大數據軟體有哪些

㈠ 大數據常用的軟體工具有哪些

眾所周知，現如今，大數據越來越受到大家的重視，也逐漸成為各個行業研究的重點。正所謂「工欲善其事必先利其器」，大數據想要搞的好，使用的工具必須合格。而大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，因此就需要我們使用更為先進的現代化工具，那麼大數據常用的軟體工具有哪些呢？
首先，對於傳統分析和商業統計來說，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。同時，SPSS更簡單，但功能相對也較少，而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二，對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。
第三，大數據可視化。在這個領域，最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。
第四，關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。
Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。但由於它是由Java編寫的，導致處理性能並不是那麼優秀，在處理大規模數據的時候顯得力不從心，所以也是有著自己的局限性。
上面四種軟體，就是筆者為大家盤點的在大數據行業中常用到的軟體工具了，這些工具的功能都是比較強大的，雖然有著不少的局限性，但由於大數據行業分工比較明確，所以也能使用。希望大家能從筆者的文章中，獲取一些幫助。

㈡ 大數據分析軟體有哪些

大數據分析用什麼分析軟體? 一般基礎數據分析用 excel，origin，功能還是比較強大的，大數據分析用SAS, SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS, GAUSS, Minitab, Statistica，FineBI，最新的還有採用Hadoop技術。
SAS可以用來設計正交試驗，SAS比SPSS功能多一些，RSA用來作相應面分析，MATLAB是面向矩陣的，可以做很多方面，比如：數值分析，模式識別，優化...裡麵包含了巨豐富的工具箱，小波分析，遺傳演算法等。photoshop當然是必需的，可以修整下圖片，潤色，美化，刪繁存簡。國內帆軟公司的FineBI支持即時分析和多維分析即OLAP。

㈢ 國內比較好的大數據分析軟體有哪些

思邁特軟體Smartbi是國內比較好的數據分析軟體。思邁特軟體Smartbi（思邁特軟體Smartbi） 的功能也非常完善，報表、填報、BI 一應俱全。這也是國內產品的標配能力。與眾不同的是，思邁特軟體Smartbi 的報表設計採用真「Excel」架構，也就是 Excel 插件方式開發報表，比類 Excel 設計器學習成本更低，常用操作方式、函數使用等完全是 Excel 中的用法。

設計統計圖時能夠做到真正的所見即所得，不需要預覽就能夠看到統計圖的展現結果，更適合做統計圖的布局等。

思邁特軟體Smartbi 的長項是 BI 功能，它提供了自助分析平台，可視化的操作建立數據關聯模型，並且提供 ETL 工具加工數據成獨立的數據模型，提供了全方位的數據分析功能。在 C/S 端，對 Excel 工具熟悉人員可直接在 Excel 中進行多維度數據分析，WEB 端提供所見即所得的儀表盤設計，豐富的圖標交互。

支持即席查詢，快速查詢數據。支持多維度的數據分析。操作簡單，功能豐富，適合業務人員操作。

大數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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㈣ 常用的大數據工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

㈤ 常用的大數據分析軟體有哪些

大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，因此就需要我們使用更為先進的現代化工具，以下是幾款常用軟體：

1、思邁特軟體Smartbi大數據分析平台：定位為一站式滿足所有用戶全面需求場景的大數據分析平台。它融合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。

2、HPCC，（高性能計算與通信）的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。

2、Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求

㈥ 常見的大數據開發工具有哪些

1.Hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式體系基礎架構。用戶能夠在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop是一個能夠對很多數據進行分布式處理的軟體結構。Hadoop 以一種牢靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。

2.Apache Hive

Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，經過Hive能夠很簡略的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive供給了一種簡略的類似SQL的查詢言語—HiveQL,這為了解SQL言語的用戶查詢數據供給了便利。

3. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop開源生態體系的新成員。它供給了一個比Hive更快的查詢引擎，由於它依賴於自己的數據處理結構而不是依靠Hadoop的HDFS服務。一起，它還用於事情流處理、實時查詢和機器學習等方面。

4. Keen IO

Keen IO是個強壯的移動應用分析東西。開發者只需要簡略到一行代碼， 就能夠跟蹤他們想要的關於他們應用的任何信息。開發者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就能夠了。

5. Ambari

Apache Ambari是一種基於Web的東西，支撐Apache Hadoop集群的供給、管理和監控。Ambari已支撐大多數Hadoop組件，包含HDFS、MapRece、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

6. Flume

Flume是Cloudera供給的一個高可用的，高牢靠的，分布式的海量日誌搜集、聚合和傳輸的體系，Flume支撐在日誌體系中定製各類數據發送方，用於搜集數據;一起，Flume供給對數據進行簡略處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的才能。

7.MapRece

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)"，是它們的首要思維，都是從函數式編程言語里借來的，還有從矢量編程言語里借來的特性。它極大地便利了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式體繫上。

關於常見的大數據開發工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈦ 大數據分析的工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

㈧ 大數據常用工具有哪些

第一，Hadoop

Hadoop是用於分布式處理的大量數據軟體框架。但是Hadoop以可靠，高效和可擴展的方式進行處理。Hadoop是可靠的，因為它假定計算元素和存儲將發生故障，因此它維護工作數據的多個副本以確保可以為故障節點重新分配處理。Hadoop之所以高效是因為它可以並行工作，並通過並行處理來加快處理速度。Hadoop還具有可伸縮性，可以處理PB級的數據。此外，Hadoop依賴社區伺服器，因此其成本相對較低，任何人都可以使用它。

第二，HPCC

HPCC，高性能計算和通信(High Performance Performance and Communications，高性能計算和通信)的縮寫。1993年，美國科學，工程和技術聯邦協調委員會向國會提交了有關“重大挑戰項目：高性能計算和通信”的報告，也被稱為HPCC計劃的報告，即美國。總統的科學戰略項目。目的是通過加強研發來解決許多重要的科學技術挑戰。HPCC是一項計劃在美國實施信息高速公路。該計劃的實施將耗資數百億美元。它的主要目標是開發可擴展的計算系統和相關軟體，以支持TB級網路傳輸性能並開發數千美元。兆位網路技術擴展了研究和教育機構以及網路連接能力。

第三，暴風雨

Storm是免費的開源軟體，是一種分布式的，容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠地處理大量數據流，並用於處理Hadoop批處理數據。Storm非常簡單，支持多種編程語言，並且使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源，其他知名的應用程序公司包括Groupon，淘寶，支付寶，阿里巴巴，Le Element，Admaster等。

㈨ 大數據行業常用的軟體工具有哪些

我們都知道，要想讓工作效率提高，有一個好的工具是很有必要的，這就是老祖宗所說的「工欲善其事，必先利其器」。這句話適用於任何工作，當然大數據也不例外，就目前而言，大數據越來越受到大家的重視，也逐漸成為各個行業研究的重點，如果想搞好大數據，那麼就必須好好選擇工具。當然，大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，所以我們要選擇一個合適的工具，那麼大數據常用的軟體工具有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下大數據的工具。
我們在進行大數據分析之前，需要數據挖掘，而對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。
如果對於傳統分析和商業統計來說，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。同時，SPSS更簡單，但功能相對也較少，而SAS的功能就會更加豐富一點。
如果在大數據可視化這個領域中，最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。但由於它是由Java編寫的，導致處理性能並不是那麼優秀，在處理大規模數據的時候顯得力不從心，所以也是有著自己的局限性。
關於大數據行業常用的軟體工具我們就給大家介紹到這里了，其實文中介紹的這些工具的功能都是比較強大的，雖然有著不少的局限性，但由於大數據行業分工比較明確，所以也能使用。希望這些工具能夠幫助大家提高工作效率。