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常见的大数据分析工具有哪些?

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。

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。

Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而Drill将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

目前常见的大数据分析软件有哪些？开课吧 Hadoop Hadoop是最流行的软件框架之一，它为大数据集提供了低成本的分布式计算的能力。使Hadoop成为功能强大的大数据工具之一的因素是其分布式文件系统，它允许用户将JSON、XML、视频、图像和文本等多种数据保存在同一文件系统上。

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。

大数据分析一般用什么工具呢?

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。

2、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。

3、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。

零基础可以学习做大数据分析师吗?

1、零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。

2、明确回复你，是可以的。现在市场上有很多大数据培训机构，都有开设了零基础班，也就是说，是从基础开始教学的，例如北大青鸟。一般来说开发类大数据的课程都是学习5个月，如果是本科以下的学历，只是会学的辛苦一点。

3、对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

4、零基础可以学习数据分析，进入数据分析行业的要求并不高，但是具备数据分析相关技能是必须的，数据分析是人人都可以学习，人人都可以进入的行业。以下是数据分析师应该具备的相关技能，希望可以帮到你。数学知识 对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。

大数据分析的分析步骤

1、本文将介绍大数据分析的主要步骤和面临的挑战。大数据分析包括以下步骤：数据采集——从各种常规和非常规来源收集非结构化和结构化数据，包括机器传感器。数据存储——将数据存储到稳定、分布式和可扩展的存储中，它们位于有复制副本的消费类硬件中。描述性分析——汇总数据并开发数据可视化。

2、需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

3、大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。（二）数据可行性论证 论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。

4、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

5、一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。 它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。

6、大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

谁知道大数据分析工具都有什么?

1、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。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。

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。

3、ZohoAnalytics是一款自助式大数据分析软件，它能让你对你的数据进行可视化分析，还能让你创建有见解的报告仪表板。这款大数据软件能够分析数据集，并提供关键的业务见解。你可以从任何大数据源（如NoSQL，关系数据库和云数据库）中获取数据，甚至是你的业务应用程序。