大数据分析工具(大数据分析工具4个)

您好！很多人对于大数据分析工具有一些疑惑，但是不用担心，因为我会在本次分享中向大家介绍一些关于大数据分析工具的基本概念和应用，希望能增加您的了解。

1. 大数据分析需要哪些工具
2. 大数据分析工具_大数据分析工具软件
3. 大数据分析一般用什么工具分析
4. 大数据分析工具有哪些

大数据分析需要哪些工具

一般做大数据分析，首先会使用到大数据数据库，比如mongodb、gbase等数据库。其次会用数据仓库工具，对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据工具，进行可视化分析。

根据以上的描述，我们按过程对用到的工具进行讨论。

1、 大数据工具：数据存储和管理工具

大数据完全始于数据存储，也就是说始于大数据框架hadoop。它是apache基金会运行的一种开源软件框架，用于在大众化计算机集群上分布式存储非常大的数据集。由于大数据需要大量的信息，存储至关重要。但除了存储外，还需要某种方式将所有这些数据汇集成某种格式化/治理结构，从而获得洞察力。

2、 大数据工具：数据清理工具

使用数据仓库工具-hive。hive是基于hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在hdfs中。hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉hive数据中的列分隔符和行分隔符，hive就可以解析数据。

3、 大数据工具：数据建模工具

spss：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。

4、 大数据工具：数据可视化分析工具

亿信华辰一站式数据分析平台abi，对上述所说的工具，在该平台上都有。亿信abi提供etl数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，abi还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。

大数据分析工具_大数据分析工具软件

说一些我常用到的大数据分析工具

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，它是由等一群开发者维护的echartspython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，可以高性能的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（datadrivendocuments）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

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、r-编程

r 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。r 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 r 编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 java、c、python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。r 提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、apache hadoop

apache hadoop 是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

hadoop 使用其 hadoop 分布式文件系统或 hdfs 和 mapreduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、mongodb

mongodb 是世界领先的数据库软件。它基于 nosql 数据库，可用于存储比基于 rdbms 的数据库软件更多的数据量。mongodb 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即mongodb 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 mongodb 中的文档而异。

mongodb 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

mongodb 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、rapidminer

rapidminer 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 windows、linux、unix 和 macos。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、hadoop 模拟等。

它还组装请求并重用 spark 容器以对流程进行智能优化。rapidminer有五种数据分析产品，即rapidminer studio auto model、auto model、rapidminer turbo prep、rapidminer server和rapidminer radoop。

5、apache spark

apache spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 sql、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100 倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10 倍。

除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 java 中的高级 api。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 hdfs、openstack 和 apache cassandra。

6、microsoft azure

microsoft azure 是领先的大数据分析工具之一。microsoft azure 也称为 windows azure。它是 microsoft 处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

windows azure 提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，microsoft azure 还拥有一流的分析能力和行业领先的 sla 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 it 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 javascript 和 c#。

7、zoho analytics

zoho analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 bi 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、crm 等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考 百度百科——大数据分析

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