Question

大数据分析一般用什么工具分析

Answer 1

Excel：日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到，其图表功能很强大，处理10万级别的数据很轻松。
UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打开和运行速度都比较快。
ACCESS：桌面数据库，主要是用于日常的抽样分析(做全量统计分析，消耗资源和时间较多，通常分析师会随机抽取部分数据进行分析)，使用SQL语言，处理100万级别的数据还是很快捷。
Orcle、SQL sever：处理千万级别的数据需要用到这两类数据库。
当然，在自己能力和时间允许的情况下，学习新流行的分布式数据库及提升自身的编程能力，对未来的职业发展也有很大帮助。
分析软件主要推荐：
SPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics(偏统计功能、市场研究)、SPSS Modeler(偏数据挖掘),不用编程，易学。
SAS：老牌经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

Answer 2

HADOOP,SASS,R语言、ApacheSpark等等 ，大圣众包平台有讲解

Answer 3

SAS, R, HADOOP， SPARK 。。。。其实也不止这些了。。
广东韵为大数据分析

Answer 4

一般做大数据分析，首先会使用到大数据数据库，比如MongoDB、GBase等数据库。其次会用数据仓库工具，对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据工具，进行可视化分析。
根据以上的描述，下面按过程对用到的工具进行讨论。
1、 大数据工具：数据存储和管理工具
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。由于大数据需要大量的信息，存储至关重要。但除了存储外，还需要某种方式将所有这些数据汇集成某种格式化/治理结构，从而获得洞察力。
2、 大数据工具：数据清理工具
使用数据仓库工具-Hive。Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在HDFS中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。
3、 大数据工具：数据建模工具
SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。
4、 大数据工具：数据可视化分析工具
亿信ABI对上述所说的工具都有。ABI提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。