大数据分析软件有哪些?
7个回答
2016-12-30
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大数据分析软件的话,有很多。国内:smartbi,帆软;国外:power-bi,tableau等等,给题主稍微简单介绍一下吧。
帆软FineBI:在国内口碑和发展还不错,通过傻瓜式操作,用户只需在dashboard中简单拖拽操作,便能制作出丰富多样的数据可视化信息,进行数据钻取,联动和过滤等操作,自由分析数据。数据分析功能全面实用,但中规中矩,没有那么多突出亮点。
tableau:定位是一款数据可视化工具,可视化功能很请打,对计算机的硬件要求较高,部署较复杂,目前移动端只支持IOS系统,操作简单,用户只需要简单配置,拖拖拽拽就可以做出数据分析,但是数据抓取功能很弱,数据处理能力差,需要事先准备好数据,所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。
帆软FineBI:在国内口碑和发展还不错,通过傻瓜式操作,用户只需在dashboard中简单拖拽操作,便能制作出丰富多样的数据可视化信息,进行数据钻取,联动和过滤等操作,自由分析数据。数据分析功能全面实用,但中规中矩,没有那么多突出亮点。
tableau:定位是一款数据可视化工具,可视化功能很请打,对计算机的硬件要求较高,部署较复杂,目前移动端只支持IOS系统,操作简单,用户只需要简单配置,拖拖拽拽就可以做出数据分析,但是数据抓取功能很弱,数据处理能力差,需要事先准备好数据,所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。
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因为对数据分析感兴趣,一些大数据分析工具像qlikview、tableau、魔镜、BDP个人版等等都有用过,我说说使用感受吧:
1、qlikview:性能挺快的,但是操作相对比较复杂,尤其跟工作表处理相关的操作我也都没有找到,不知道是不是我比较傻,图表操作也挺简单的。
2、tableau:工具挺不错的,功能挺强大的,可视化效果真心不错,也有数据钻取、动态的功能效果,但是Tableau真的太贵了,一年要999刀,有点消费不起。
3、魔镜:有免费版本,主打的是可视化,可视化效果蛮多的,图表类型挺多的,图表分析时速度相对其他几个工具稍微偏慢。
4、BDP个人版:免费的,上传、分析等性能都很快,也有钻取、留存率等教高级的功能,最新新出的轨迹地图可视化效果不错,很酷炫,分享给了一些朋友看过,感觉逼格很高,不过图表才30种那样,不算太多,但是对我来说足够用了。
1、qlikview:性能挺快的,但是操作相对比较复杂,尤其跟工作表处理相关的操作我也都没有找到,不知道是不是我比较傻,图表操作也挺简单的。
2、tableau:工具挺不错的,功能挺强大的,可视化效果真心不错,也有数据钻取、动态的功能效果,但是Tableau真的太贵了,一年要999刀,有点消费不起。
3、魔镜:有免费版本,主打的是可视化,可视化效果蛮多的,图表类型挺多的,图表分析时速度相对其他几个工具稍微偏慢。
4、BDP个人版:免费的,上传、分析等性能都很快,也有钻取、留存率等教高级的功能,最新新出的轨迹地图可视化效果不错,很酷炫,分享给了一些朋友看过,感觉逼格很高,不过图表才30种那样,不算太多,但是对我来说足够用了。
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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。
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大数据分析用什么分析软件? 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。
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。
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2017-02-09 · 做真实的自己 用良心做教育
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大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域,有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇,需要不断跟踪研究大数据,不断提升对大数据的认知和理解,坚持技术创新与应用创新的协同共进,加快经济社会各领域的大数据开发与利用,推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
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