数据分析工具对于数据分析行业的小伙伴来说至关重要。今天，我将与大家分享七种免费使用的最佳免费数据分析工具。
1、数据熔化
DataMelt，也叫DMelt，是一个对海量数据进行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。它支持多种编程语言，包括Python、BeanShell、Groovy、Ruby、Java等语言。
组织可以通过动态脚本访问大型库，包括40，000多个用于计算和可视化的Java类和500个Python模块。更高级的功能需要开发人员许可或商业许可，但免费版的DataMelt包括许多探索、分析和可视化数据所需的关键功能。
DataMelt可以在Windows、Linux、macOS和安卓设备上运行。
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、数百个可随时运行的示例和许多集成工具，可帮助用户发现隐藏在数据中的潜在见解，并在机器学习的帮助下预测未来。
KNIME使企业能够在活动之间拖放连接点，而无需编写代码。这种数据分析工具使用单一的可视化工作流来支持简单文本文件、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适用于Windows、macOS和Linux设备。
3、开放精炼
OpenRefine，原名谷歌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，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，使数据更适合数据分析和探索。该工具还使用户能够从外部网络服务获取数据，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，但对于很多企业来说，它仍然是一个重要且备受好评的选择，因为分析师经常会花费大量时间清理数据，用于预测模型。
OpenRefine可以下载到Windows、macOS和Linux。
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；探索静态分布、箱线图或散点图；除了利用决策图、层次聚类、热图和线性预测，我们还可以更深入地研究数据。
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，以扩展数据挖掘功能，从而执行自然语言处理、文本挖掘、生物信息学、网络分析和相关规则挖掘。
Orange支持Windows、macOS和Linux。
5、R
r编程语言广泛应用于统计方法的研究。组织还可以充分利用集成软件套件进行数据处理、计算和图形显示。的关键统计功能包括：线性和非线性建模、经典统计检验、时间序列分析、分类和聚类。
r运行在Unix、Windows和macOS上。
6、Tableau公共
Tableau Public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网络上。Free Tableau仅限1GB数据存储和100万行数据。Tableau Public具有简单、界面直观的优点，因此成为目前最流行的数据分析工具之一。
Tableau Public可以从Google Sheets、Microsoft Excel、CSV文件、JSON文件、静态文件、空间文件、Web数据连接器和OData中挖掘数据。用户可以生成在社区媒体上共享或嵌入网站供公众访问的交互式图形、图表和地图。Tableau Public可以下载到Windows和macOS。
7、特里法塔牧马人
Trifacta牧马人是另一个旨在帮助数据分析师清理和准备来自许多数据源的混乱数据的软件。数据集一旦导入Trifacta牧马人，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，并有助于为更详细的分析准备数据。
Trifacta牧马人可以从微软Excel，JSON文件，原始CSV文件导入数据。该工具还可以分析数据，指出有多少百分比的行具有缺失、不匹配或不一致的值，并按类型直观地对数据进行分类，例如日期或时间、与每个数据点相关的字符串或IP地址。Trifacta牧马人的数据限制在100MB，可以下载到Windows和macOS设备上。
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