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ABI（ALL in one BI）是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

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Ebpay深耕商业智能十多年，
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

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数据分析ai工具推荐

时间：2025-03-21来源：互联网浏览数：15次

以下是2025年数据分析领域中值得关注的AI工具，结合其核心功能和应用场景进行分类总结：

一、Excel与表格处理的AI增强工具
酷表ChatExcel
由北大团队开发，顺利获得自然语言指令直接操控Excel，无需记忆公式。支持局部数据修改、跨表操作等复杂任务，例如批量筛选特定条件的数据或添加前缀。

同类工具：Formulabot（指令转公式）、Excel Labs（微软官方插件）、AEE（离线隐私安全）。

AskExcel
支持自动生成透视表、跨表计算和大数据处理（8万行测试），适合快速生成结构化报表和可视化分析。

WPS AI
集成分类求和、跨表分析、情感分析等功能，用户只需描述需求即可生成公式和结果，适合日常办公场景。

二、自动化数据分析与建模工具
Julius AI
支持多格式数据导入（如Excel、数据库），顺利获得自然语言交互生成可视化图表和洞察，适合非技术用户快速分析。

DataRobot
自动化机器学习平台，覆盖数据清洗、特征工程到模型部署，尤其适合企业级预测分析（如客户流失预测）。

RapidMiner
拖拽式界面简化数据建模，支持复杂数据挖掘和预测任务，但需注意云服务依赖性可能带来隐私问题。

三、可视化与商业智能（BI）工具
Tableau + Einstein Discovery
结合AI预测分析，直接在仪表盘中展示未来趋势，适用于需要动态交互和深度洞察的场景。

Power BI
微软生态工具，支持实时数据整合和机器学习模型嵌入，适合企业级数据清洗与可视化需求。

BI@GPT
BI数字助理.零代码+AI+数字人，有“问”必答的BI数字助理，基于大模型和数字人技术，深度理解用户意图的问题，洞察数据，定义BI新体验。
对话式数据探索的智能问数。
支持自然语言交互问数，具备强大的数据分析能力，支持多轮问答沟通，深入探寻数据内涵。用户仅需与数字助理对话，即可实时更新数据视图和分析结果，快速发现数据中的潜在价值，极大提升了数据分析的效率和效果。

四、代码与编程辅助工具
PandasAI
集成生成式AI的Python库，支持自然语言查询和实时数据洞察，简化复杂数据处理流程。

DataLab
结合IDE与AI助手，支持代码编写、调试及多源数据（如CSV、BigQuery）分析，适合团队协作开发。

五、行业与场景专用工具
ChatKPI：专注于销售趋势预测，给予虚拟分析师服务。
AEE：支持生成虚拟数据（如身份证号、地名），适合测试环境填充。
ElusiteDataAI：多行业适配，给予智能报告生成和自然语言交互。

工具选择建议
基础办公场景：优先选择Excel增强工具（如ChatExcel、WPS AI）。
企业级分析：推荐Power BI、DataRobot或Tableau，兼顾数据处理与可视化。
技术开发者：PandasAI和DataLab可提升代码效率。

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