处理大数据软件有哪些

① 大数据平台的软件有哪些

现在肯定是大数据更吃香，但是后端也是不错的，所以你根据个人的喜好来选择吧！

② 大数据开发工具有哪些

大数据研究的出现，为企业、研究机构、政府决策提供了新的行之有效思路和手段，想要做好大数据的管理和分析，一些大数据开发工具 的使用是必不可少的，以下是大数据开发过程中常用的工具：
1. Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapRece以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。
6. Placed Analytics
利用脚本语言以及API， PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。
7. Ingres Corp
它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
8. Talend Open Studio
Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。
工具的熟练使用可以起到事半功倍的效果，以上仅仅是一些数据开发过程中常用的工具，对于大数据开发人员来说是需要熟练掌握的，当然，大数据开发 过程中也会需要借助一些其他的工具，这就需要大数据开发人员 具有发现和解决问题的能力，以及养成善于积累的习惯！

③ 常见的数据分析软件有哪些

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

④ 大数据处理必备的十大工具！

大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表：

1.ApacheHive

Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2JaspersoftBI套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

3.1010data

1010data创立于2000年，是一个总部设在纽约的分析型云服务，旨在为华尔街的客户提供服务，甚至包括NYSEEuronext、 游戏 和电信的客户。它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。它也有它自己的查询语言,支持SQL函数和广泛的查询类型，包括图和时间序列分析。这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。

4.Actian

Actian之前的名字叫做IngresCorp，它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

5.PentahoBusinessAnalytics

从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。

6.KarmasphereStudioandAnalyst

KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。在配置一个Hadoop工作时，Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。当出现所有数据处于同一个Hadoop集群的情况时，KarmaspehereAnalyst旨在简化筛选的过程,。

7.Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

8.

HP提供了用于加载Hadoop软件发行版所需的参考硬件配置,因为它本身并没有自己的Hadoop版本。计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一个“FlexZone”，允许用户在定义数据库方案以及相关分析、报告之前 探索 大型数据集中的数据。这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种 探索 HDFS数据表格视图的方法。

9.TalendOpenStudio

Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

10.ApacheSpark

ApacheSpark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

⑤ 大数据分析工具都有哪些

大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

2、BI工具

BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。

3、Python

python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

4、思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。

5、Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

6、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

7、 Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

⑥ 大数据开发工具有哪些

1. Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapRece以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。
6. Placed Analytics
利用脚本语言以及API， PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。
7. Ingres Corp
它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
8. Talend Open Studio
Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

⑦ 国内比较好的大数据分析软件有哪些

数据分析软件有Excel、R、Python、BI工具，行业内普遍用的多的是Excel和BI，掌握这两个就可以满足大部分业务需求

1、Excel

大家耳熟能详的软件了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具，常用的功能就是数据透视表，再复杂一点就用VBA。

2、R和Python

上手比较简单，数据导入和导出操作便捷，数据分析场景如下表：

3、BI（商业智能）工具

先科普一下什么是BI，它主要用来解决什么？

在这里引用个场景来形象解释：现在大多数企业都上了OA、ERP、CRM等系统，而这些系统运行一段时间以后，必然帮助企业收集了大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。

而业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的具体信息。此时，如何把数据转化为易懂的信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能即BI主要解决的问题。

⑧ 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块

5、Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是：

1、描述性分析：它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析：它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析：这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析：当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

⑨ 常见的大数据分析工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

⑩ 数据分析工具类软件，好用的有哪些

数据分析工具类软件，好用的有哪些, 除了新榜，还有哪些靠谱又好用的微信数据分析工具

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多说了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。 其优点如下： 一、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来； 二、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化； 三、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握； 四、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。 但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。 SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。 Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等

有哪些好用的数据分析工具类软件？

BI数据分析工具这个可以。BI数据分析系统用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
做BI数据分析系统十多年的厂 商（奥威 软件）

spss,excel,在线spss-spssau,R等等。最好用的是在线网页spssau。

互联网数据分析工具有哪些

大数据分析的几个方面：
1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。
4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性。

现在有哪些常用的大数据分析工具？

目前市场上的数据分析工具还是比较多的，国内跟国外都有，我就介绍几款主流的给楼主。
国外：
Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。
Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。
国内：
FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

数据分析需要掌握的数据统计软件、还有数据分析工具有哪些，有人知道吗？

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。
瑭锦tanjurd解释而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持。