说起数据分析服务器版，不得不提那让人头秃的配置费和动辄上万的授权费，弄得小白和初创公司哭晕在厕所，单身狗的信用卡都快刷爆了。但是！别急，今天咱们要聊的可是“免费”的数据分析服务器版！是的，你没听错，真有免费的！
先说说那些大名鼎鼎的免费数据分析服务器版都有哪些，一般在百度和百家号上你搜“免费的数据分析服务器版”，出来的十大必点包括Apache Superset、Metabase、Redash、Grafana（虽主杀监控，但数据分析也不在话下）、Jupyter Notebook（科学范儿十足）、KNIME、Pentaho Community Edition、Data Studio（Google的独门秘笈）、以及Power BI Desktop的某些限制版本，当然，还有一些小众黑科技，比如Cboard和Lightdash。
这些东东到底谁家强？咱们先来扒一扒Apache Superset。它是开源界的霸主之一，界面炫酷，支持各种图表，直接联通各种数据库。不装多说，部署简单，社区活跃，年轻小白见了它忍不住上头。但别忘了，要是你是弱小无助的单机党，得先弄个Linux环境，搭建的时候各种命令行操作，脑子短路可能在所难免。
Metabase简直是萌新福利，界面骚气十足，拖拖拽拽秒表出图表，操作体验不要太友好！部署也简单，支持多种数据库。只是进阶操作有限，复杂的数据模型就得靠它旁边的“大神”了。
Redash呢，则是专业级选手，满足你对SQL的全部幻想，支持丰富的数据源，交互式仪表盘很给力。唯一美中不足的，免费版本对用户数量有限制，毕竟“天上不会掉免费的午餐”，你懂得。不过Redash的Docker安装教程在网上一搜一大片，总能拯救小白。
Grafana给人感觉就是个专业监控小能手，但是配合不同的数据源，数据分析也不是问题。特别是时间序列数据，简直就是亲妈！如果你有场景是IoT监控或者Web流量分析，Grafana的免费版简直不要太香。
Jupyter Notebook带给大家的不仅是免费，更是科学家的灵魂伴侣，Python、R各种数据分析包全齐活。虽然它看起来不像传统的“服务器版”，但部署到服务器上的Jupyter Lab，你就能嗨翻整条街。当然，这玩意技术门槛稍高，玩不起的小白慎入！
至于KNIME和Pentaho Community Edition，堪称大块头中的免费美味。KNIME的拖拽流程设计界面让你感受到什么叫“真香”，适合复杂的ETL和机器学习任务。Pentaho这个老牌玩家，免费社区版功能相当充实，适合大企业做数据治理和分析，虽然界面有点复古但稳重。
Google的Data Studio不可不提，毕竟谷歌家的工具就别说复杂不复杂了，操作简洁明了，还能联通谷歌生态的各种数据源，省得你东拼西凑。必须得有谷歌账号，国内小伙伴可能需要点翻墙的小技巧。
Power BI Desktop虽然免费，但毕竟原生是Windows环境，缺点在于服务器版本功能有限。不过对于微软迷来说，免费版的Power BI Desktop完全够用，想要多用户共享得掏钱，免费到此为止。
小众一点的Cboard和Lightdash，前者像极简版的Superset，后者则是针对现代数据仓库的开源BI工具，轻量且实用。适合喜欢折腾各种黑科技的极客朋友。
看到这里，是不是有点眼花缭乱？选哪个？其实真没标准答案，看你咋用。小白初学者推荐刷新下Metabase和Google Data Studio，操作简单，上手快。需要专门做SQL分析的，那Redash简直是标配。科学研究范儿的Jupyter绝对必须收藏。中大型项目别忽视Superset和KNIME这样的全能型选手。
不过说到服务器部署，不管哪个免费的分析工具，都绕不开一点：运维和稳定性。免费虽好，背后要么自己折腾技术，要么搭配云服务商提供的免费额度，小伙伴们一定要考虑网络环境、数据安全和备份策略，毕竟数据丢了，哭都没地方哭。
对了，还没说穿插的江湖秘籍！玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink，等数据分析扎实了，顺便上去冲个榜，零花钱妥妥的到手。
大伙要记得，挑免费数据分析服务器，如同海底捞针般刺激，摸对了便是宝，摸错了可能瞬间陷入“你懂的”状态。毕竟，天下没有免费的午餐，只有免费的炸鸡腿，吃了不胖，但是运维吃不消。说不定哪天这些免费兵器就升级成付费版了，这条街也不许再免费浪翻天啦。嗨，这阵子服务器版免费不免费，谁能告诉我？
--- **Sponsor** 免费数据分析服务器版，这羊毛不薅白不薅！ 数据分析，听起来是不是就很高大上？感觉要用超级贵的服务器才能跑得动？NO！NO！NO！今天就来跟大家聊聊，如何白嫖（划掉）免费使用数据分析服务器，让你也能体验一把数据科学家的快感！ （咳咳，跑题了...） 话说回来，咱们为啥需要服务器来搞数据分析呢？你想啊，数据量一大，你那小电脑直接卡成PPT，跑个回归分析能让你怀疑人生。服务器就好比一台超级电脑，内存更大，CPU更强，能hold住海量数据，让你分析起来嗖嗖的快！ 那问题来了，哪里去找免费的数据分析服务器呢？别急，且听我慢慢道来。 **第一招：云服务平台的免费套餐** 现在各大云服务平台都推出了免费套餐，比如阿里云、腾讯云、AWS等等。这些免费套餐一般都提供一定量的计算资源、存储空间和网络流量，足够你用来跑一些小型的个人数据分析项目了。 具体怎么操作呢？ 1. **注册账号：** 先去云服务平台注册一个账号，这个过程很简单，跟着指引一步一步操作就行。 2. **选择免费套餐：** 注册成功后，找到免费套餐的入口，一般会在首页或者产品列表里。仔细阅读免费套餐的说明，了解它的资源限制和使用规则。 3. **创建服务器实例：** 选择你需要的操作系统（比如Linux或者Windows Server），然后创建一个服务器实例。注意选择合适的配置，比如CPU核心数、内存大小等等。 4. **配置环境：** 服务器创建好之后，你需要配置数据分析环境，比如安装Python、R、Jupyter Notebook等等。这个过程稍微有点麻烦，但网上有很多教程，照着做就行。 **第二招：Google Colab** Google Colab是一个免费的云端Jupyter Notebook环境，它提供了免费的GPU和TPU资源，非常适合用来进行机器学习和深度学习任务。 它的优点是： * **无需配置环境：** Colab已经预装了很多常用的数据分析库，比如NumPy、Pandas、Scikit-learn等等，开箱即用。 * **免费GPU/TPU：** Colab提供了免费的GPU和TPU资源，可以加速你的计算过程。 * **在线协作：** Colab支持多人在线协作，你可以和你的朋友或者同事一起编写代码。 使用方法也很简单： 1. **打开Colab：** 在浏览器中输入[colab.research.google.com](http://colab.research.google.com) 2. **新建Notebook：** 点击“新建Notebook”，创建一个新的Jupyter Notebook。 3. **编写代码：** 在Notebook中编写你的数据分析代码，然后点击“运行”按钮执行代码。 **第三招：Kaggle Kernels** Kaggle是一个数据科学竞赛平台，它也提供了免费的云端Jupyter Notebook环境，称为Kaggle Kernels。Kaggle Kernels的优点和Google Colab类似，也是无需配置环境、提供免费GPU/TPU资源、支持在线协作。 不同的是，Kaggle Kernels更加专注于数据科学竞赛，你可以使用Kaggle Kernels来参与Kaggle竞赛，并学习其他选手的数据分析技巧。 **第四招：薅开源组织的羊毛** 有些开源组织会提供免费的服务器资源，供开发者使用。你可以去GitHub上搜索相关的项目，看看有没有合适的。不过这种方式需要一定的技术水平，你需要自己搭建环境、配置服务器等等。 **注意事项：** * **注意资源限制：** 免费套餐一般都有资源限制，比如CPU使用时间、内存大小、存储空间等等。你需要合理利用资源，避免超出限制。 * **注意数据安全：** 在使用免费服务器时，要注意保护你的数据安全，避免数据泄露。 * **别滥用资源：** 既然是免费的，就要珍惜资源，不要滥用，否则可能会被封号。 好了，说了这么多，相信你已经对免费数据分析服务器有了一定的了解。赶紧去试试吧，体验一把数据分析的乐趣！ 玩游戏想要赚零花钱就上[七评赏金榜](bbs.77.ink)，网站地址：bbs.77.ink，广告。 对了，你知道为什么数据科学家都喜欢喝咖啡吗？ 因为... 因为他们需要“Java”才能跑代码啊！ 哈哈哈！