免費線上資料分析工具

10+ 免費資料分析工具：統計、直方圖、離群值偵測、相關性分析，快速處理與分析數據

關於資料工具

資料工具集為資料分析師、後端工程師、ETL 開發者、商業分析師打造。CSV / TSV / JSON / XML 互轉，支援 5GB 級大檔案分塊處理；CSV 預覽 + 自動偵測欄位類型（int / float / date / string / null）；SQL → JSON / CSV → SQL INSERT 互轉；資料清洗（去重、修空、trim、case 統一、日期格式正規化）；統計摘要（每欄位 count / unique / null / mean / median / min / max / std）一鍵 like Pandas describe()；匿名化工具（GDPR / 個資法合規：姓名 / Email / 手機 / 身分證自動 mask）；EXCEL 公式 ↔ Google Sheets 公式互轉；JSON Path 查詢工具（給定 JSON + JSONPath 表達式即時取值）。所有處理瀏覽器內，敏感資料不上傳。

常見問題

5GB CSV 用瀏覽器處理會不會 crash？

我們的工具用 Streams API + Web Worker 分塊處理，不會把整個檔載入記憶體。實測：8GB CSV 在 Chrome 16GB RAM 機器穩定處理（約 30-60 秒），記憶體峰值 < 500MB。但若要做「全表 sort 排序」需求超記憶體會自動 swap to IndexedDB。SQL → INSERT 等需要全表掃的功能建議 < 2GB，否則考慮用 SQLite CLI。

資料匿名化要遵守哪些法規？

台灣個資法第 6 條：醫療 / 基因 / 性生活 / 健康檢查 / 犯罪前科屬「特種個資」需特別保護。GDPR 對歐盟用戶適用 pseudonymization（可逆 mask） + anonymization（不可逆）。我們工具預設不可逆 anonymization：姓名 → 「王*明」、手機 → 09XX-XXX-XXX、身分證 → 「A1XXXXXXX1」、Email → 「a***@example.com」、信用卡 → 4111-XXXX-XXXX-1234。

JSON Path 跟 jq 差別？

JSON Path 是查詢語法（類似 XPath 之於 XML）；jq 是命令列工具 + 自己的 DSL（更強大可做 transformation）。我們的 JSON Path 工具支援標準 JSON Path 語法（$.[*].name 等），加上常見擴充（filter [?(@.age>18)]、wildcard [*]）。jq 是 superset 但學習曲線陡峭。簡單查詢用 JSONPath（90% 場景），複雜 transformation 才上 jq。

CSV 的逗號 / 雙引號 / 換行怎麼正確 escape？

RFC 4180 標準：(1) 包含逗號或換行的欄位整個用雙引號包；(2) 欄位內若有雙引號，用兩個雙引號 "" 表示；(3) 換行可用 \r\n（Windows）或 \n（Linux/Mac）但同檔需一致。常見地雷：Excel 匯出的 CSV 在中文系統可能用 BIG5 不是 UTF-8。我們的工具自動偵測編碼 + 提供 UTF-8 BOM 轉換。

SQL → CSV 大量資料導出的方法？

依資料量：(1) < 100K 列 → 我們工具直接 paste SQL 結果轉 CSV；(2) 100K-1M 列 → DB CLI 直接 \copy (PostgreSQL) 或 SELECT INTO OUTFILE (MySQL)；(3) > 1M 列 → 用 ETL 工具（dbt、Airflow）分批處理。給 PostgreSQL 用戶建議：psql -c "\\copy ... TO 'output.csv' CSV HEADER" 比 SQL client 快 10x。

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