數(shù)據(jù)分析工具或平臺的選擇取決于你的具體需求、預(yù)算以及你希望使用的工具類型。以下是一些簡單好用的數(shù)據(jù)分析工具和平臺，它們各自適用于不同的場景：

1. tableau:

   • 功能豐富，適合數(shù)據(jù)可視化和探索性分析。
   • 支持多種數(shù)據(jù)源，如excel, google sheets, csv, api等。
   • 提供拖放界面，易于上手。
   • 社區(qū)活躍，有大量的教程和資源。

2. qlik sense:

   • 強大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型。
   • 可以與sql數(shù)據(jù)庫交互，進行復(fù)雜的查詢。
   • 提供豐富的圖表類型和自定義選項。
   • 支持移動設(shè)備訪問。

3. google analytics:

   • 免費且功能強大的web分析工具。
   • 能夠追蹤用戶行為、來源、轉(zhuǎn)化等。
   • 提供豐富的報告和分析工具。
   • 需要集成到網(wǎng)站中。

4. microsoft power bi:

   • 微軟出品的分析工具，與excel緊密集成。
   • 提供豐富的數(shù)據(jù)源和可視化選項。
   • 支持創(chuàng)建儀表板和報告。
   • 需要訂閱服務(wù)。

5. tableau public:

   • 類似于tableau desktop，但數(shù)據(jù)是公開的，任何人都可以查看和使用。
   • 適合初學者和小型團隊。
   • 提供免費的版本，但有限制。

6. r:

   • 強大的統(tǒng)計分析語言，適合數(shù)據(jù)科學和統(tǒng)計建模。
   • 可以處理大量數(shù)據(jù)，進行復(fù)雜的統(tǒng)計分析。
   • 需要一定的編程知識。

7. python:

   • 編程語言，用于數(shù)據(jù)分析和機器學習。
   • 可以通過pandas, numpy, scipy等庫進行數(shù)據(jù)分析。
   • 適合數(shù)據(jù)科學家和研究人員。

8. excel:

   • 微軟office套件的一部分，無需額外費用。
   • 功能簡單易用，適合日常的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
   • 支持多種數(shù)據(jù)格式，包括xlsx, xls, csv等。

9. google sheets:

   • 免費的在線表格服務(wù)，適合簡單的數(shù)據(jù)分析。
   • 可以創(chuàng)建復(fù)雜的公式和條件。
   • 適合快速整理和共享數(shù)據(jù)。

10. tableau web:

    • 類似于tableau desktop，但可以在瀏覽器中直接使用。
    • 適合沒有本地安裝tableau的用戶。
    • 提供基本的數(shù)據(jù)分析和可視化功能。

選擇適合的工具時，請考慮以下因素：

• 是否需要與其他軟件（如數(shù)據(jù)庫、er/esb）集成？
• 是否需要高級分析功能（如機器學習、時間序列分析）？
• 是否需要移動設(shè)備上的訪問能力？
• 是否需要跨平臺的數(shù)據(jù)整合？
• 是否愿意投資于學習新工具？

在選擇工具之前，建議先確定你的具體需求，然后根據(jù)這些需求來選擇合適的工具。