阿里巴巴的數(shù)據(jù)分析工具主要包括以下功能：

1. 數(shù)據(jù)收集與整合：支持多種數(shù)據(jù)源的接入，如數(shù)據(jù)庫、API、文件等，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和統(tǒng)一處理。

2. 數(shù)據(jù)清洗與預處理：提供數(shù)據(jù)清洗、去重、格式化等功能，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。

3. 數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、報表等形式展示數(shù)據(jù)，幫助用戶直觀地了解數(shù)據(jù)分布、趨勢等信息。

4. 數(shù)據(jù)挖掘與分析：提供各種數(shù)據(jù)分析模型和算法，如聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則等，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和價值。

5. 數(shù)據(jù)報告與儀表盤：根據(jù)用戶需求生成各類數(shù)據(jù)報告和儀表盤，方便用戶隨時查看和分析數(shù)據(jù)。

6. 數(shù)據(jù)安全與權限管理：提供數(shù)據(jù)加密、訪問控制等功能，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。

7. 數(shù)據(jù)倉庫與ETL：支持構(gòu)建和管理數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）過程，滿足企業(yè)對大數(shù)據(jù)存儲和處理的需求。

8. 數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量管理：提供數(shù)據(jù)治理工具，幫助企業(yè)規(guī)范數(shù)據(jù)流程，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

9. 機器學習與人工智能：結(jié)合阿里云的機器學習平臺，為企業(yè)提供智能分析和預測服務。

10. 云原生技術：支持容器化、微服務等云原生技術，提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率。