大家好，今天我们来聊聊免费ai数据分析工具，同时也会深入解析数据分析软件，希望能帮助到大家！

本文目录

1. 常用的大数据分析软件有哪些
2. 【干货】5款超强大的AI数据分析工具,建议收藏
3. 15 个开源的顶级人工智能工具

在这个大数据时代，数据分析已经成为企业、政府和个人获取信息、制定决策的重要手段。数据分析并非易事，需要专业的工具和人才。今天，就让我来为大家盘点一下市面上一些免费的AI数据分析工具，帮助大家揭开数据宝藏的面纱。

一、免费AI数据分析工具大盘点

1. Google Analytics（谷歌分析）

特点：谷歌分析是一款功能强大的网站分析工具，可以帮助用户了解网站流量、用户行为等数据。

适用场景：适合所有类型的网站，尤其是电商、内容型网站。

数据展示：

2. 百度统计

特点：百度统计是国内一款免费的网站分析工具，可以帮助用户了解网站流量、用户行为等数据。

适用场景：适合所有类型的网站，尤其是中文网站。

数据展示：

3. Tableau Public

特点：Tableau Public是一款免费的在线可视化工具，可以帮助用户将数据转换为丰富的图表和报告。

适用场景：适合数据可视化、数据展示等领域。

数据展示：

4. Python（数据分析库）

特点：Python是一款功能强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等。

适用场景：适合数据分析师、数据科学家等。

数据展示：

5. Power BI

特点：Power BI是一款由微软推出的商业智能工具，可以帮助用户将数据转换为丰富的图表和报告。

适用场景：适合企业级用户，尤其是微软Office用户。

数据展示：

二、如何选择合适的免费AI数据分析工具

1. 明确需求：要明确自己的需求，是进行网站分析、数据可视化，还是数据挖掘、机器学习等。

2. 了解工具特点：了解各种工具的免费ai数据分析工具特点，如功能、易用性、兼容性等。

3. 试用体验：在实际操作中，尝试使用不同工具，了解其优缺点。

4. 关注更新：关注工具的更新，了解其功能是否满足自己的需求。

免费AI数据分析工具在帮助我们了解数据、发现规律、制定决策等方面发挥着重要作用。希望本文的盘点能为大家提供一些参考，找到适合自己的免费AI数据分析工具，揭开数据宝藏的面纱。

常用的大数据分析软件有哪些

工具介绍

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

扩展资料

大数据分析的六个基本方面

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6、数据免费ai数据分析工具存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

【干货】5款超强大的AI数据分析工具,建议收藏

5款超强大的AI数据分析工具

在数据分析领域，AI技术的融入极大地提升了工作效率和准确性。以下是五款强大的AI数据分析工具，它们能够让枯燥的数据分析工作变得简单高效，建议收藏以备不时之需。

1.酷表 EXCEL（ChatExcel）

网址：功能特点：由北京大学深圳研究生院信息工程学院团队开发的AI办公辅助工具，可以通过文字聊天实现Excel的交互控制。用户输入指令，它立即执行，无需用户掌握复杂的Excel公式。应用场景：支持局部修改模式，直接执行命令，无需获取公式后再复制操作。适用于不会用Excel或Excel公式不熟练的用户。示例：上传学校名单，指令找出姓王且是三个字的同学，成功找出。

指令找出不同学院分别获得的荣誉及数量，快速实现。

指令为学号为“BX”开头的姓名前加“博士-”，其余加“硕士-”，精准完成。

2. AskExcel

网址：功能特点：功能强大，包括自动做表、生成和修改透视图（报表）、生成新的独立表格并修改、跨表计算等。适用于大部分能说清楚Excel需求但不知道如何实现的用户。应用场景：能够处理复杂任务，如8万行大表性能测试等。示例：对学生成绩Excel表，指令做新表只包含学生名字和语数英成绩，快速完成。

指令增加一列成绩等级并生成透视图，顺利完成。

3. AEE

网址：功能特点：在线AI Excel编辑器工具，无需学习Excel繁琐操作和公式，输入简单提示语即可自动进行数据操作或编写公式。纯离线工具产品，确保数据隐私安全。应用场景：支持公式计算、修改删除、数据提取、数据填充等功能。示例：公式计算：求出中位数、平均数，立即实现。

修改删除：将区域中部分重复数据分组高亮。

数据提取：根据身份证号码提取出生日期。

数据填充：在空格随机填充北京身份证号。

4. WPS AI

链接：功能特点：支持分类求和、数据可视化、跨表格分析、智能抽取甚至情感分析等功能。用户只需描述处理的数据和范围，AI生成公式并快速出结果。应用场景：省去了上网搜步骤和教程的麻烦，非常适合需要快速处理数据的用户。示例：上传数据表，指令算总销售量，AI自行计算。

5.智谱清言

链接：功能特点：清华系产品，功能全面。在数据处理方面非常优秀，能生成表格和可视化图形。应用场景：操作简单，上传表格后直接文字命令即可。示例：上传表格后，文字输入指令根据表格绘制可视化图形，快速生成。

以上五款AI数据分析工具各具特色，能够满足不同用户的需求。无论是Excel新手还是专业人士，都能在这些工具的帮助下更高效地完成数据分析工作。建议根据自身需求选择合适的工具进行收藏和使用。

15 个开源的顶级人工智能工具

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

1.Caffe

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

2. CNTK

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

6.Mahout

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7.MLlib

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

9.OpenNN

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

11.Oryx 2

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态免费ai数据分析工具查询的Web服务。

13.SystemML

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15.Torch

Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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本文对免费ai数据分析工具和数据分析软件的介绍到此结束，期待下次与您相遇！