1.開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。

開源生態(tài)圈活躍，并免費(fèi)，但Hadoop對(duì)技術(shù)要求高，實(shí)時(shí)性稍差。

2.商用大數(shù)據(jù)分析工具

一體機(jī)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫（費(fèi)用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

數(shù)據(jù)倉庫（費(fèi)用較高）

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

數(shù)據(jù)集市（費(fèi)用一般）

QlikView、 Tableau、國內(nèi)永洪科技Yonghong Data Mart等等。

前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau、國內(nèi)永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

1、新榜：互聯(lián)網(wǎng)渠道的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)：以日、周、月、年為周期,按24大分類權(quán)威發(fā)布以微信為代表的中國各自媒體平臺(tái)最真實(shí)、最具價(jià)值的運(yùn)營榜單,方便用戶了解新媒體整體發(fā)展情況,為用戶提供有效的參考導(dǎo)向…

2、Hadoop：能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。

3、清博大數(shù)據(jù)中國新媒體大數(shù)據(jù)權(quán)威平臺(tái)：清博大數(shù)據(jù)擁有清博指數(shù)、清博輿情、營廣工品等多個(gè)核心產(chǎn)品。提供微信、微博、頭條號(hào)等新媒體排行榜,廣告交易、輿情報(bào)告、數(shù)據(jù)咨詢...

4、神策數(shù)據(jù)：多維度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，事件分析，漏斗分析，留存分析，分布分析等8大分析模型，輕松搞定數(shù)據(jù)分析需求。

5、GrowingIO：實(shí)時(shí)采集用戶行為數(shù)據(jù)，可視化實(shí)時(shí)出圖。

我推薦一些常用的大數(shù)據(jù)分析工具

1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2.各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3.其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富?？梢猿洚?dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會(huì)提到)是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護(hù)的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報(bào)道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實(shí)現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

大數(shù)據(jù)圖表分析的工具其實(shí)有很多，關(guān)鍵要看題主的是在什么樣的業(yè)務(wù)場景下。

一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當(dāng)然前提在于你對(duì)Excel足夠熟練。

當(dāng)然，如果你懂代碼，可以用：Echarts，如果你懂設(shè)計(jì)，可以用：Ai。這些都可以做大數(shù)據(jù)圖表分析出來。

可是從題主的描述中，我看到兩個(gè)關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)積累多、領(lǐng)導(dǎo)看。

這就注定了Excel很難擔(dān)此重任。所以在制作統(tǒng)計(jì)圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟件。

作為業(yè)務(wù)人員或者分析師，你可能需要用到商業(yè)智能類的軟件，比如：永洪BI

對(duì)于BI類產(chǎn)品來說，進(jìn)行大數(shù)據(jù)圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內(nèi)的廠商中應(yīng)該是做的最好的了。

進(jìn)行大數(shù)據(jù)圖表分析的時(shí)候，只需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入產(chǎn)品中，通過拖拖拽拽就可以生成統(tǒng)計(jì)圖表了，而且完全不用擔(dān)心數(shù)據(jù)量大的問題。

以下是幾張有代表性的：

使用BI軟件可以解決統(tǒng)計(jì)圖表制作的問題，但是大數(shù)據(jù)圖表分析的過程中，如何讓圖表表達(dá)更清楚的含義，有以下幾個(gè)原則可以借鑒：

越簡單越好，專注于表達(dá)核心信息；

在需要表達(dá)細(xì)節(jié)的時(shí)候，可以放更多的信息；

差異越大越好，這樣會(huì)使得你的統(tǒng)計(jì)圖表更明顯，易于理解；