r软件大数据

❶ 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。

❷ R语言可以处理大的数据吗

可以，R现在可以和Hadoop组合起来处理大数据。

❸ 如何让Hadoop结合R语言做大数据分析

R语言和Hadoop让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？x0dx0a问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？x0dx0ax0dx0aa. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。x0dx0ab. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。x0dx0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！x0dx0ad. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化x0dx0ad1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？x0dx0ax0dx0aa. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。x0dx0ab. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapRece的并行计算框架，高效地完成计算任务。x0dx0ac. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapRece并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。x0dx0ad. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。x0dx0a虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。x0dx0ax0dx0a如何让Hadoop结合R语言？x0dx0ax0dx0a从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。x0dx0ax0dx0a1）. RHadoopx0dx0ax0dx0aRHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapRece, HDFS, HBase 三个部分。x0dx0ax0dx0a2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。x0dx0ax0dx0a3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。x0dx0ax0dx0a4）.Hadoop调用Rx0dx0ax0dx0a上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。x0dx0ax0dx0a5. R和Hadoop在实际中的案例x0dx0ax0dx0aR和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapRece化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。

❹ 大数据专业需要用到什么软件啊

1，分步阅读
数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。
2，专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
3，数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
4，辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

❺ 学大数据专业要学习哪些软件

大数据需要的工具R/Python/MATLAB(必备)：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。
R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise(特别是科学计算、信号处理等)，
而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。
Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。

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❼ 大数据分析哪个软件做的好

大数据分析的软件有很多，其中SQL数据分析、Excel数据分析、SPSS数据分析、SAS数据分析、R数据分析等这些软件都是挺不错的。

1、SQL数据分析

SQL对于很多数据分析师，取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事，不管实际需不需要，都会把熟练掌握SQL这一条写上来。SQL并不是这么复杂，要学习的只是取数、中高级查询、简单数据清洗等。

4、SAS数据分析

SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供，有着强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能。

5、R数据分析

R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系统，对于用户来说非常方便，R和Matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。

❽ 如何使用python和R高效而优雅地处理大数据

1、从分类上，两种语言各有优势：
（1）python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。在数据的载入和分发，python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。

（2）R 主要是统计学家为解决数据分析领域问题而开发的语言，R 语言的优势则是在于：
统计学家和几乎覆盖整个统计领域的前沿算法（3700+ 扩展包）；开放的源代码（free, in both senses），可以部署在任何操作系统，比如 Windows, Linux, Mac OS X, BSD, Unix强大的社区支持；高质量、广泛的统计分析、数据挖掘平台；重复性的分析工作（Sweave = R + LATEX），借助 R 语言的强大的分析能力 + LaTeX 完美的排版能力，可以自动生成分析报告；方便的扩展性，包括可通过相应接口连接数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、同 Python、Java、C、C++ 等语言进行互调，提供 API 接口均可以调用，比如 Google、Twitter、Weibo，其他统计软件大部分均可调用 R，比如 SAS、SPSS、Statistica等，甚至一些比较直接的商业应用，比如 Oracle R Enterprise, IBM Netezza, R add-on for Teradata, SAP HANA, Sybase RAP。

2、关于如何优雅地处理，则是一项艺术家的工作，如果有看过TED演讲的话，可以看到很多可视化的数据分析结果，这些都是非常cool的。

3、综上所述，首先，要针对特定的问题分清楚问题的核心，和研究的方法；然后，挑选合适的工具，进行分析；最后，则是通过艺术家般的想象力，通过数据可视化表达清楚。