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大数据分析软件有哪些

行大数据分析的时候，如果没有软件辅助是行不通的。那么，使用哪些软件比较合适呢?下面具体来介绍一下大数据分析软件有哪些。

大数据分析软件介绍

1.Apache Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。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。它处理速度非常快，并能够自动保存数据的多个副本。另外，带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

2.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，其它的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。应用于许多领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC、 ETL等。

3.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。

4.SPSS。SPSS在统计分析领域有更高一筹的优势，既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等，又能在计算分析的同时输出图形，极高地提升工作效率。Excel

表格数据、文本格式数据均可以导入，节省了相当大的工作量。但它要求使用者懂统计学，理解一些分析模型;功能性弱于R，在数据可视化方面过于单调，较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS，选取可视化更强的分析工具。

学大数据分析需要掌握的软件

1.Java，Java是一门面向对象编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。在大数据方向运用广泛。

2.Linux，Linux是一套0元使用和自由传播的类UNIX操作系统，是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。在大数据方向运用广泛.

3.Hadoop，Hadoop是一个分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。很适合大数据的应用程序。

4.Python，Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。在大数据方向运用广泛。

5.ETL，ETL是用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。是数据仓库，用于大数据的存储。

实用的大数据分析工具

1.SAS

SAS相对SPSS其实功能更强大， SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。

2.Tableau

Tableau是大数据可视化的市场之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为。它内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以的探索式数据分析，可以地做出动态交互图。

3.SmartBI

企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众多的管理维护功能。但是操作体验并不是很好，界面粗糙，

4.FineBI

目前国内大数据分析软件的佼佼者，可以参考IDC出的《2017年中国BI市场跟踪报告》。主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点，高可以支撑20亿数据的秒级呈现，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言，FineIBI大的优势在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队，强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。

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