按照分析人员的意图以各种不同的形态出现。

所以，报表和分析的关系绝不像表格和图形那么简单！

下面继续说Phoenix Analytics。

Phoenix Analytics的数据分析模式是100%面向业务的，同时提供试错成本为0的探索式数据分析能力。

100%面向业务的分析模式完全摒弃了数据库表和字段等概念，让使用者面对纯粹的业务模型。

例如，使用者想要查看某种商品在不同地区的销售情况，只需将商品和地区信息拖拽到行和列位置即可，如下图所示，非常简单。

还可以将产品和地区拖拽到同一位置进行交叉查询。

还有更多的操作方式：行列互换旋转表格、向下钻取查看明细数据、设置过滤条件等，同样也是点几下鼠标便可搞定。

探索式数据分析允许用户在短时间内进行大量、随机的、试探性的查询分析，您可以随意的从任意业务角度审视数据，还可以随意尝试不同的数据可视化方式。只要脑洞够大，就可以进行相应的数据探索与挖掘。

如下图所示，Phoenix Analytics允许您像转魔方一样随意的摆弄一个数据集，您可以将任何维度交叉组合然后放置在表格的任何位置上，也能把任何维度作为过滤条件，还能随意钻取以查看明细级数据。

如下图所示，您可以将任何查询结果集以任何图形展示，直到得到您满意的结果为止。

一个数据分析平台如果要提供探索式数据分析能力，前提条件必须是将数据查询与分析的试错成本降为0，而这恰恰是其他基于关系数据库结构的报表系统无法实现的。

除了前文所演示过的示例外，业务分析人员还会进行更多更深层次的分析，如：

找出电商平台中那些购买贵重物品非常爽快的客户，将他们标记为土豪；找出那些促销效果最好的商品，也就是在促销日销量增长超过20%的商品；将股票市场中的公司进行标签化处理，描绘那些受政策影响波动最大的企业的特征；按地区、日期、产品及其他任何维度查看销售额的同比和环比值，用以比较各种维度变化对销售业绩的影响；要对以上几种情况进行分析，肯定要涉及到动态指标创建，Phoenix Analytics提供了指标模板功能。

如下图所示，我们来创建一个销售额的同比指标，先选择一个指标模板，然后将销售额拖放到指定位置，输入自定义的指标名称后保存，新指标便创建完成。

返回多维分析界面，就可以看到新建的指标，将其拖放到右侧表格中的任何位置，然后可以结合其他任何维度对同比情况进行分析。

您也可以变着花样的方式进行分析，比如查看日期、地区、产品交叉关联后的同比情况。

完成同比分析后，可以在数据海报功能中将其变成可视化图表。

玩转数据分析，就是这么简单！

获取更多数据分析文章，请关注我们。

工欲善其事，必先利其器。

一位优秀的数据分析师应该是全能型的，我们需要具备更多的硬能力。写报告时需要优秀的文案能力、做可视化分析时需要创意策划能力、分析问题时需要有热点捕捉的能力。同时还要懂PPT、PS、Visio、脑图、Excel、Axure、SPSS、SQL、SAS………等各种数据分析工具。

下面是小编精心为大家准备的数据分析，必知网站，必备工具，请各位笑纳！

热点捕捉工具

无论你是数据分析师，还是公司的管理者，你都要对社会的热点有捕捉能力。为了增强对市场敏锐度的观察，你需要以下工具的辅助。

1、百度指数http://index.baidu/

2、IWebChoicehttp://iwebchoice/

3、阿里指数https://alizs.taobao/

4、艾瑞网http://iresearch/

5、企鹅智库http://re.qq/

6、微博指数http://data.weibo/index/

7、友盟指数http://umeng/

8、百度预测http://trends.baidu/

9、199IT互联网数据资讯中心http://199it/

10、亿邦动力网http://ebrun/

数据来源网址工具

1、 国家统计局http://stats.gov/

这个就不做解释了，想必大家都知道，国家每个季度的GDP就是他们出的。反正在天国，他算是老大。

2、 中商情报局http://askci/

专业的研究报告及金融咨询服务机构，主要提供行业分析，市场调研,财经资讯，行业研究分析报告，市场调查报告,投资咨询报告。

3、 易观http://analysys/

目前中国互联网市场为数不多的一家领先大数据分析公司。以用户数据及大数据算法模型为核心，打造了强大的数据分析服务体系，通过对用户资产的运营分析，帮企业打开互联网应用新通路。官网的所有数据都是可以免费使用的。

2016年排名前三的国外数据公司网址:

1、Nielsenhttp://nielsen/us/en.html/

全球性的市场研究公司，它的调研集中在快消、汽车、电信等领域，数据涉及消费者偏好、购买行为等多项内容，有时还会提供具有代表性的案例研究。

2、 IMS Healthhttp://imshealth/

艾美仕是一家工作效率高，专业的药企数据分析（据说数据分析强大到可怕！）

3、 Kantarhttp://kantar/

一家综合性的市场研究公司，研究覆盖快消、健康、品牌、金融等领域，数据涉及产品的用户喜好、品牌认知度等内容。Kantar对公众比较开放，网站上的数据和分析可以免费查看。

词云工具

我经常看到一些网站有标签云，现实生活中，应该也会有很多人想做词云，但找不到合适的工具。这就是我分析给大家词云制作工具的原因。

1、 Wordlehttp://wordle/

这些年国内外一直很火的一款词云软件。Wordle优点是可以快速的分析文本或网站的词频，并以多种风格，字体，配色进行展现。做完词云图，生成图像后还可以保存在网络之中供你查看、链接、下载以及与好友分享。

2、 Tagulhttps://tagul/

Tagul是专为网络大师们要放置在网页上漂亮的云彩而准备的。Tagul云可以自定义字体、词云的形状，颜色等，做出来的词云图很酷炫，为网站访问者提供良好的用户体验。

3、 WordItOuthttp://worditout/

操作简单，进入网站后只需要输入一段文本，然后就可以生成各种样式的“云”文字。用户可以根据自己的需要对WordItOut进行再设计，比如颜色、字符、字体、背景、文字位置等，保存下载后，可以复制。

4、 图悦http://picdata/

5、 BDP个人版https://me.bdp/home.html

两款国内词云工具，相对比较容易上手，首先页面全体都是中文简体，操作一番就能了解大概。

数据可视化工具

以下是一些非常狂拽酷炫叼炸天的数据可视化工具。你可以看到各种题材，像人口、世界状况，甚至人类的情感，都可以将进行可视化，帮助你更好地理解数据。

1、Tableauhttp://tableau/zh-cn

2、Infogr.amhttps://infogr.am/

3、ChartBlockshttp://chartblocks/en/

4、iChartshttp://icharts.in/

5、Visual.lyhttp://visual.ly/

6、NVD3http://nvd3.org/

7、Leaflethttp://leafletjs/

8、n3-chartshttps://oschina/p/n3-charts

9、百度EChartshttp://echarts.baidu/

10、Datawrapperhttps://github/datawrapper/datawrapper/

在线调查工具

1、 腾讯问卷调查http://wj.qq/

2、 麦客http://mikecrm/

3、 调查派http://diaochapai/

4、 问道网http://askform/

5、 问卷星http://sojump/

思维导图制作工具/网站

1、XMindhttp://xmindchina/ 价格：免费

2、Cogglehttps://coggle.it/ 价格：免费

3、Freemindhttp://freemind.en.softonic/ 价格：免费

4、LucidCharthttps://lucidchart/ 价格：基础版本 每月4.95美元

5、MindManagerhttps://mindjet/ 价格：完整版 349美元，179美元升级费用

6、SpiderScribehttps://spiderscribe/ 价格：免费(个人版本)

7、 Bubbl.ushttps://bubbl.us/ 价格：免费

8、 Text2MindMaphttps://text2mindmap/ 价格：免费

PPT模板工具

1、 我图网http://so.ooopic/

2、 无忧PPThttp://51ppt/

3、 51PPT模板http://51pptmoban/ppt/

4、 站长之家http://sc.chinaz/ppt/

5、 设计师网址导航http://hao.uisdc/

其他数据分析网址

1、 人大经济论坛-计量经济学与统计区http://pinggu.org/bbs/index.php?gid=148

2、 数据挖掘学习交流论坛http://businessanalysis/

3、 网站数据分析http://webdataanalysis/

4、 数据分析网http://afenxi/

5、 数据分析论坛http://spsschina/

以上网址和网站，都是经过小编亲自从众多网址中精心筛选出来的，赶紧收藏吧！

大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。

BI（Business Intelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为大家介绍11款数据分析产品，排名不分先后！

1.数说立方

网址：http://cube.datastory/

数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

优点：

即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；

与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；

功完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；

可视化视图展现、友好的客户感知页面；

支持SAAS，私有化部署，有权限管理；

缺点：

产品新上市，操作指导页不太完善；

体验过程中有一些小bug；

2.数加平台

网址：https://data.aliyun

数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

优点：

有完整的产品规划，功能完善；

图形展示和客户感知良好；

提供SQL查询；

缺点：

需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来；

部分体验功能一般，有一定的学习成本；

3.Tableau

网址：http://tableau/zh-cn

Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

优点：

处于行业领导者地位，功能完善；

有较好的图形展现与客户感知；

新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持；

缺点：

相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具；

处理不规范数据、转化复杂模型比较难；

无法处理大量数据；

国内网络连接Online版速度较慢；

4.Qlik

网址：http://global.qlik/cn

QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源；其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

优点：

产品功能完善，图形展现和客户感知良好；

支持SAAS，有权限管理功能；

缺点：

有一定的学习成本；

报表规范性要求很高；

数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础；

5.Spotfire

网址：http://spotfire.tibco

Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能；有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

优点：

交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析；

不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析；

支持SAAS，有权限管理功能；

缺点：

SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢；

不适合中国式的固定报表；

进军中国市场较晚，国内案例较少；

工具的适应性范围广，但是难易跨度大；

6.神策分析

网址：http://sensorsdata/

神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等

优点：

专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全；

有详细的产品使用文档以及案例；

提供SQL查询；

缺点：

更多的是demo示例，不能开箱即用；

纯dashboard展示，并不能对单独一块数据作自定义分析；

7.BDP

网址：https://me.bdp/home.html

BDP个人版免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。示例和视频教学很细致，交互页面友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复制作的工作。分享环节也很贴心，报告可以一键导出为PPT、邮件发送，也可直接生成链接分享。

优点：

产品支持移动端；手机同步呈现最新数据

首次登陆的用户可以使用免费数据；

操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品；

即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；

缺点：

暂时用起来还不错，我比较喜欢用这个工具；

8.永洪BI

网址：http://yonghongtech

永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制；主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

优点：

商业流程完善，给人专业的感觉；

产品定制化的版本效果不错；

支持的数据接入较多；

缺点：

SAAS版体验很差，有一定的学习成本；

UI的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化；

9.数据观

网址：http://shujuguan

数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

优点：

注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆；

使用引导明确，支持salesforce、百度云数据导入；

分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本；

缺点：

不支持超过20MB的数据上传；

数据导入后，数据分析体验方面存在bug；

产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作；

10.FineBI

网址：http://finebi/

FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

优点：

有较为详细的行业案例与技术方案；

产品演示和资源中心也较为清晰；

缺点：

需要使用客户端，增加了使用的不便利性

只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品；

无法处理大量的数据；

11.魔镜

网址：http://moojnn

魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

优点：

产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂；

官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢；

工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细；

缺点：

产品存在较多的BUG，UI和功能相对其他产品来说较简陋；

部分产品模块并不能切实用于数据分析；

选择一款适用的BI产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！

数据分析和作图是科研狗们的必备技能。近几年，随着数据类型的增多，excel、SPSS等常用软件已经不能满足科研需求了。

R语言以其方便、快捷的优势，迅速获得许多编程技术不好的科研狗的青睐。凭借短短几行代码，就能完成各种高大上的数据分析，关键还能做出漂亮的图。

但天天跟代码打交道也颇为头疼，作为一般的科研人员，并不需要完全掌握代码，只要会使用工具就差不多了。

下面小博给大家介绍一个基于云的在线生物信息学数据分析和作图工具：

OmicShare tools，让你从此不跟代码打交道。

OmicShare tools包含37种不同的数据分析作图工具，常用的韦恩图、PCA图、柱形图、火山图等都能找到。

小博试用后发现，OmicShare tools提供详细的教程，确实方便快捷，大概一分钟左右就能做出图，同时提供下载（svg格式）。

Omicshare不仅提供在线工具，还分享很多实用的生物信息学知识，有问题随时找小博！

数据分析历经报表、BI、敏捷BI、自服务BI、数据挖掘等传统发展阶段，科技创新快速发展，今天，大数据已经进化到智能革命的阶段，任何企业都面临数据智能化的转型，大数据分析平台ETHINK在以上传统功能基础上，已为企业带来新的智能基因：

智能BI是“敏捷BI+深度洞察算法”

智能DM是“特征工程+机器学习+自动化挖掘”

智能AI是“数据+专家经验+智能算法”

ETHINK数据智能分析平台V8.0版本包括数据可视化、数据分析、数据挖掘等核心技术产品，欢迎对大数据有兴趣的企业和个人前来试用。（加入ETHINK体验QQ群：213750619，即可联系客服开通账号，不收取任何费用。）

ETHINK数据智能分析平台五款核心产品介绍：

快速BI：快速、简单、敏捷，帮助数据运营企业，建立拖拽式、数据探查式、在线分析的分析平台，自适应布局，可适应大屏、PC、移动BI等各类场景。

智能BI：强大、专业、智能，帮助行业企业建立拖拽式分析分析平台，强大的2次开发能力，帮助快速复制与行业推广。

数据挖掘分析：分布式内存计算大数据挖掘平台，流程式拖拽设计，包含从数据清晰加工、数据100多种算法，可以实现从客户流失分析、故障预警、风控、征信、推荐、预测等各类数据挖掘应用。

统计分析：统计分析平台集成了丰富的统计分析算法，通过拖拽的方式实现分析，平台包括数据探索、相关分析、方差分析、聚类分析、回归分析、时间序列分析、参数估计、假设检验等100余种统计分析方法，能够解决制造业、电信、金融、医疗、电力、零售、教育、政府等各个领域的问题。

小e机器人：包含图像、语音、自然语言感知，情感分析的听说读写感知，基于大数据深度学习的认知计算能力，是企业提供深度AI应用的基础平台。通过图像识别，文字识别，以及自然语言处理，ETHINK学习更多的知识，帮助机器服务人类。帮助实现图像识别、文本分析。通过特征工程，以及深度学习算法，结合专家经验和数据智能，实现类人智能应用。

想了解更多产品内容，可访问官网http://ethinkai网站的资源库中为大家提供了详细的操作手册，可自行下载。

每次更新，都是为了更好的前行

更酷炫的功能

全新的操作界面

为了每一位用户的体验而诞生

你，还要错过吗？？

附：ETHINK演示DEMO

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。

数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。

免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务:

分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务

聚类: 在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。

关联规则学习: 查找变量之间的关系

回归: 旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。

下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具

数据挖掘工具

1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在XML文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分，Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力，进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

4. Teradata

Teradata认识到，尽管大数据是令人敬畏的，但如果您实际上并不知道如何分析和使用它，那么它是毫无价值的。 想象一下，有数百万的数据点没有查询的技能。 这就是Teradata所提供的。它们提供数据仓库，大数据和分析以及市场营销应用程序方面的端到端解决方案和服务。

Teradata还提供一系列的服务，包括实施，业务咨询，培训和支持。

5. Framed Data

这是一个完全管理的解决方案，这意味着你不需要做任何事情，而是坐下来等待见解。 框架数据从企业获取数据，并将其转化为可行的见解和决策。 他们在云中训练、优化和存储产品的电离模型，并通过API提供预测，消除基础架构开销。 他们提供了仪表板和情景分析工具，告诉你哪些公司杠杆是驾驶你关心的指标。

6. Kaggle

Kaggle是全球最大的数据科学社区。 公司和研究人员张贴他们的数据，来自世界各地的统计人员和数据挖掘者竞相制作最好的模型。

Kaggle是数据科学竞赛的平台。 它帮助您解决难题，招募强大的团队，并扩大您的数据科学人才的力量。

3个步骤的工作 -

上传预测问题

提交

评估和交流

7. Weka

WEKA是一个非常复杂的数据挖掘工具。 它向您展示了数据集、集群、预测建模、可视化等方面的各种关系。您可以应用多种分类器来深入了解数据。

8. Rattle

Rattle代表R分析工具轻松学习。 它提供数据的统计和可视化汇总，将数据转换为可以轻松建模的表单，从数据中构建无监督模型和监督模型，以图形方式呈现模型的性能，并对新数据集进行评分。

它是一个使用Gnome图形界面在统计语言R编写的免费的开源数据挖掘工具包。 它运行在GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows下。

9. KNIME

Konstanz信息采集器是一个用户友好、可理解、全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它有一个图形用户界面，帮助用户方便地连接节点进行数据处理。

KNIME还通过模块化的数据流水线概念集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

10. Python

作为一种免费且开放源代码的语言，Python通常与R进行比较，以方便使用。 与R不同的是，Python的学习曲线往往很短，因此成了传奇。 许多用户发现，他们可以开始构建数据集，并在几分钟内完成极其复杂的亲和力分析。 只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

11. Orange

Orange是一个以Python语言编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它是一个开放源码的数据可视化和分析的新手和专家。数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行。它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。

12. SAS Data Mining

使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。 其描述性和预测性建模提供了更好的理解数据的见解。 他们提供了一个易于使用的GUI。 他们拥有自动化的数据处理工具，集群到最终可以找到正确决策的最佳结果。 作为一个商业软件，它还包括可升级处理、自动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等先进工具。

13. Apache Mahout

Apache Mahout是Apache软件基金会（Apache Software Foundation）的一个项目，用于生成主要集中在协作过滤、聚类和分类领域的分布式或其他可伸缩机器学习算法的免费实现。

Apache Mahout主要支持三种用例：建议挖掘采取用户行为，并尝试查找用户可能喜欢的项目。 集群需要 文本文档，并将它们分组为局部相关的文档。 分类从现有的分类文档中学习到特定类别的文档是什么样子，并能够将未标记的文档分配给（希望）正确的类别。

14. PSPP

PSPP是对采样数据进行统计分析的程序。 它有一个图形用户界面和传统的命令行界面。 它用C语言编写，使用GNU科学图书馆的数学例程，并绘制UTILS来生成图表。 它是专有程序SPSS（来自IBM）的免费替代品，可以自信地预测接下来会发生什么，以便您可以做出更明智的决策，解决问题并改进结果。

15. jHepWork

jHepWork是一个免费的开放源代码数据分析框架，它是为了使用开放源代码软件包和可理解的用户界面创建一个数据分析环境，并创建一个与商业程序相竞争的工具。

JHepWork显示数据集的交互式2D和3D图，以便更好地分析。 Java中实现了数字科学库和数学函数。 jHepWork基于高级编程语言Jython，但Java编码也可用于调用jHepWork数值库和图形库。

16. R programming Language

为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的，并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上，有数以千计的库可以集成到R环境中，使其成为一个强大的数据挖掘环境。它是一个免费的软件编程语言和软件环境，用于统计计算和图形。

在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。近年来，易用性和可扩展性大大提高了R的知名度。

17. Pentaho

Pentaho为数据集成，业务分析和大数据提供了一个全面的平台。 有了这个商业工具，你可以轻松地融合任何来源的数据。 深入了解您的业务数据，为未来做出更准确的信息驱动决策。

18. Tanagra

TANAGRA是一个用于学术和研究目的的数据挖掘软件。 有探索性数据分析，统计学习，机器学习和数据库领域的工具。 Tanagra包含一些监督学习，但也包括其他范例，如聚类，因子分析，参数和非参数统计，关联规则，特征选择和构建算法。

19. NLTK

自然语言工具包，是一套用于Python语言的符号和统计自然语言处理（NLP）的库和程序。 它提供了一个语言处理工具库，包括数据挖掘，机器学习，数据报废，情感分析和其他各种语言处理任务。 构建python程序来处理人类语言数据。

数据可视化正在帮助全球的公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力清晰地捕捉注意力并传达想法。这有助于决策并推动改进行动。

通过使用正确的工具，您可以从原始数据中勾勒出令人信服的视觉故事。以下是一些用于数据可视化的免费和开源工具。

1.Candela

如果您了解JavaScript，那么您可以使用此开源工具进行丰富的数据可视化。Candela是一个开源的可互操作网络可视化组件。

2.Charted

Charted是一款免费的数据可视化工具，可让您从CSV文件和Google电子表格创建线形图或条形图。收费带有集成组件，包括LineUp组件，UpSet组件，OnSet组件，Vega可视化和GeoJS地理空间可视化。该工具不存储数据或操作它。纯粹基于可视化，它具有基本功能来创建带有标签和备注的线条或堆积图表。

3.数据包装器

Datawrapper是一款移动友好的数据可视化工具，可让您在几秒钟内创建图表和报告。该工具的免费版本适用于单个用户，支持每月10,000个月的图表视图。使用该工具，您可以创建不同类型的可视化效果，如条形图，分割图，堆积图，点图，箭头图，面积图，散点图，符号图和等值线图。您不需要编码或设计技能来使用该工具。

4. Google Data Studio

如果您拥有Gmail帐户，Google的数据可视化工具就可以免费且轻松地进行设置。您可以轻松将其与Google产品相关联，例如Google AdWords，Google Analytics，YouTube Analytics和Google表格。

5.谷歌图表

Google的另一个简单而免费的数据可视化工具是Google Charts 工具。该工具带有用于可视化的交互式图表和数据工具。

6.Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，允许您制作适合移动设备的交互式地图。该工具有很多插件可用于添加功能，并可在各种桌面和移动平台上正常运行。

7. MyHeatMap

MyHeatMap是一款免费工具，可以交互式查看您的地理数据。该工具的免费版本只提供公共地图，您可以为每个这些免费地图添加20个数据点。该工具使用颜色编码的热图更容易理解数据。您也可以在同一张地图内的数据集之间切换。

8. Openheatmap

Openheatmap让你把你的电子表格变成一张地图。您可以上传CSV文件或Google表格，以在几秒钟内创建交互式在线地图。该工具可用于解释邮政编码等客户人口统计数据。

9.Palladio

Palladio是一款免费工具，旨在将复杂的历史数据可视化。它具有地图视图，图形视图，列表视图和图库视图等功能。您可以使用该工具可视化CSV，TAB或TSV文件中的数据。通过图表视图，您可以可视化数据维度之间的关系。数据显示为通过线路连接的节点。另一方面，列表视图允许您安排数据以制作自定义列表。该工具还具有图库视图以在网格中显示数据。

10. RawGraphs

RawGraphs是一个开源平台，可帮助您可视化TSV，CSV，DSV或JSON数据。免费工具使用简单，并有助于将数据转换为图表。

11. Tableau Public

Tableau Public是一款免费的商业智能工具，允许用户创建和共享交互式图表，图表，地图和应用程序。该工具的免费版本带有10 GB的存储空间。您可以将它连接到Google表格，Microsoft Excel，文本文件，JSON文件，空间文件，Web数据连接器，OData以及SAS（* .sas7bdat），SPSS（* .sav）和R等统计文件（* .rdata，* .rda）。

12.时间表

时间轴 是一款免费工具，可让您为报告创建时间表。您可以使用工具中提供的模板连接您的Google云端硬盘帐户，从Google电子表格创建时间表。使用JSON，您可以创建自定义安装。

13. Chartist.js

Chartist.js是一款免费的数据可视化工具，可让您快速轻松地创建响应式图表。

该工具提供了很大的灵活性并且可以自定义。你甚至可以使用CSS动画和转换到你的SVG元素。

14. ColorBrewer

ColorBrewer是一款免费工具，可用于根据配色方案更好地制作地图。该工具可以轻松区分复杂地图上的颜色。

15. D3.js

D3.js 是一个免费的JavaScript库，可以帮助您使用数据创建图像。该工具使您能够将任意数据连接到文档对象模型（DOM），然后将数据驱动的转换应用于文档。通过DOM编程API，程序员可以将文档作为对象访问。

16.Plotly

Plotly是一款开放源代码工具，可用于撰写，编辑和共享交互式数据可视化。您可以使用该工具通过上传CSV文件或连接到SQL数据库来创建D3.js图表和地图。您也可以使用R或Python创建图表。

17. Polymaps

Polymaps是一个免费的JavaScript库，用于在浏览器中创建动态的交互式地图。您可以使用该工具在地图上显示多缩放数据集。该工具使用可缩放矢量图形（SVG）来显示图像，从而使您可以使用CSS定义设计。

18.Weave

Weave是一个免费的数据可视化平台，符合ADA标准。该工具带有全键盘和辅助设备导航以及完整的屏幕阅读器支持。该工具还自动实时描述图像。

19. Dygraphs

Dygraphs是一个基于JavaScript的开源图表库。这个免费的工具可以用来分析密集的数据集。该工具是高度可定制的，并适用于所有浏览器。该工具为错误栏/置信区间提供了强有力的支持。

20.GanttPro

除此之外，还有许多数据可视化工具可以在有限的时间内提供免费试用。 例如，项目管理工具GanttPro可帮助您在15天的试用期内免费创建项目图表。

数据可视化对精确的数据分析至关重要。利用正确的工具，您可以轻松地向您的利益相关者总结和解释复杂的数据。通过利用数据产生的可操作的见解，公司可以获得巨额利润和储蓄。我们说的有多大？Netflix 在2017年 以其ML算法向用户推荐个性化电视节目和电影，节省了约 10亿美元。正确使用时，数据分析和可视化有能力改变人们的生活方式。

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　　【IT168 技术】本文推荐一些免费的预测分析软件，它们主要用于分析统计使用，机器学习和数据挖掘来寻找关于客户行为，市场趋势和原始数据集中其他领域的线索的相关性和模式。其中一些预测建模解决方案可通过许可，免费获得开源或社区版本;其中一些预测分析软件是商业版本的免费版或社区版，但提供的功能较少。

　　什么是预测分析软件?

　　预测分析是高级分析的一个分支，用于对未来未知事件进行预测。预测分析使用数据挖掘，统计，建模，机器学习和人工智能等多种技术来分析当前数据，以预测未来!那么下面将为大家简单介绍一下以下的20多款工具!

　　1.R Software Environment

　　R是用于统计计算和图形的免费软件，可运行在各种UNIX，Windows和Mac OS平台上。R提供了广泛的统计功能，如线性，非线性建模，经典统计测试，时间序列分析，分类，聚类和图形技术。它也是高度可扩展的，提供数据操作，计算和图形显示，数据处理，数组计算，数据分析工具，包括条件，循环和许多其他功能的编程语言。语言主要用于统计方法论的研究，R为它们提供了一个开源的途径，可以在R中产生精心设计的质量图，包括数学符号和公式。

　　2.Dataiku

　　Dataiku Data Studio(DSS)是一个软件平台，汇总了从原始数据到生产应用程序所需的所有步骤和大数据工具。DSS分析数据通过简单的界面操作，即可找到数据中的相关性和重要变量，并测试最佳拟合模型。DSS还可以将模型和预测值发布到各种其他目的地，例如ElasticSearch，FTP服务器和内部数据仓库。

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　　3.Orange Data mining

　　Orange Data mining是一个开源的数据可视化和分析工具。数据挖掘是通过可视化编程或通过Python脚本完成的。Orange会记住这些选择，提供最常用的组合，并智能地选择要使用的小部件之间的通信通道。可以利用情节，条形图，树状图，网络和热图来进行可视化。有机器学习的组件，可用于生物信息学和文本挖掘。该解决方案包含了用于数据分析的功能，并且在Orange中有超过100个小部件。

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　　4.RapidMiner

　　RapidMiner可作为数据分析的独立应用程序使用，也可作为集成到专有产品中的数据挖掘引擎。RapidMiner提供数据挖掘和机器学习程序，包括数据加载和转换，数据预处理，可视化，建模，评估和部署。RapidMiner是用Java编程语言编写的。它采用的学习计划和归属来自于Weka的机器学习环境，统计建模方案来自R Project。可用于文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘的集成方法的发展，以及分布式数据挖掘。

　　RapidMiner v6.0仍然是开源的。RapidMiner的最新版本现在仅作为试用版或商业许可证提供。

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　　5.Anaconda

　　Anaconda是一个由Python支持的开放式数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能版本，包括超过100种用于数据科学的最受欢迎的Python，R和Scala软件包。还可以访问超过720个软件包，可以使用包含在Anaconda中的conda，包，从属关系等。

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　　6.KNIME

　　KNIME桌面版是开源的，是用户友好的数据访问，数据转换，初步调查，预测分析，可视化和报告的图形工作台。开放的集成平台提供了1000多个模块或节点。KNIME还提供了基于数据信息开发报告的能力，并将新见解的应用自动化回到生产系统。KNIME产品有KNIME Desktop，KNIME Professional，KNIME Team Space，KNIME Server和KNIME Cluster Execution。 KNIME Desktop可以自由下载到桌面。基于Eclipse平台的，并且有双重许可证。非开源产品中的功能包括共享存储库，身份验证，远程执行，调度，SOA集成和Web用户界面。

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　　7.DMWay

　　DMWay使得预测分析更易于获取并且价格合理。DMWay解决方案允许用户在几个小时或几天而不是几个月的时间内建立更好的预测模型，这可以适应任何行业。DMWay分析引擎可以提供最高级别的建模。分析引擎设计用于模拟经验丰富的数据科学家采取的步骤，以建立准确有效的分析模型。DMWay评分引擎是建议企业寻求协助部署由分析引擎提供的预测分析结果的工具。

　　这个创新的解决方案是通过使用专家系统方法而不是“机器人”方法来实现的，模仿有经验的数据科学家关于构建大规模预测模型的方式。DMWay评分引擎是为企业寻求协助部署由分析引擎提供的预测分析结果而推荐的工具。

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　　8.HP Haven Predictive Analytics

　　HP Distributed R是R语言的开源，可扩展和高性能平台，可加速大规模机器学习，统计分析和图形处理。Haven Predictive Analytics为HP Vertica提供数据加速和原生SQL支持。与市场领先的列式MPP数据库的本地集成将总体数据访问性能提高了5倍，并提供了一整套经过验证的开箱即用的并行算法，以成熟的标准R算法生成准确一致的结果。是预测分析免费，完全兼容开源R语言和工具，并得到惠普企业的支持，并按每个节点定价。HP Haven Predictive Analytics由HP Vertica和Distributed R提供支持。Distributed R是基于与HP Labs开发的开放源代码R语言的高性能分析引擎，可满足要求最苛刻的大数据预测分析任务。分布式R提高了性能，并允许用户分析比以前流行的R统计编程语言更大的数据集。

　　9.GraphLab Create

　　GraphLab Create是一个为开发人员和数据科学家构建的机器学习平台，具有函数式编程技巧和对数据科学的一些基本理解。能够轻松地实现从想法到生产的原型和规模。示例服务包括推荐系统，欺诈检测或客户流失预测器。开发人员和数据科学家能够快速部署并轻松与其他应用程序集成。Discover版本提供免费的开发者许可证，并提供社区论坛支持。

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　　10.Lavastorm分析引擎

　　Lavastorm分析引擎公开版是一个易于使用，成本效益的工具，用于临时发现和业务分析。公开版对于希望将分析处理能力放在桌面上的用户非常理想，而且不需要大型数据处理能力，提供自动持续分析和协作功能。Lavastorm是一种可视化的数据发现解决方案，可以让你快速整合不同的数据，轻松发现洞察，并持续检测异常，异常值或模式。它为企业用户提供自助服务能力，为IT用户提供集成，分析和业务控制领域的快速开发能力。其功能包括从任何来源(包括大数据源)获取，转换，合并和丰富数据，而不需要大量建模，预先规划或用脚本。可检测数据问题，如完整性，格式不一致，准确性，自动化评估和清理流程。

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　　11.Actian Vector Express

　　Actian Analytics Platform(Express Hadoop SQL Edition)是Hadoop内部运行100%的免费社区版的端到端分析平台。Actian分析平台将Hadoop转变为一个高性能的分析平台，使企业能够通过分析来自多个来源的数据而无需采样，从而提高预测和决策的准确性。Actian Express，Hadoop SQL Edition使用现有的Hadoop集群提供高速和性价比。Actian Vector Express是Actian分析平台的免费社区版本，旨在提供快速简单的方法来提高分析的性能。它建立在基于矢量的分析数据库基础之上，Actian Express提供很好的性能和性价比，并且需要更少的硬件，几乎不需要调整。Actian Vector Express包括以下功能：分析工作台 - 快速构建可视工作流程准备，转换和分析数据，分析数据库 - 在几秒钟内运行复杂的查询反对数十亿条记录和管理控制台。

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　　12.Scikit-learn

　　scikit-learn是简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它是Python中的机器学习库，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上，它也是开源的。其特点包括分类，回归，聚类，降维，模型选择和预处理。

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　　13.微软R

　　R是强大的，用于统计计算，机器学习和图形的首选编程语言，并得到用户，开发者的繁荣的社区支持。R家族包括，服务器，客户端，SQL Server等服务。支持各种大数据统计，预测建模和机器学习功能，R Server支持基于开源R的全方位的分析探索，分析，可视化和建模。Microsoft R客户端是免费的社区支持。

　　14.H2O.ai

　　H2O是一个开源的预测分析平台。H2O用户可以轻松地从微软Excel和RStudio中探索和建模大数据，并将其与来自HDFS，S3，SQL和NoSQL数据源的数据连接起来。H2O讲述了数据科学的语言，支持R，Python，Scala，Java和强大的REST API。业务应用程序由H2O的NanoFastTM评分引擎提供支持。包括：分布式算法和回归树，如GBM，随机森林(RF)，广义线性模型(GLM)，k-均值和主成分分析(PCA)。

　　15.Weka Data Mining

　　Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。算法可以直接应用于数据集，也可以从Java代码调用。Weka包含用于数据处理，分类，回归，聚类，关联规则和可视化的工具。它也非常适合开发新的机器学习方案。 Weka是用Java编写的，由新西兰怀卡托大学开发。

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　　16.Apache Spark

　　Apache Spark是用于大规模数据处理的快速且通用的引擎。Spark需要一个集群管理器和一个分布式存储系统。对于集群管理，Spark支持独立(本地Spark集群)，Hadoop YARN或Apache Mesos。对于分布式存储，Spark能与各种各样的，包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)，MAPRA文件系统(FS-MAPRA)，Cassandra，OpenStack Swift，亚马逊S3，Kudu，或自定义解决方案实现对接。

　　17.Octave

　　Octave是数字计算的高级解释语言。它提供了数据可视化和操纵的线性，非线性问题和图形的解决方案。有许多可用于公共数值线性代数解决问题的工具，寻找非线性方程的根，集成普通功能，操纵多项式，及整合的普通微分和代数微分方程。

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　　18.Tanagra

　　Tanagra是一个用于学术和研究目的的免费数据挖掘软件，它具有探索性数据分析，统计学习，机器学习和数据库等多种数据挖掘方法的功能。支持标准的数据挖掘任务，如：可视化，描述性统计，实例选择，特征选择，功能建设，回归，影响因子分析，聚类，分类和关联规则的学习。

　　19.PredictionIO

　　PredictionIO是一款开源的机器学习服务器，可以让软件开发人员创建个性化，推荐和内容发现等预测功能。通过PredictionIO，预测这种特点的用户行为，提供个性化的视频，新闻，交易，广告，职位，事件，文件，应用程序，餐馆和匹配服务。

　　20.Apache Mahout

　　Apache Mahout提供可扩展的机器学习算法，主要集中在协作过滤，聚类和分类。许多实现使用Apache Hadoop平台，包括成熟的Hadoop MapReduce算法，Scala，Spark和H2O算法。协同过滤：基于用户的协同过滤，基于项目的协同过滤，矩阵分解与ALS，矩阵分解与隐式反馈和加权矩阵分解，SVD + ALS。