本文介绍了五款常用的大数据分析工具，包括PowerBI、Tableau、Qlikview、亿信ABI和FineBI，涵盖了从数据提取、分析到可视化的全过程，帮助企业选择合适的数据分析工具。

市面上流行的大数据分析工具有哪些

Pentaho BI平台与传统的商业智能产品相比，具有更加全面的流程导向和解决方案导向。它将众多企业级BI产品、开源软件、API组件整合在一起，简化了商务智能应用的开发工作。通过Pentaho，用户可以方便地创建出复杂且完备的商务智能解决方案，从而提升企业的决策效率。

我为你准备了一份数据分析师常用工具指南，按照这份指南，小白也能成为数据分析高手！目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。BI市场上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。

它具有在数百台服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。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。MongoDB是强大的，它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中的基本数据单元。文档可以包含各种单元。

因为大数据技术的不断发展，大数据分析的意义愈发突出。大数据分析的核心在于对巨量数据进行研究，寻找其中的模式、关联及其他有价值的信息。通过这些分析，企业可以更好地适应市场变化，做出更加科学且合理的决策，从而提高竞争力和市场响应速度。例如，一个零售企业通过分析客户的购买数据，可以准确预测消费者的需求，从而优化库存管理和促销策略。

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

在众多数据分析工具中，你是否已经找到最适合自己的那一款呢？无论你的数据分析需求是什么，被这些强大的工具帮助将会让你在数字化时代中立于不败之地。

Plotly是一款兼容JavaScript、MATLAB、Python及R等多种编程语言的数据可视化工具。其最大的优势在于，即使用户不具备编写代码的能力，也可以通过Plotly实现动态可视化。这使得越来越多的数据科学家青睐于这个平台，因为它能够帮助用户快速完成对大规模数据的理解与分析。

R语言在开发统计软件和数据分析的数据挖掘工作者中非常流行。为了减少使用上的难度，八爪鱼为初学者准备了，涵盖市面上多数主流网站。数据挖掘和数据分析的能力在当今时代相当重要，智能的工具是你与竞争对手对抗并为公司业务增加优势的必备条件。

大数据已经成为一个广受关注的话题。这个名词并不仅仅是指数据的数量，更是一个包罗万象的概念，涵盖了那些庞大而复杂的数据集，这些数据的规模通常以万亿字节甚至更大的单位来计量。为了有效处理这些的数据集，企业和组织需要依赖专门设计的硬件与软件工具。这些数据的来源多种多样，可能包括传感器采集的信息、天气数据、甚至一些公开的文献如杂志、报纸和研究文章。此外，购买交易记录、网络日志、电子病历、军事监控信息、以及视频和图像档案等，也是大数据的重要组成部分。

显然，大数据分析工具的市场正在不断增长。MongoDB是最流行的大数据库，因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，具有非常用户友好的可视化界面，这意味着企业无需编写代码，即可运行分析产品。

1. Hadoop：强大的分布式处理工具

Hadoop作为一个开源软件框架，专为大规模数据的分布式处理而设计。其处理方式以可靠、有效和可 为特点。Hadoop的可靠性体现在其能够处理计算和存储的潜在故障，通过维护多个数据副本，确保在出现故障时仍然能够重新分配和处理数据。这种并行处理的能力，使得Hadoop能够以较快的速度处理PB级别的数据。此外，由于其依赖社区服务器，Hadoop的使用成本相对较低，几乎任何人都可以轻松上手。

Bokeh是一款主要针对Python语言的可视化框架，旨在提供美观且简洁的图形处理结果。其设计理念在于提升大规模数据流的交互能力，使得用户能够更直观地理解复杂的数据集。通过Bokeh，用户可以创建交互式的可视化效果，从而更好地展示数据分析结果。

Smartbi是一款融合了传统商业智能、自助BI和智能BI的分析工具，能够满足不同阶段用户的需求。它提供了从数据连接、数据准备到数据应用的全流程功能，支持复杂报表的生成、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模等多种功能，以适应不同数据角色和分析角色的需求。

显然，一个不断增长的市场呈现在大数据分析工具的面前。在大数据这一概念和业务战略出现以来的十年间，市面上的产品出现了成千上万执行各种任务和...

这就是为什么许多大数据分析工具应运而生或自我更新以更具竞争力的原因。但为了准确地使用大数据分析，需要选择特定的数据源以获得最佳结果并...

数据有多种方式。所以我们将按类别细分，然后讨论每个类别的分析工具。 一、大数据工具：数据存储和管理 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。 很显然，由于大数据需要大量的信息，存储至关

Storm是一个开源的分布式实时计算系统，具备高度的容错性，能够有效处理庞大的数据流。这一工具特别适合于配合Hadoop进行批量数据的处理。Storm的多语言支持让它在使用上变得简单而有趣，很多知名公司如Twitter、Groupon、以及阿里巴巴等都在使用Storm来优化他们的数据流程和分析效率。

数据分析的工具的特点。Python数据分析常用的模块有pandas、scikit-learn，实用性高、性能高，像pandas可以说是numpy的定制化版本，而numpy底层使用C语言&应用自身优化了的指令集，速度非常高)。5.2常用工具主要有sklearn、scipy、statsmodel、spark、tensorflow及数据科学家自定义模型;

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具。而“Drill”将有助...