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差闷笑，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、SQLServer的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer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、CrystalReport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虚含软件了，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PASWStatistics;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罩掘很多零件;
3、SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。
❷ 大数据可视化大屏图表设计经验，教给你！
自从跟大家分享第一篇 《大数据可视化大屏设计经验，教给你！》 ，很多小伙伴都会问我一些相关的问题，看了小伙伴给我发的视觉稿，整体都还不错，但是发现图表的设计都有一些问题，大家可能对数据可视化的图表设计经验少一些，所以这篇文章就挖掘一下图表的细节表现，分享我曾经遇到过的坑和对图表设计的理解。
图表设计
图表设计概念
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现，也是数据可视化的核心表现，图表设计既要保证图表本身数据清晰准确、直观易懂，又要在找准用户关注的核心内容进行适当的突显，帮助用户通过数据进行决策。
下面分析三种常用的可视化图表设计：
折线图
折线图常用于表示数据的变化和趋势，坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。
左图坐标轴设定的太低，折线变化过于陡峭，图中数值区间为（10-34）数据可视化的表现过于夸大了折线变化的趋势。
右图坐标轴的数值设定的太高，则折线变化过于平缓，无法清晰的表现折线的变化。
合理的折线图应当占据图表的三分之二的茄卜位置，图表的X轴数值范围应根据折线的数值增减变化而变化，这需要跟前端小哥哥小姐姐说明，做成动态计算。
折线图的折线粗细要合理，过细的折线会降低数据表现，过粗的折线会损失折线中的大纳孝数据波动细节，视觉上较难精准找到折线点的相应数值！我通常用两个像素的线，看起来比较合适！
右图刻度线颜色过重，影响图表数据的表现，零基线跟图表内的刻度线对比不够明显，整体很乱。零基线是强调起始位置的，一般要比图表内的线颜色凸出一些。
条形图/柱状图
理想很丰满，现实很骨感。这个案例是我之前在工作中遇到的问题，数据进来后，被吓到了，问题的原因是没有跟前端小哥姐沟通好，他们把X轴写死，导致出现这种问题，其实应该情况要把这些图表的取值范围写成动态计算的。
例如，以现在数值范围为例，数据的最高值为18，X轴最高数值应该为25，当数据又上升一定的高度后，X轴再上升到相应的数值高度，这滚稿样避免了如右图的问题。
坐标轴的标签文字最好能水平排列， 当X轴标签文字过多时，不建议倾斜排列、上下排列、换行排列 文字多了这样的展示大大降低了阅读性！下图给出两个解决方案，大大提高标签文字的阅读性！
解决方案
柱子之间过于分散就会失去数据之间的关联性，过密就会变得数据之间没有独立性更不利于舒适阅读。
当柱子为n时，柱子直接的距离建议与n相差不要太大，柱子靠边的距离，最好是柱子之间的一半的距离，这样视觉上最为舒适。
饼图
左1图，不建议在饼图内与百分比数值一起显示，饼图本身的形状和大小，文字过多时容易溢出，如果出现一个2%一个1%，就很难辨别图形指向，这样也就失去了数据可视化的意义，PPT通常有这样的设计样式，因为是个死图。
左3图，人的阅读习惯是从左到右，从上到下，所以数据从大到小排列，更有助于阅读，图形也更具美感！
当饼图为检出率，或者一些重要信息检测的重点关注数据，就不建议大小数据顺时针排列，左1图这种情况一般很少出现，因为关注的是检出数值，展示未检出数据实为鸡肋，可能是极少情况的需要吧！
右图对于类似检出率的数据最为合适，直观清晰，没有无用数据干扰！
当饼图的标签维度过多时，就不适合把数据围绕饼图一周展示，会很乱，不易阅读，解决方案如右图！
图表分类图
分享一张图表分类大全，保存起来，设计数据可视化产品，会有重要参考价值！
这张图由设计师Abela对图表的各种特征进行了大致的概括总结。
❸ 要做一个介绍大数据的PPT,求大神帮帮忙，感激不尽！
问题描述不清楚哟，不过还是提供点信息给你吧。
1.大数据是什么？怎么理解大数据？
数据就好比地球上的水，单个数据就是一滴水，小溪、河流、湖泊，对应不同的数据体量，所有的水最终汇到海洋，大数据就象地球上的海洋，它足够大，水滴足够多，多到用人工数不清楚，里面的资源超级丰富，那些资源也是数据。这么说，你明白大数据了吗？就是把超级多数据信息汇集到一起，然后在里面“钓大鱼”。
2.都说大数据有4V的特征，是什么意思？
大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”，同样以海洋为例：
A.容量大：地球表面有70%左右都是海洋，想想里面都有多少水滴？大数据时代，每一个人、每一件物品的信息、状态，都能够形成一系列随时更新的数据，数据量也呈现出指数级的增长；
B.多样性：海洋里面的物产非常多样化，就拿海鲜来说，小智一天吃一种，这辈子都可能吃不完一遍（所以小智不会纠结吃什么的问题），太平洋的海水和大西洋的海水是有区别的，不同地方海水里面蕴含的物质、生活的物种都有不同，海洋就是超级大宝藏，里面有原油、有萌宠、也有大白鲨之类的猎手……大数据也和海洋一样复杂，各种结构化、非结构化数据，汇成了数据海洋；
C.价值高：说到这个，资深吃货口水直流，海里好吃的有大龙虾、石斑鱼、三文鱼……更不用说其它宝贝啦，数据海洋里面各种资源同样丰富到极致，人们利用海洋，开发海洋中无穷的价值；
D.速度快，有两个层面的意思，一是海水流动快，二是随着技术的提升，我们对海水的利用也加快了速度（看看快艇、游轮的发展），毕竟嘛，先来吃肉、后来喝汤，这个道理，你懂的。
3.对大数据的处理，以海洋捕鱼为例：
通过技术手段，在茫茫大海中找到鱼群较集中的地点，这是数据挖掘；
捕到的鱼进行初步分类，把太小的鱼放回海中（养大了才好吃，原谅我是吃货），这是数据清洗；
然后把鱼运上岸，仔细分类，根据实际情况决定哪些鱼送到海鲜市场卖活的，哪些鱼用于做鱼干，这是数据分析；
鱼干、鱼罐头、鱼子酱、鱼肝油……目不暇接的海产品最终呈现在我们面前，此为数据可视化。
更多的，可进一步交流。