用于处理数据的软件是哪些？今天我们来聊一聊免费数据分析工具箱，并附上他们的简介以帮助我们找到最适宜的处理数据软件。
免费的数据分析工具用于分析数据并从数据集中创建有意义的见解，可帮助企业创建数据驱动的决策流程。一些业界知名的工具是非常流行的工具，例如九数云在线数据分析工具、Microsoft excel、tableau public、KNIME、Rattle GUI for R、Talend、H2O、Trifacta、Orange、RapidMiner、Qlikview。这些用于处理数据的软件是由几个开箱即用的功能支持，这些功能有助于数据分析过程。与用于数据分析的标准编程相比，这些免费数据分析工具易于学习和快速开发分析解决方案。
以下是处理数据软件的不同：
九数云是一款零代码的在线数据分析、数据可视化工具，帮助各行各业的人员快速地进行百万级别以上的数据分析，并搭建各类报表系统。九数云提供数据分析、图表制作、仪表板搭建、故事报告等功能模块，业务人员可自由地构建自己所需要的人事仪表盘、财务仪表盘、市场仪表盘、销售仪表盘等，并可与团队成员在线共享数据与报表。
Excel仍然吸引人们进行数据分析，它仍然是用于处理数据的软件是不可或缺的免费数据分析工具。有许多免费的在线教程可以教授Excel和VBA，可通过这些教程掌握excel。通过各种图形工具探索数据、汇总数据、可视化数据等所有功能都在Excel中完成。
学习和掌握excel非常容易。Excel仍然是数据科学和分析的基本工具。excel知识将帮助数据科学事业。尽管Microsoft Excel不是免费的，但市场上有类似的工具，如电子表格、开放式办公室和其他提供与Excel相同功能的工具。excel的一个小缺点是它不能用于非常大的数据集。
Tableau是一个免费数据分析工具，从简单数据到复杂数据。它是一种交互式的，可建议标签、工具、列的大小，以及可自定义的几乎任何东西。拖放界面在该软件中非常有用，并且也可在Tableau中完成计算。任何对分析一无所知的人都可以从Tableau平台查看和理解数据。
在Tableau中创建仪表板和工作表以进行数据分析和可视化。Tableau通过其仪表板帮助从不同的角度查看数据，通过Tableau轻松进入数据科学的世界。此外，Tableau还集成了Python和R编程语言。
Trifacta是一个用于数据整理的开源工具，它使数据准备变得容易以进行数据分析。Trifacta有助于将数据从原始数据格式转换、探索和分析为干净、有序的格式。它使用机器学习技术来帮助用户进行数据分析和探索。Trifacta的另一个名称是Data Wrangler，这表明它在数据清理中最有用。
Trifacta由Joe Hellerstein、Jeffrey Heer和Sean Kandel于2012年开发。Trifacta与云一起工作，并与AWS合作，获得了AWS的机器学习部署奖，与Excel不同，Trifacta可帮助处理大型数据集。此外，Trifacta中的文本编辑建议令人难以置信。
RapidMiner是用于处理数据的软件是数据准备、机器学习、深度学习和其他数据分析技术的集成工具。工作流称为流程，一个流程的输出成为其他流程的输入。这可以通过编程语言或他们自己的插件进行扩展。RapidMiner的某些版本是免费的。
RapidMiner的产品包括RapidMiner Studio、RapidMiner Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。可以通过将数据加载到RapidMiner中来检查数据，并在工具内对数据进行计算或排序。RapidMiner主要是为非程序员设计的。RapidMiner还有助于数据清理和准备图表。
Talend是一个借助云进行数据集成的开源工具。Talend帮助导入数据并尽快将其移至数据仓库。Talend有一个统一的平台。此外，Talend的社区很强大，你永远不会知道对方的人来自哪个背景。
Talend Platforms、Talend Enterprise和Talend Open Studio几乎可以帮助处理与数据相关的所有事情，一旦开始使用Talend，可能就不会寻找其他工具。这三者中，使用最多的是Talend Open Studio。Talend的协作和管理与其数据集成一样值得称道。
Qlikview被推荐为免费数据分析工具。它在本质上更快、更容易且独一无二。QlikView中有一个社区，其中包含讨论论坛、博客和库。社区有助于解决您的大部分问题。它使用不同的颜色显示数据之间的关系。Qlikview帮助用户从他们不同的数据可视化方法中做出正确的决定。
如果您对布局设计感兴趣，Qlikview是不二之选。熟悉Qlikview的数据建模和SQL基础知识是很好的。
Orange工具包可以用作复杂机器学习算法的简单数据可视化，只要它是开源的，也可以与Python库一起使用。它就像一个画布，用户放置小部件并创建工作流。所有数据功能都在小部件画布中完成。用户可以探索该工具中可用的各种可视化技术。
Orange工具有许多附加组件，因为它也用于机器学习算法。数据挖掘也可以在这个工具中完成。
H2O有助于发现数据模式。它的应用主要是机器学习和人工智能，但其提供了关于数据的非常好的见解。H2O有一个内置函数来猜测传入数据集的结构。
还有其他工具，如用于排序和过滤数据的OpenRefine、用于图表和可视化的Fusion Tables、用于数据可视化和数据整理的Microsoft Power BI、用于创建报告的Google Dashboards、用于统计分析的Plotly、用于统计可视化的Gephi，工具有很多.
用于处理数据的软件是通过一些练习可以轻松完成数据分析。所有的免费数据分析工具都不会有同样的帮助。选择一种工具并成为该工具的大师是件好事。了解数据对于了解我们在数据分析方面的真实情况至关重要。编程在可视化和分析数据方面并不重要。但有些工具让你更接近编程。
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