可以篩選大數據的軟體有哪些

Ⅰ 大數據分析工具都有哪些

大數據分析工具好用的有以下幾個，分別是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

2、BI工具

BI也就是商業智能，BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

3、Python

python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。

4、思邁特軟體Smartbi

融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求；滿足數據角色、分析角色、管理角色等所有用戶的需求。

5、Bokeh

這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

6、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

7、 Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。

Ⅱ 大數據分析工具有哪些,好用的有嗎

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash。

Ⅲ 常用的大數據分析軟體有哪些

數據分析軟體有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種回數據的處理、答統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。

5、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。

Ⅳ 大數據分析哪個軟體做的好

大數據分析的軟體有很多，其中SQL數據分析、Excel數據分析、SPSS數據分析、SAS數據分析、R數據分析等這些軟體都是挺不錯的。

1、SQL數據分析

SQL對於很多數據分析師，取數是基本功。可以翻一下很多數據分析崗位的招聘啟事，不管實際需不需要，都會把熟練掌握SQL這一條寫上來。SQL並不是這么復雜，要學習的只是取數、中高級查詢、簡單數據清洗等。

4、SAS數據分析

SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎，也是最難掌握的軟體之一，多用於企業工作之中。需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。在所有的統計軟體中，SAS有最強大的繪圖工具，由SAS/Graph模塊提供，有著強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能。

5、R數據分析

R是一個開源的分析軟體，也是分析能力不亞於SPSS和Matlab等商業軟體的輕量級(僅指其佔用空間極小，功能卻是重量級的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系統，對於用戶來說非常方便，R和Matlab都是通過命令行來進行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。

Ⅳ 大數據分析工具都有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，那麼大數據分析的工具都有哪些呢？大數據分析的工具有很多很多，一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面我們就對大數據分析工具進行詳細介紹。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具，我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表；
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具。
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體，一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告；
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash;
以上的內容就是對於數據分析的工具的列舉， 想必大家看這篇文章能夠給大家帶來幫助大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠對數據分析的很好。最後感謝大家的閱讀。

Ⅵ 國內比較好的大數據分析軟體有哪些

數據分析軟體有Excel、R、Python、BI工具，行業內普遍用的多的是Excel和BI，掌握這兩個就可以滿足大部分業務需求

1、Excel

大家耳熟能詳的軟體了，數據分析領域入門級的工具，也是日常工作時最常用的工具，常用的功能就是數據透視表，再復雜一點就用VBA。

2、R和Python

上手比較簡單，數據導入和導出操作便捷，數據分析場景如下表：

3、BI（商業智能）工具

先科普一下什麼是BI，它主要用來解決什麼？

在這里引用個場景來形象解釋：現在大多數企業都上了OA、ERP、CRM等系統，而這些系統運行一段時間以後，必然幫助企業收集了大量的歷史數據。但是，在資料庫中分散、獨立存在的大量數據對於業務人員來說，只是一些無法看懂的天書。

而業務人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解並從中受益的具體信息。此時，如何把數據轉化為易懂的信息，使得業務人員（包括管理者）能夠充分掌握、利用這些信息，並且輔助決策，就是商業智能即BI主要解決的問題。

Ⅶ 大數據分析工具有哪些

大數據分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的數據倉庫，可以輕松存儲大量數據。

2、MongoDB：它是領先的資料庫軟體，可以快速有效地分析數據。

3、Spark: 最可靠的實時數據處理軟體，可以有效地實時處理大量數據。

4、Cassandra：最強大的資料庫，可以完美地處理數據塊

5、Python：一流的編程語言，可輕松執行幾乎所有大數據分析操作。

不同類型的大數據分析是：

1、描述性分析：它將過去的數據匯總成人們易於閱讀和理解的形式。使用此分析創建與公司收入、銷售額、利潤等相關的報告非常容易。除此之外，它在社交媒體指標方面也非常有益。

2、診斷分析：它首先處理確定發生問題的原因。它使用了各種技術，例如數據挖掘、機器學習等。診斷分析提供對特定問題的深入洞察。

3、預測分析：這種分析用於對未來進行預測。它通過使用數據挖掘、機器學習、數據分析等各種大數據技術來使用歷史數據和當前數據。這些分析產生的數據用於不同行業的不同目的。

4、規范分析：當想要針對特定問題制定規定的解決方案時，會使用這些分析。它適用於描述性和預測性分析，以獲得最准確的結果。除此之外，它還使用人工智慧和機器學習來獲得最佳結果。