大数据分析工具,大数据分析工具是什么

大家好！针对大数据分析工具的疑惑，很多朋友还不太清楚，但是没关系，今天我将分享有关大数据分析工具的相关知识点，相信能帮助到大家，如果有帮助的话，请持续关注我们的网站。

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？

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 computing and communications(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。

finebi

一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。从内置的etl功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级bi应用上广泛，个人使用免费，可视化效果很棒。

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

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