一、免费恢复数据工具？

数据恢复软件免费的有很多，不过全都是国外的。我给你推荐三款免费的国外工具，重点是带有中文界面支持：

1、TestDisk推荐，虽为国外软件，但带有中文界面。完全开源免费。

2、PCInspectorFileRecovery也有中文界面，来自德国的免费工具。

3、UnstoppableCopier有中文界面支持，完全免费。英文工具有：FreeUndelete个人用户免费使用。eDATAUnerase完全免费。

二、免费的数据可视化工具？

不做则已，一旦做了，自然要用上新技术。这个道理放在BI可视化分析上也同样行得通，毕竟新技术新功能使用简单、效率高、分析效果好。但问题就在于：去哪里试用BI可视化分析的新技术新功能？当然是由资深BI厂商奥威软件独立开发的SpeedBI数据分析云免费版。这里汇聚了BI可视化分析新技术，能让个人用户、正在考察BI的企业级用户免费试用各种新功能，更合理评估奥威BI软件的可视化分析能力与效果。

智能语音，给你一个用说就能做分析的平台

SpeedBI数据分析云新增智能语音功能，实现用说的来操作BI的效果。就如在年终会议上，在各种思想看法相互碰撞的探讨会上，不用操作鼠标，只需对着屏幕发出数据分析指令，下一秒屏幕上将呈现一份完整的可视化分析报表。手动切换报表？手动制作BI可视化分析报表？手动修改数据源、抽取数据？不！只需用说的，SpeedBI数据分析云将自动在后台完成数据智能匹配、智能分析，并最终以图像化分析报表呈现出来。

全新更优布局，新手上路不懵逼

SpeedBI数据分析云采用最新布局界面，将常用的、重要的功能模块放在醒目位置，不在需要从其他地方调用，直接在操作页面上就能应用，步骤更少、操作更快。

新布局不仅更有利于精简BI报表制作步骤，提升智能数据分析效率，同时也对新手上路更友好，新人再也不用担心难以适应新平台。

填报功能深度优化，使用更顺手

SpeedBI数据分析云基于原填报功能进行了深度优化，优化范围覆盖附件上传、填报查询、审批、填报列来源定义等多个方面。

除填报功能外，SpeedBI数据分析云还同时针对性优化内存计算功能、增加更丰富交互功能、新增多项简表功能优化，如通过简表行-列拼接实现复杂的中国式报表等。

SpeedBI数据分析云同步更新奥威BI系列各项先进智能可视化分析功能与板块，致力于为更广泛的BI用户提供第一手BI新功能体验，协助企业用户更全面科学评估BI功能效果。欢迎来自各行各业，有着丰富智能数据分析、数据可视化需求的用户免费登录SpeedBI数据分析云，体验奥威BI强大、实用的智能可视化分析效果。

三、大数据工具 免费

大数据工具：免费的选择

随着大数据时代的到来，越来越多的企业和个人开始关注数据的重要性。为了更好地处理和分析这些数据，我们需要使用一些工具。然而，昂贵的商业工具往往让人望而却步。在这种情况下，免费的大数据工具成为了许多人的首选。在本篇文章中，我们将介绍一些免费的大数据工具，并讨论它们的特点和使用方法。 首先，让我们来看看一些免费的大数据工具。这些工具包括但不限于：Hadoop、Spark、Tableau等。这些工具不仅免费，而且功能强大，可以满足大多数用户的需求。此外，这些工具还提供了丰富的文档和社区支持，使得用户可以更容易地学习和使用它们。 Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户处理大规模的数据集。Hadoop具有高可扩展性和高可靠性等特点，可以帮助用户快速处理和分析数据。同时，Hadoop还提供了多种编程接口，使得用户可以根据自己的需求选择合适的工具。 Spark则是一个快速的大数据处理框架，它具有高效的数据处理速度和灵活的编程接口。Spark可以处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和文本数据等。此外，Spark还提供了丰富的机器学习算法库，使得用户可以轻松地进行数据分析和挖掘。 除了这些免费的大数据工具之外，还有一些其他的选择。例如，免费的数据库管理系统（DBMS）如MySQL和PostgreSQL等，它们提供了强大的数据存储和查询功能，可以帮助用户快速地处理和分析数据。此外，还有一些免费的ETL工具和数据可视化工具等，它们可以帮助用户更好地管理和利用数据。 使用免费的大数据工具可以节省大量的成本，同时也可以提高数据处理和分析的效率。然而，需要注意的是，免费的大数据工具可能存在一些限制，如数据量、并发用户数等。因此，在选择免费工具之前，用户需要了解这些限制并做好相应的准备。 此外，用户还需要注意数据安全和隐私保护等问题。在使用免费工具时，用户需要仔细阅读相关条款和协议，确保自己的数据安全得到保障。同时，用户还可以考虑购买一些额外的服务或使用商业工具来增强数据的安全性和可靠性。 总之，免费的大数据工具是一个非常有前途的选择。它们可以帮助用户更好地处理和分析数据，提高工作效率。通过了解这些免费工具的特点和使用方法，我们可以更好地利用它们来应对大数据时代的挑战。

四、免费大数据工具

免费大数据工具介绍

大数据时代，数据工具的选择至关重要。在这里，我们将向您介绍一款免费的大数据工具，它具有强大的功能和易用性，是您处理大数据的得力助手。

工具特点

这款免费大数据工具具有以下特点：

• 支持多种数据格式：该工具支持多种数据格式，包括Excel、CSV、JSON等，能够轻松导入和处理各种数据源。
• 强大的数据处理能力：该工具具有强大的数据处理能力，能够进行数据清洗、转换、合并等操作，帮助您快速完成数据分析和挖掘。
• 易用性：该工具界面简洁、操作简单，无需复杂的配置和安装，即可快速上手。
• 实时更新：该工具会不断更新，加入新的功能和优化，以满足用户的需求。

使用方法

要使用这款免费大数据工具，您只需按照以下步骤操作：

• 登录相关平台：您需要先登录到支持该工具的平台，如网站、应用程序等。
• 下载工具：在平台上找到该工具并下载安装包。
• 安装工具：根据平台提示安装该工具。
• 导入数据：导入您需要处理的数据到工具中。
• 开始处理：使用该工具的各种功能对数据进行处理。

此外，该工具还提供了详细的帮助文档和教程，帮助您更好地了解和使用该工具。

总结

这款免费大数据工具是一款非常实用的工具，它支持多种数据格式、强大的数据处理能力以及易用性等特点，使其成为处理大数据的理想选择。无论您是数据分析师、数据科学家还是普通用户，这款工具都能帮助您快速完成数据分析和挖掘，提高工作效率。

五、数据治理十大工具？

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

2、SAS

SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。

六、免费的数据分析工具

免费的数据分析工具

在如今数字化的时代，数据分析已经成为了企业和组织在决策制定和业务拓展中不可或缺的一环。然而，许多小型企业和初创公司可能没有足够的财力去购买昂贵的数据分析工具。幸运的是，现在市场上有许多免费的数据分析工具可供选择，它们可以帮助企业进行数据挖掘、可视化和预测分析，带来巨大的商业价值。在本文中，我们将介绍一些热门的免费数据分析工具，帮助您在有限的预算下实现数据驱动的决策。

1. Google Analytics

Google Analytics是全球最流行的网站分析工具之一。它可以帮助您跟踪和分析您网站上的访问量、流量来源、用户行为等等。通过Google Analytics，您可以了解到哪些页面和内容受欢迎，从而优化您的营销策略。

2. R

R是一种广泛使用的免费的编程语言和环境，专门用于统计分析和图形化展示。它拥有丰富的数据处理和分析功能，包括数据清洗、建模和可视化。R还有一个强大的用户社区，您可以从中获得帮助和支持。

3. Tableau Public

Tableau Public是一款免费的数据可视化工具，可以帮助您将数据转化为直观、交互式的图表和图形。您可以使用Tableau Public创建和共享仪表盘、故事板和报告，使数据更加易于理解和传达。

4. OpenRefine

OpenRefine是一款用于数据清洗和转换的免费工具。它可以帮助您处理和清理数据集中的不一致和错误，使其符合分析的要求。OpenRefine还支持批量操作和自动化处理，提高数据清洗的效率。

5. Orange

Orange是一款易于使用的数据分析和可视化工具，适用于初学者和专业人士。它提供了一系列的模块和算法，用于各种数据分析任务，如聚类分析、分类模型和时间序列预测。Orange还支持可视化编程，使复杂的分析过程变得简单易懂。

6. Python

Python是一种流行的通用编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具。通过使用Python，您可以进行各种数据处理、建模和可视化任务。一些常用的Python数据分析库包括NumPy、Pandas和Matplotlib。

7. KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform是一款开源的数据分析和集成工具，可用于从数据预处理到模型建立和部署的整个数据分析流程。它具有可视化编程界面，使用户可以轻松地构建和执行复杂的数据流。

8. Google Data Studio

Google Data Studio是一个免费的数据报表和可视化工具，可以帮助您创建精美、可交互的数据报告和仪表盘。它支持连接各种数据源，并提供了丰富的可视化选项，让您可以将数据转化为易于理解和共享的视觉故事。

9. Power BI

Power BI是微软推出的一款免费的商业智能工具，可以帮助您进行数据分析、可视化和共享。它支持多种数据源，提供了丰富的图表和图形选项，并具有强大的数据建模和报表功能。

10. Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，适用于处理大规模和复杂的数据集。它可以帮助您存储、处理和分析海量数据，支持并行计算和分布式存储。Hadoop生态系统还包括许多相关工具和技术，如Hive和Spark。

总的来说，选择适合您需求的免费数据分析工具可以帮助您在有限的预算下获得准确、有洞察力的数据分析结果。无论您是初学者还是经验丰富的数据分析师，上述提到的工具都提供了强大的功能和资源，让您可以充分利用并理解您的数据。

七、免费大数据分析工具

大数据是当今互联网时代的关键词之一，它已经成为许多企业和组织获取洞察力和推动业务增长的重要工具。然而，对于一些中小型企业或个人而言，获取和分析大数据可能面临一些困难，特别是在经济成本和技术能力方面。

为了帮助那些希望利用大数据的企业和个人以及促进创新和增长，现在有许多免费的大数据分析工具可供选择。这些工具提供了强大的数据处理功能，帮助您发现潜在的商业机会和改进业务流程。

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，它能够处理大规模数据集并提供高可靠性和容错能力。它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce编程模型。

使用Apache Hadoop，您可以存储和处理来自各种数据源的大量数据，并运行复杂的分析任务。它允许您进行高效的数据挖掘、预测分析和文本处理等操作，从而为您的企业带来更多商业价值。

2. Apache Spark

Apache Spark是另一个强大的开源大数据处理框架，它提供了快速且易于使用的数据分析功能。与传统的MapReduce相比，Spark具有更高的性能和更丰富的功能。

使用Apache Spark，您可以以交互式的方式处理和分析大规模数据集，运行复杂的机器学习算法，以及构建实时流式处理应用程序。它的强大功能和灵活性使得企业能够更好地理解其数据，并做出更明智的商业决策。

3. R语言

R语言是一个广泛使用的免费的统计分析和图形化建模工具。它提供了丰富的数据处理和分析功能，以及可视化工具，使用户能够更好地理解其数据。

通过使用R语言，您可以进行数据清洗和预处理、统计分析、机器学习和数据可视化等操作。它还有一个庞大的开源社区，您可以在社区中获取各种分析技巧和代码示例。

4. Python

Python是另一种非常流行的免费编程语言，它具有丰富的数据处理和分析库。通过使用Python，您可以轻松地处理大规模数据集、运行复杂的统计分析算法，并构建强大的数据可视化工具。

Python的易学性和丰富的库使得它成为许多数据科学家和分析师的首选工具。您可以使用NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等库进行数据处理、分析和机器学习。

5. Tableau Public

Tableau Public是一个免费的数据可视化工具，它可以帮助您将数据转化为交互式的图表和仪表盘。通过使用Tableau Public，您可以创建漂亮的可视化作品，并可以与他人分享您的分析结果。

它支持多种数据源，包括Excel、CSV、SQL数据库等。您可以利用其丰富的图表选项和交互式功能来更好地展示和解释数据，让观众更易于理解和使用您的分析结果。

结论

以上列举的免费大数据分析工具只是众多可用工具中的一小部分。无论您是一个有经验的数据分析师，还是刚刚入门的初学者，都可以找到适合自己需求的工具。

使用这些工具，您能够更好地理解您的数据、发现商业机会、改进您的业务流程，并最终实现更多的商业价值。

八、免费表单设计和数据收集工具有哪些？

拥有强大、灵活的第一方数据收集工是将数据控制交回给市场营销人员和企业手中的重要第一步。这种数据收集工具也应该是智能的，使得营销人员能够轻松控制和自动化这些功能：

1）如何、使用哪种方法收集数据？

2）在哪里收集数据？

3）何时、在什么条件下收集数据？

4）收集哪部分数据？

5）将收集后的数据发送到那里？

6）哪些部分的数据需要发送到哪里？

九、minitool数据恢复工具免费版怎么用？

电脑安装minitool数据恢复工具后，手机连接电脑，然后看手机能不能被电脑识别，若不能被识别就无法做数据恢复的哦。

十、处理大容量数据表格的工具？

用excel的数据透视表功能，强大的数据能力