做大数据分析一般用什么软件?

2024-05-14 14:46

1. 做大数据分析一般用什么软件?

大数据给您分析,您手机里最常用的手机软件是什么

做大数据分析一般用什么软件?

2. 大数据分析哪个软件做的好

大数据分析的软件有很多,其中SQL数据分析、Excel数据分析、SPSS数据分析、SAS数据分析、R数据分析等这些软件都是挺不错的。
1、SQL数据分析
SQL对于很多数据分析师,取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事,不管实际需不需要,都会把熟练掌握SQL这一条写上来。SQL并不是这么复杂,要学习的只是取数、中高级查询、简单数据清洗等。

2、Excel数据分析
Excel满足了绝大部分办公制表的需求,同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的ToolPak(分析工具库)和Solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。Excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。

3、SPSS数据分析
SPSS是一个专业的统计分析软件,除了基本的统计分析功能之外,还提供非线性回归、聚类分析、主成份分析和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作,比如K-Means聚类,不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(现已改名为SPSS Modeler)完成。

4、SAS数据分析
SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。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,有着强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能。
5、R数据分析
R是一个开源的分析软件,也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小,功能却是重量级的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系统,对于用户来说非常方便,R和Matlab都是通过命令行来进行操作,这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。

3. 常用的大数据分析软件有哪些?

数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

常用的大数据分析软件有哪些?

4. 现在做大数据分析普遍都在用什么软件平台呢??

奥 威 推 出的跨平台大数据可视化分析平台(OurwayBI)
OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime),它实际上是对GoogleV8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快,利用基于时间序列的内存计算技术,减少与数据库的交互,可大大提升效率。操作指引更易上手:OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作,设置了操作指引,智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化,以增加使用者的美观要求与使用体验等。

5. 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。

大数据分析需要哪些工具

6. 大数据专业要用那些软件

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具。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。

一般基础数据分析用 excel,origin,功能还是比较强大的,大数据分析用SAS, SPSS,RSA,MATLAB,DPS,EVIEWS, GAUSS, Minitab, Statistica,FineBI,最新的还有采用Hadoop技术。
SAS可以用来设计正交试验,SAS比SPSS功能多一些,RSA用来作相应面分析,MATLAB是面向矩阵的,可以做很多方面,比如:数值分析,模式识别,优化...里面包含了巨丰富的工具箱,小波分析,遗传算法等。photoshop当然是必需的,可以修整下图片,润色,美化,删繁存简。国内帆软公司的FineBI支持即时分析和多维分析即OLAP。

7. 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。

大数据分析需要哪些工具

8. 如何选择最适合的大数据分析软件

大数据分析相关的有很多方面的应用
企业内部来说  是采集基于历史的数据作为未来的分析参考
企业外部来说  包括企业的情报搜集 企业负面的发现和处理等
企业外部的 一般会用网络信息的采集系统

根据用户自定义的任务配置,批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据,转化为结构化的记录,保存在本地数据库中,用于内部使用或外网发布,快速实现外部信息的获取。 
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