大数据分析工具,大数据分析工具好学吗

您好！对于大数据分析工具，许多朋友可能还存在一些困惑，但是不要担心，今天我将为大家介绍一些关于大数据分析工具的知识，相信对你们可以有所帮助。

1. 大数据分析工具都有哪些
2. 常见的大数据分析工具有哪些？
3. 大数据分析需要哪些工具
4. 大数据分析一般用什么工具分析？

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。

常见的大数据分析工具有哪些？

如果说分析软件的话会有excel，spss，sas，python这些；如果是基于现有网站/app（挖掘的）数据做分析，国外的omniture(aa)，ga这些统计软件可以满足，国内的有百度统计，神策分析这类工具，百度统计是免费软件，但是统计百度以外的数据会有一些不准确，神策是数据公司，分析的更全和精细

大数据分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你

1.专业的大数据分析工具

2.各种python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、finereport

finereport是一款纯java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、finebi

finebi是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

finebi的使用感同tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、python的数据可视化第三方库

python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当python遇上了echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的echarts python接口，让我们可以通过python语言绘制出各种echarts图表。

2、bokeh

bokeh是一款基于python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、echarts

前面说过了，echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过echarts来实现的。

2、d3

d3（data driven documents）是支持svg渲染的另一种javascript库。但是d3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

大数据分析一般用什么工具分析？

dataviz 自助式可视化数据分析软件

企业级业务数据分析软件，更快更准确地自助完成数据洞察，有效盘活数据资产，促进决策效率。专注于企业业务数据分析，提供企业级自助式、探索式、可视化数据分析软件服务，3000多家各行业客户的共同选择

自助式探索式数据分析

从数据源接入、数据建模、数据分析到最后的数据可视化展现，全程都可自助完成，无需任何编码，轻松完成数据探索分析

tb级数据秒级响应

内置基于kylin、impala、hive的大数据分析引擎，可以有效支撑企业进行tb级巨量数据实现秒级响应的分析

多类型数据集成分析

支持mysql、oracle、sql seaver、excel、csv、hbase等多类型数据接入，支持多类型数据进行集成分析

多终端自适应展现

通过dataviz制作的分析报告，只需制作一次就可以在桌面、手机、大屏等多终端上自适应展现，而不需针对多个终端进行单独设置

高级数据可视化

提供60多种数据可视化效果，支持弦图、热力图、南丁格尔图等高级数据可视化，更支持基于地图的轨迹、热力等可视化效果

灵活扩展与集成

提供灵活的可扩展及二次开发能力，具备灵活的集成部署方式，易于实现与企业已有业务系统的融合与集成，实现业务数据实时分析

了解大数据分析工具和大数据分析工具的介绍只是一个开始，如果你希望获得更多信息，请收藏本站，我们将为你提供更多深入的解读。