12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-12-10 14:40:57

做数据分析首先要焦虑的就是： “这么多工具，到底什么时候用？哪个最好？是不是要全部都会？”其实完全不需要焦虑。数据分析的完整流程，说穿了就是三步：

① 数据从哪来？（收集）

② 数据能不能用？（清洗处理）

③ 数据能不能讲明白？（可视化）

你只要把这三个阶段的工具搞清楚，就不会迷茫。下面这篇文章，我会把12 个常用的数据分析工具拆开讲清楚：适合谁、解决什么痛点、什么场景最好用。读完这一篇，你对整个分析流程的数据分析工具生态都会有一个特别完整的画面。

一、数据采集工具

对新手来说，“拿数据”往往比“分析数据”还难。

现实里我们会遇到各种情况

——老板给你一个网页：“把这里的数据抓下来吧”；运营跟你说：“爬一下评论”；市场要你：“做个竞品监测”。

很多初级的数据分析师就是困在这一步，最后沦为“取数师”；这时候你就需要一些能替你抓数据的数据分析工具。

1 八爪鱼大数据

八爪鱼的最大价值，就是降低了网页采集的门槛。它不要求你写爬虫，也不需要理解 HTML，只要三步：

输入网页链接
让系统自动识别结构
点“开始采集”就行了

它特别适合这些场景：

抓某个电商类目的商品价格、评论、销量
抓榜单、排行、搜索结果类页面
抓某些资讯网站的新闻标题、作者、发布时间
把分页网页的数据全部展开抓取

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图

八爪鱼真正的优势，是它对复杂结构的页面兼容性很好。有些页面是动态加载、有些用了反爬，你自己写爬虫很麻烦，但八爪鱼一般都能用“模拟浏览器”的方式绕过去，让你不用折腾。

2 集搜客 GooSeeker

集搜客更像是“采集 + 文本分析”的一体化工具。除了抓网页数据，它还自带：

中文分词
情绪倾向判断
关键词提取
舆情评价分析

例如：

要做竞品评价分析时，它能把评论文本拆词、统计情绪占比；
要做舆情监控时，它能自动识别文章是偏正向、负向还是中性；
要做内容聚类时，它能抽出共性词，帮你发现主题。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图1

所以它特别适合内容行业、电商客服分析、品牌公关、营销团队。如果你经常要和“文本”打交道，集搜客比传统采集工具更契合需求。

3 Webhose.io

如果八爪鱼、集搜客是“工具”，那 Webhose 更像一个“标准化数据供应平台”。

它的特点是：

数据过滤器极强
垃圾数据自动剔除
字段结构非常统一
多语种、多网站的数据都能按统一格式给你

非常适合：

要做全球多语种新闻采集
要做行业情报监控
要做大规模商业数据分析
想要结构稳定、字段固定的数据

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图2

这也是很多企业更愿意直接买 Webz 的原因：因为标准化数据能省太多时间。

4 后裔采集器

与八爪鱼相比，后裔的优势是它“智能识别结构”的能力更强。你输入页面，它会自动判断：

哪些是标题
哪些是价格
哪些是标签
哪些是列表
哪些是分页

你不需要画框、不需要点元素、不需要手动标注字段。对于结构复杂、字段多、页面嵌套深的网站，这种“自动识别”特别省时间。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图3

它非常适合快节奏的工作，比如：

老板突然要你抓一个竞品网页
你要快速交付一个分类价格表
时间紧，不想调规则、不想试错

在时间就是成本的岗位，比如运营、电商、媒介、市场分析，后裔能显著提升效率。

二、数据处理工具

因为真实数据通常都很脏：

同一个字段格式乱七八糟
数据表重复、缺失、错位
编码不一致、命名不统一
日期、金额、符号不规范

下面四款数据分析工具就是为了解决“数据混乱”问题，有些擅长清洗，有些擅长 ETL，有些擅长建模。

5 OpenRefine

如果你经常处理线下导出的 Excel、人工录入的表格，或“上万个 SKU 拼在一起”的大数据表，那你可以试试OpenRefine。

它的能力包括：

格式标准化（日期、金额、编码）
模糊匹配去重
批量替换不规范字段
分列/合列
清洗近似文本
将数据转成你需要的结构

OpenRefine 最突出的地方是：它可以处理几十万行的大表，而且不会卡。 Excel 早就转不动的东西，它依然能很快处理。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图4

6 RapidMiner

RapidMiner 比 OpenRefine更“全能”。它的定位不是清洗工具，而是“完整的数据分析平台”。

你可以在同一个界面里完成：

数据导入
清洗和预处理
特征工程
模型训练
建模评估
简单的可视化

拖拽式操作，让很多“原本需要写 Python 的任务”可以用可视化方式完成。特别适合大学课程、企业内部培训、机器学习入门者。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图5

7 SAS

SAS 在金融、政府、保险行业有着极高地位，

稳定
权限体系成熟
数据处理量大
统计模型丰富
适合传统企业的大型数据项目

如果你所在公司是国企、大型金融机构、制造业集团，SAS 可以尝试

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图6

8 Pentaho

Pentaho 更像是 BI 背后的“准备器”。它的核心能力是 ETL（抽取、转换、加载）——也就是把分散的数据汇总到一个统一格式。

它的优势包括：

轻松连接多种数据源（数据库、Hadoop、NoSQL 等）
能自动跑排程（每天自动清洗数据）
支持复杂数据加工
可视化流程图，让 ETL 更容易理解

而且，Pentaho 的学习门槛在 ETL 工具里算比较低的，对数据工程师、BI 工程师都很友好。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图7

三、数据可视化工具

分析不是算出来的，是讲出来的。你能说清楚，就能让别人听懂。

下面4个数据分析工具完全覆盖从“零代码”到“开发级可视化”的所有层次。

9 九数云：零代码可视化 + 200 模板开箱即用

九数云非常适合职场分析师&业务人员，因为它解决的刚好是最典型的痛点：

不会写代码
没时间做复杂图表
要快速做出看板给老板、门店、团队看

相较于其他数据分析工具，主要有以下几个优势点：

1、性价比高：无需本地部署，节省大量的设备费和运维费

2、全能型：既可以采集数据，又可以清洗数据和可视化。

3、简单易上手：拖拉拽完成数据分析，且有200+模板可以开箱即用

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图8

有需要的可以免费试用：https://www.jiushuyun.com/

10 Qlik

Qlik 的特点是“关联式分析”，它的引擎能帮你自动找数据间的关联关系。

适合：

做 BI
做交互式仪表盘
要支持多人协作
企业内部共享分析

它比 Excel、Tableau 更强调“自助探索”。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图9

11 ECharts

如果你有前端基础，ECharts 会给你最大的可控性。

它能做到的事情非常多：

自定义主题
动画效果
特殊图表（关系图、地理图、K 线、大屏可视化）
嵌入产品后台、小程序、网页系统
支持各种交互事件

比较适合对大屏要求比较高的企业。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图10

12 FineBI

FineBI 是目前国内市占率比较高的一款BI数据分析工具，适合大型企业

优势：

拖拽式图表
公式、筛选条件都有 UI 配置
对业务人员友好
数据权限管理体系成熟
企业常用，适合多部门协同

如果你是企业分析岗，FineBI 是非常常见的“入门级 BI 平台”。

12款数据分析师必备的数据分析工具，从数据采集、清洗、可视化插图11

免费注册

咨询方案