六大数据软件

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 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

③ 数据分析用什么软件

做数据分析，比较好用的软件有哪些？
数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。

简单说：

Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。

hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。

SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。

SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。

MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。

Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。

各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。
比较好的数据分析软件有哪些？
SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过
网站数据分析工具哪个好用些阿？
推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准
学数据分析需要熟悉哪些软件基础
软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定

一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析

再深入一点的用spss、stata、sas

如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas

不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付
常用的数据分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？

那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。
android数据分析工具用什么软件
1. 开源大数据生态圈

Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。

2. 商用大数据分析工具

一体机数据库/数据仓库（费用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

数据仓库（费用较高）

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

数据集市（费用一般）

QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么
除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个

SPSS（StatisticalProct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。

SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。

SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。

SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。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。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。

R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。
大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？
大数据定义什么的网络很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。

推荐Hadoop，适合大数据处理的。

网上学习资料很多，自己搜去！

当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！

加油！
数据分析软件哪个好
最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine
大数据分析一般用什么工具分析
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

HPCC

HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

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。

Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

④ 数据分析软件哪个最好用

数据分析软件最好用的有：

一、大数据分析工具——Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

⑤ 数据分析软件工具有哪些 大数据分析可视化工具

数据分析” 可谓是当今社会一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。

“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。

工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？

一、Excel工具

说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。

其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。

Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

二、BI工具

BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。

关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。

1、Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。

Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。

Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。

2、Power BI

Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。

大家可能慎梁都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。

Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和缓孝早决策引擎。

同时，无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合扰雀， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。

3、FineReport

帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。

其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。

用过FineReport 的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，操作起来同样也是那样的方便。另外，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。

4、FineBI

关于FineBI，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。

5、Python & R

其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？

这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，最大的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者 Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。

⑥ 大数据常用的软件工具有哪些

众所周知，现如今，大数据越来越受到大家的重视，也逐渐成为各个行业研究的重点。正所谓“工欲善其事必先利其器”，大数据想要搞的好，使用的工具必须合格。而大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，因此就需要我们使用更为先进的现代化工具，那么大数据常用的软件工具有哪些呢？
首先，对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。
SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。同时，SPSS更简单，但功能相对也较少，而SAS的功能就会更加丰富一点。
第二，对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。
第三，大数据可视化。在这个领域，最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。
TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。
第四，关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。
Gephi能够解决网络分析的许多需求，功能强大，并且容易学习，因此很受大家的欢迎。但由于它是由Java编写的，导致处理性能并不是那么优秀，在处理大规模数据的时候显得力不从心，所以也是有着自己的局限性。
上面四种软件，就是笔者为大家盘点的在大数据行业中常用到的软件工具了，这些工具的功能都是比较强大的，虽然有着不少的局限性，但由于大数据行业分工比较明确，所以也能使用。希望大家能从笔者的文章中，获取一些帮助。

⑦ 大数据分析软件有哪些

hadoop作为一款开源分布式集群常常被用于大数据分析后台数据存储，但是并不能单独作为分析工回具答。国内永洪科技bi工具Yonghong
Z-Suite
可以看作是大数据分析软件，包含专业数据集市Yonghong
Z-Data
Mart
，是他们基于自己技术研发的，类似于hadoop
，然而查询和计算速度更快，适合用于大数据实时分析。

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。