企业数据分析工具的种类多样，每种工具都有其独特的功能和应用场景。以下是一些常见的企业数据分析工具种类：
1. 数据清洗工具：这类工具主要用于处理和清理数据，确保数据的质量和准确性。常见的数据清洗工具有Pandas、NumPy等。
2. 数据可视化工具：这类工具主要用于将数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
3. 数据挖掘工具：这类工具主要用于从大量数据中提取有价值的信息，发现数据之间的关联和模式。常见的数据挖掘工具有Python、R等。
4. 数据仓库工具：这类工具主要用于存储和管理大量的历史数据，提供数据查询和分析的功能。常见的数据仓库工具有Amazon Redshift、Google Cloud Datastore等。
5. 机器学习工具：这类工具主要用于构建和训练机器学习模型，用于预测和分类数据。常见的机器学习工具有TensorFlow、Scikit-learn等。
6. 大数据处理工具：这类工具主要用于处理和分析大规模的数据集，包括分布式计算、实时数据处理等。常见的大数据处理工具有Apache Hadoop、Apache Spark等。
7. 云数据平台工具：这类工具主要用于在云端进行数据存储、计算和分析，提供灵活的访问和使用方式。常见的云数据平台工具有AWS BigData、Google Cloud Dataproc等。
8. 移动数据分析工具：这类工具主要用于在移动设备上进行数据分析和报告，方便用户随时随地获取数据。常见的移动数据分析工具有Microsoft Power BI Mobile、QlikView Mobile等。
9. 开源数据分析框架：这类工具主要以代码库的形式存在，提供了丰富的数据处理和分析功能，适合有一定编程基础的用户使用。常见的开源数据分析框架有Dask、Pandas等。
10. 商业数据分析软件：这类工具通常由专业的数据分析公司开发，提供了强大的数据分析和可视化功能，适用于大型企业和研究机构使用。常见的商业数据分析软件有SAS、IBM SPSS Statistics等。
总之，企业在选择数据分析工具时，需要根据自己的业务需求、数据规模和预算等因素进行综合考虑，选择最适合自己需求的数据分析工具。
