如今很多工作都和数据有关，尤其是金融、营销、运营等相关工作。一般全职的数据分析师或者数据科学家都是使用 Python/R 等编程语言和软件库来完成数据分析/数据可视化。我们也分享过很多使用 Python 进行数据分析的教程。但现实中，大部分需要分析数据的人对编程并不熟悉，所以今天我们为不会敲代码或者只懂一点代码的同学们推荐 13 款免费（或者暂时免费，请以官网为准）的数据分析工具。
即使过了这么多年，Excel依然是处理数据的经典工具工具类软件，即使在各种高级数据分析软件盛行的今天，大部分的数据分析项目依然可以用Excel来解决，而且相对容易学习。
Excel/Spreadsheet 可以支持数据汇总、数据可视化、数据清洗等重要功能。不管你知道多少数据分析工具，你还是得熟悉 Excel。当然，Microsoft Excel 是需要付费的，但也有其他非常强大且免费的类似工具，比如 Open Office、Google Docs 等，在功能上并不比 Excel 差太多，还是值得一试的。
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Trifacta 的数据整理工具彻底改变了传统的数据清理方法。Excel 数据处理有时会受到数据大小的限制，但 Trifacta 没有这个顾虑，可以放心地用来处理非常大的数据集。此外，图表推荐、内置“开箱即用”算法和分析洞察等功能让您可以轻松生成数据分析报告。Trifacta 的智能属性使其非常适合处理业务数据问题并提高您的工作效率。
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这款工具不仅仅是一个数据清洗工具，还可以用于创建机器学习模型，集成了所有常用的机器学习算法。在数据分析方面，Rapider Miner 提供了轻量级、快速的分析功能，以及大数据、可视化、模型部署等。如果你的业务涉及到从数据加载、清洗、分析到模型构建和部署的一整套流程，Rapider Miner 绝对能帮上大忙。
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如果你想用 R 语言完成数据分析，但又不知道有什么好用的工具，那你一定要试试 Rattle。这个 GUI 是基于 R 语言的。在 R 中输入 install.packages("rattle")，然后是 library(rattle)，最后输入 rattle() 即可启动 Rattle。所以如果你想使用 Rattle，你必须安装 R。
Rattle 不仅仅是一个数据处理工具，还支持很多机器学习算法，现在已经是一个被广泛使用的工具了。据 CRAN 统计，Rattle 每月的下载量高达 10000 次。只需点击几下鼠标，它就能帮你完成数据分析、数据转换、数据建模等工作。
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Qlikview是全球商业智能领域最受欢迎的工具之一，拥有出色的数据分析和可视化能力，操作简单工具类软件，内置推荐引擎，不断为你推荐新的可视化方法。
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Weka 的优点之一是易于使用且界面直观。它提供数据预处理、数据分类、数据回归、数据聚类和可视化等功能。Weka 最初由新西兰怀卡托大学设计用于研究目的，但现在越来越多的专业人士开始使用它。
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与Rapid Miner类似，KNIME提供了一个用于分析数据的开源分析平台，并具有大量用于数据融合和可视化的内置函数。
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该工具专门为交互式数据可视化和数据挖掘任务而设计，在数据分析过程中提供的通用可视化功能可以帮助您更清晰地理解数据。
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Tableau是一款数据可视化软件，是商业智能领域的处理工具。只需几分钟即可轻松免费创建精美的可视化图表，还可以通过社交媒体与他人分享。
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最初，这款工具被称为Google Refine，但后来，由于某种原因，Google停止了这个项目。现在，这款工具已更名为OpenRefine，专门用于数据组织、数据清洗和数据转换。使用OpenRefine，数据分析师不仅可以节省大量时间，还可以将其用于富有成效的工作。
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如今，许多业务决策都是基于数据做出的，因此经验丰富的专业人士需要工具来帮助他们快速完成这项工作。Talend 支持数据分析、数据转换和数据可视化，还具有自动化功能，可让您使用新数据集重做以前的任务。
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#免费桌面
该工具可以让我们完成数据挖掘、数据清理和数据分析。它内置了离散化、数值计算、数据缩放、属性选择、缺失值、异常值、统计、抽样等工具包。该工具的一个特殊好处是用于数据分析的数据集不占用计算机内存，因此在处理较大的数据集时不会遇到内存问题。
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专门用于处理调查数据的数据分析软件。现在很多公司都会收集调查数据，而这些数据需要清理，有大量的缺失值和异常值。DataCracker 可以帮助我们快速清理和分析调查数据。它还可以加载很多主流调查项目的数据。
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本文经授权转载自友商经略辑↓↓
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