数据分析工具种类繁多，从简单的电子表格到复杂的编程语言，再到功能强大的商业智能平台，选择范围广泛。选择合适的工具，能让数据分析工作事半功倍。那么，2025年常用数据分析工具有哪些呢？本文九数云BI将带您深入了解各种主流工具，帮助您找到最适合自己的数据分析利器。

1、表格及可视化分析工具

这类工具通常界面友好，易于上手，适合进行基础的数据处理和可视化呈现。

a. Microsoft Excel

Excel 是一款功能强大的电子表格软件，也是最广泛使用的数据分析工具之一。它操作简单，适合进行基础的数据清洗、统计分析和图表可视化。例如，你可以使用Excel对销售数据进行排序、筛选、计算平均值等，并生成柱状图、饼图等可视化图表。

b. Tableau

Tableau 是一款强大的可视化和交互式分析工具。它能够将复杂的数据转化为易于理解的图表和仪表盘，帮助用户发现数据背后的洞察。Tableau的拖拽式操作和丰富的图表类型，使得数据探索变得更加直观和高效。

c.九数云BI

在众多数据分析工具中，九数云BI 凭借其易用性、灵活性和强大的分析能力，受到了越来越多企业的青睐。九数云BI 是一款 SaaS BI 产品，旨在帮助企业用户自助分析和决策。它具有以下特点：

• 零代码操作： 无需编程基础，通过拖拽式操作即可完成数据分析和可视化。
• 多种数据源连接： 支持连接 Excel、数据库、云端数据等多种数据源。
• 丰富的可视化图表： 提供多种图表类型，满足不同场景下的数据展示需求。
• 强大的分析功能： 支持数据清洗、统计分析、预测分析等多种分析功能。
• 灵活的权限管理： 可以根据用户角色分配不同的数据权限，保证数据安全。

d. Power BI

Power BI 是微软推出的商业智能工具，与Excel等微软产品无缝集成。Power BI 适合搭建企业级数据分析平台，实现数据可视化和共享。它拥有强大的数据连接能力和丰富的可视化组件，能够满足企业复杂的数据分析需求。

e. Google Data Studio (Looker Studio)

Google Data Studio 是一款免费的在线数据分析和展示工具。它易于与Google生态系统集成，可以方便地连接Google Sheets、Google Analytics等数据源。Data Studio 适合个人和小型团队使用，能够快速创建美观的数据报表和仪表盘。

2、 编程与专业建模工具

这类工具需要一定的编程基础，但功能强大，灵活性高，适合进行复杂的数据分析和建模。

a. Python

Python 是一种通用的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Scikit-learn。Pandas 提供了强大的数据处理和清洗功能，NumPy 用于数值计算，Matplotlib 用于数据可视化，Scikit-learn 用于机器学习建模。Python 已经成为数据科学领域最流行的语言之一。

b. R

R 是一种专门用于统计分析的编程语言。它拥有大量的统计和图形库，如dplyr和ggplot2。dplyr 提供了简洁的数据处理语法，ggplot2 用于创建高质量的统计图形。R 适合进行数据清洗、建模与报告生成，是统计学家和数据分析师常用的工具。

c. MATLAB

MATLAB 是一款适用于科学计算及数学建模的软件。它广泛用于工程和科研领域的数据分析，提供了丰富的数学函数和工具箱，能够进行复杂的数值计算、符号计算和可视化。

3、数据库与数据查询工具

这类工具用于从数据库中提取、处理和管理数据，是数据分析的基础。

a. SQL

SQL (Structured Query Language) 是一种标准化的结构化查询语言，用于关系型数据库的数据提取、处理和管理。掌握 SQL 是数据分析师的基本技能，能够帮助您从数据库中高效地获取所需的数据。

b. AskTable

AskTable 是一款人工智能驱动的数据分析工具，可通过自然语言进行数据查询。它兼容多种数据库，能够将用户的自然语言问题转化为 SQL 查询语句，从而快速获取所需的数据。

选择数据分析工具需要综合考虑数据类型和规模、分析需求、技能水平、预算。

希望本文能够帮助您了解 2025年常用数据分析工具有哪些，并选择最适合自己的工具。无论您是数据分析新手还是资深专家，都要不断学习和实践，才能更好地利用数据驱动业务增长，提升个人价值。

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