1.Tableau：一款全球领先的数据可视化软件，提供了丰富的图表和仪表板制作工具，支持多种数据源的集成和分析。

2.Power BI：一款微软出品的数据分析和可视化工具，可用于制作各种类型的报表、图表和仪表板，并支持与多种数据源的集成。

3.QlikView：一款全球知名的数据可视化软件，可用于制作各种类型的图表和仪表板，并支持与多种数据源的集成和分析。

4.Datawrapper：一款专业的数据可视化工具，可用于制作各种类型的图表和地图，并支持数据的自动更新和共享。

5.metabase：一款开源的数据分析和可视化平台，可用于制作各种类型的报表和仪表板，并支持与多种数据源的集成和分析。

1.Excel：微软出品的办公软件，可用于进行数据处理和分析，支持各种数据格式的导入和导出，提供了丰富的计算和数据处理函数。

2.Google Sheets：谷歌出品的在线电子表格应用程序，可用于进行数据处理和分析，支持多种数据格式的导入和导出，提供了丰富的计算和数据处理函数。

3.RStudio：一款专业的数据处理和分析工具，可用于进行数据清洗、转换和统计分析，支持各种数据格式的导入和导出，提供了丰富的统计分析函数和工具。

4.Python：一款强大的编程语言，可用于进行数据处理、分析和机器学习，支持各种数据格式的导入和导出，提供了丰富的数据处理和分析库。

1.KNIME Analytics Platform：一款专业的数据挖掘和机器学习平台，可用于进行数据预处理、特征工程和建模，支持多种数据源的集成和分析。

2.RapidMiner Studio：一款全球领先的数据挖掘和机器学习软件，可用于进行数据预处理、特征工程和建模，支持多种数据源的集成和分析。

3.Weka：一款开源的数据挖掘软件，可用于进行数据预处理、特征工程和建模，支持多种数据格式的导入和导出，提供了丰富的数据挖掘算法和工具。

1.SPSS Statistics：一款专业的统计分析软件，可用于进行各种类型的统计分析和建模，支持多种数据格式的导入和导出，提供了解更多统计分析的app。

2.SAS：一款全球领先的数据分析和统计建模软件，可用于进行各种类型的统计分析和建模，支持多种数据格式的导入和导出，提供了丰富的统计分析和建模函数。

3.Stata：一款专业的统计分析和数据科学软件，可用于进行各种类型的统计分析和建模，支持多种数据格式的导入和导出，提供了丰富的统计分析和建模函数。

4.IBM SPSS Modeler：一款专业的数据挖掘和机器学习软件，可用于进行数据预处理、特征工程和建模，支持多种数据源的集成和分析，提供了丰富的机器学习算法和工具。

国内比较知名的数据分析的app

1.阿里云数据分析：阿里云推出的一款云端数据分析平台，提供了丰富的数据分析和可视化工具，支持多种数据源的集成和分析。

2.蚂蚁金服DataWorks：蚂蚁金服推出的一款云端数据分析平台，提供了丰富的数据分析和可视化工具，支持多种数据源的集成和分析。

3.神策数据：一家专业的数据分析和营销工具提供商，提供了丰富的数据分析和可视化工具，支持多种数据源的集成和分析。

4.同花顺金融终端：一款专业的金融数据分析软件，提供了丰富的金融数据分析和可视化工具，支持多种数据源的集成和分析。

5.数据宝：一家专业的数据分析和商业智能工具提供商，提供了丰富的数据分析和可视化工具，支持多种数据源的集成和分析。

除此之外，还有一些专门面向某些领域的数据分析app，例如金融领域的Bloomberg Terminal和财务管理领域的QuickBooks。

不同类型的数据分析app在功能上有所不同，用户可以根据自己的需求和数据处理的复杂程度选择合适的app。同时，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，相信数据分析的app也将越来越多样化和精细化。

使用数据分析app的注意事项

首先，使用数据分析app需要注意数据的隐私和安全性。特别是在处理敏感信息时，需要保证数据的安全性，避免泄露和滥用。因此，建议选择有良好信誉和严格隐私政策的数据分析app，并采取适当的安全措施，例如加密存储和传输数据。

其次，不同的数据分析app需要不同的学习成本和技能水平。一些高级的统计分析和数据挖掘工具需要具备一定的专业知识和技能才能使用，而一些简单易用的可视化分析工具则相对容易上手。因此，用户需要根据自己的需求和技能水平选择合适的app，并不断学习和提升自己的技能。

最后，数据分析app并不是万能的，需要结合具体的应用场景和需求来选择合适的工具。同时，数据分析app也只是数据分析的工具之一，需要结合人工智能、机器学习、业务分析等多种技术和方法，才能更好地发挥数据分析的作用。