对于数据分析行业的小伙伴来说，数据分析工具必不可少。今天，我们分享七个最好的免费数据分析工具，供你***。
1、数据融化
DataMelt，也称为DMelt，是一个用于海量数据统计分析和科学可视化的计算平台。该软件最常用于自然科学、工程和金融市场的建模和分析。它支持许多编程语言，包括Python、BeanShell、Groovy、Ruby、Java等。
组织可以通过动态脚本访问大型库，包括40，000多个Java类和500个用于计算和可视化的Python模块。更高级的功能需要开发者许可证或商业许可证，但DataMelt的免费版本包括许多探索、分析和可视化数据所必需的关键功能。
DataMelt可以在Windows、Linux、***cOS和Android设备上运行。
2.KNIME分析平台
KNIME分析平台旨在帮助企业通过可视化编程对数据进行处理、分析和建模。该软件包括1000多个模块、数百个现成的例子和众多集成工具，可以帮助用户发现隐藏在数据中的潜在洞察力，并在机器学习的帮助下预测未来。
KNIME使企业能够在不编写代码的情况下拖放活动之间的连接点。数据分析工具使用单一的可视化工作流，并支持简单文本文件、数据库、文档、图像、网络和基于Hadoop的数据之间的数据融合。KNIME分析平台是一个开源工具，每年发布两个新版本。
KNIME可用于Windows、***cOS和Linux设备。
3、OpenRefine
OpenRefine，原名Google OpenRefine，可以帮助企业处理杂乱的数据。谷歌于2012年停止支持该项目，但该软件并未停止使用，并由志愿者定期更新。OpenRefine可以对数据执行许多任务，包括清理、转换和格式化数据，使其更适合数据分析和探索。该工具还使用户能够从外部Web服务获取数据，并协调和匹配来自各种数据源的数据。
OpenRefine并不是最适合大型数据库的工具，但对于许多企业来说，它仍然是一个重要且广受欢迎的选择，因为分析师通常会花费大量时间清理数据以用于预测模型。
OpenRefine可以下载到Windows、***cOS和Linux上。
4、橙色
Orange是斯洛文尼亚卢布尔雅那大学开发的开源数据分析和可视化工具。用户可以通过可视化编程或Python脚本在终端窗口挖掘数据；探究静态分布、箱线图或散点图；并利用决策图、分层聚类、热图和线性预测来更深入地研究数据。
Orange的图形用户界面使用户能够专注于探索性的数据分析，而不是编写代码。该工具还具有用于机器学习的组件和附件，这些组件和附件扩展了数据挖掘功能，以执行自然语言处理、文本挖掘、生物信息学、网络分析和相关规则挖掘。
Orange支持Windows、***cOS和Linux。
5、R
r程序设计语言广泛应用于统计方法的研究。企业还可以充分利用集成的软件套件进行数据处理、计算和图形显示。它的主要统计功能包括:线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类和聚类。
在Unix、Windows和***cOS上运行。
6、Tableau Public
Tablepublic是一个数据分析和可视化软件，使用户能够将交互式数据发布到Web上。Tableau免费版的数据存储空间限制为1GB，数据量限制为100万行。Tablepublic具有简单、界面直观的优点，因此成为最受欢迎的数据分析工具之一。
Tablepublic可以从Google Sheets、Microsoft Excel、CSV文件、JSON文件、静态文件、空文件、Web数据连接器和OData中挖掘数据。用户可以生成交互式图形、图表和地图，在社区媒体上共享或嵌入网站供公众访问。Tablepublic可以下载到Windows和***cOS。
7、Trifacta牧马人
Trifacta Wrangler是另一款软件，旨在帮助数据分析师清理和准备来自许多数据源的杂乱数据。数据集导入Trifacta牧马人后，软件会自动整理数据，自动确定结构。机器学习算法可以建议常见的转换和聚合，并帮助为更详细的分析准备数据。
Trifacta Wrangler可以从Microsoft Excel、JSON文件和原始CSV文件导入数据。该工具还可以分析数据，显示丢失、不匹配或不一致值的行的百分比，并按类型直观地对数据进行分类，如日期或时间、与每个数据点相关的字符串或IP地址。Trifacta Wrangler的数据量限制为100MB，可以下载到Windows和***cOS设备上。
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