選擇國外數(shù)據(jù)分析工具時，需要考慮多個因素，包括數(shù)據(jù)類型、分析需求、預(yù)算、易用性以及是否需要與現(xiàn)有系統(tǒng)集成。以下是一些國際上廣泛使用且評價較高的數(shù)據(jù)分析工具：

1. tableau - 適用于交互式數(shù)據(jù)可視化和探索性分析。
2. microsoft power bi - 提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)連接和可視化功能。
3. qlik sense - 適合進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析。
4. sas - 提供全面的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)管理解決方案。
5. spss - 主要用于統(tǒng)計分析，如描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗(yàn)等。
6. r - 用于高級統(tǒng)計分析和圖形繪制。
7. python - 通過pandas, numpy, matplotlib, seaborn等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。
8. apache hadoop - 用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計算。
9. apache spark - 快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，支持多種編程語言。
10. google analytics - 提供網(wǎng)站流量分析和用戶行為分析。
11. amazon web services (aws) datapipeline - 用于構(gòu)建和管理數(shù)據(jù)管道，將數(shù)據(jù)從源傳輸?shù)侥繕?biāo)。
12. ibm watson - 集成了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，可以進(jìn)行自然語言處理、圖像識別等復(fù)雜任務(wù)。

在選擇工具時，建議先明確自己的具體需求，然后根據(jù)工具的功能、性能、成本等因素進(jìn)行評估。同時，也可以參考其他專業(yè)人士或企業(yè)的意見，或者參加相關(guān)的培訓(xùn)課程來提高對工具的理解和操作能力。