大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R編程是對所有人免費的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領先的統(tǒng)計編程語言，可用于統(tǒng)計分析、科學計算、數(shù)據(jù)可視化等。R編程語言還可以擴展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計引擎，根據(jù)相關和準確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準確的分析。R提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop是領先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運行應用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領先框架。

Hadoop使用其 Hadoop分布式文件系統(tǒng)或 HDFS和 MapReduce。它被認為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價服務器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界領先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL數(shù)據(jù)庫，可用于存儲比基于 RDBMS的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB功能強大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB中的一個基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB中的文檔而異。

MongoDB最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結構。文檔結構可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB有一個內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關系來存儲數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner是分析師集成數(shù)據(jù)準備、機器學習、預測模型部署等的領先平臺之一。它是最好的免費大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用于分析過程設計的一流圖形用戶界面。它獨立于平臺，適用于 Windows、Linux、Unix和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop中進行訓練。除此之外，它還允許團隊協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop模擬等。

它還組裝請求并重用 Spark容器以對流程進行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark是最好、最強大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結合或其他分布式計算工具，在多臺計算機上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務非常容易。

它具有用于流式 SQL、機器學習和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點成為大數(shù)據(jù)轉換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10倍。

除此之外，它還擁有 80個高級算子，可以更快地構建并行應用程序。它還提供 Java中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用于不同的數(shù)據(jù)存儲，如 HDFS、Openstack和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure是領先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft處理的公共云計算平臺，是提供包括計算、分析、存儲和網(wǎng)絡在內(nèi)的廣泛服務的領先平臺。

Windows Azure提供兩類標準和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負載。

除此之外，Microsoft Azure還擁有一流的分析能力和行業(yè)領先的 SLA以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進的應用程序中很容易制作的實時數(shù)據(jù)。

無需 IT基礎架構或虛擬服務器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務應用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM等等。我們還可以在方便時自定義報告，因為它允許我們生成動態(tài)且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因為它易于部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外，它還使我們能夠在應用程序中生成評論威脅，以促進員工和團隊之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。

以上內(nèi)容參考百度百科——大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)收集、清洗、轉換、分析和可視化等內(nèi)容。

1、數(shù)據(jù)收集：

數(shù)據(jù)處理的第一步是收集數(shù)據(jù)。這可以通過各種方式實現(xiàn)，包括傳感器技術、調查問卷、數(shù)據(jù)庫查詢等。數(shù)據(jù)收集需要確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，以便后續(xù)的處理和分析工作能夠得到可靠的結果。

2、數(shù)據(jù)清洗：

在數(shù)據(jù)收集過程中，往往會遇到一些問題，比如數(shù)據(jù)缺失、重復數(shù)據(jù)、異常值等。數(shù)據(jù)清洗就是對這些問題進行處理，使得數(shù)據(jù)更加規(guī)范和可靠。清洗的過程包括去除重復值、填補缺失值、處理異常值等，以確保數(shù)據(jù)的質量。

3、數(shù)據(jù)轉換：

數(shù)據(jù)轉換是將原始數(shù)據(jù)轉換成可用于分析和建模的形式。常見的數(shù)據(jù)轉換操作包括數(shù)據(jù)格式轉換、特征提取、特征生成等。通過數(shù)據(jù)轉換，可以從原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并為后續(xù)的分析做準備。

4、數(shù)據(jù)分析：

數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)處理的核心環(huán)節(jié)，通過運用統(tǒng)計學和機器學習等方法，對數(shù)據(jù)進行探索和解釋。數(shù)據(jù)分析可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和關聯(lián)性，從而為決策提供支持。常見的數(shù)據(jù)分析方法包括描述統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計、回歸分析、聚類分析等。

5、數(shù)據(jù)可視化：

數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖表、圖形等形式展示出來，使得人們能夠更直觀地理解和解釋數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化，可以更清晰地展示數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關系，幫助決策者更好地把握數(shù)據(jù)背后的信息。常見的數(shù)據(jù)可視化工具包括折線圖、柱狀圖、散點圖、地圖等。

6、數(shù)據(jù)處理工具與技術：

實際的數(shù)據(jù)處理工作通常借助各種數(shù)據(jù)處理工具和技術來完成。常用的數(shù)據(jù)處理工具包括Python中的pandas和numpy庫、R語言中的dplyr和tidyverse包等。

此外，還有一些數(shù)據(jù)處理平臺和工具，如Excel、SPSS、Tableau等，提供了可視化界面和更高級的功能，方便用戶進行數(shù)據(jù)處理和分析。

綜上，數(shù)據(jù)處理涵蓋了數(shù)據(jù)收集、清洗、轉換、分析和可視化等內(nèi)容。通過數(shù)據(jù)處理，可以對原始數(shù)據(jù)進行整理、提取有用信息，并通過統(tǒng)計和機器學習方法進行深入分析。

最終以可視化形式呈現(xiàn)給用戶，幫助其更好地理解和利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理工具和技術的應用也為數(shù)據(jù)處理提供了更高效和便捷的方式。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的挑戰(zhàn)：目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展依然存在諸多挑戰(zhàn)，包括七大方面的挑戰(zhàn)：業(yè)務部門沒有清晰的大數(shù)據(jù)需求導致數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸流失;內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島嚴重，導致數(shù)據(jù)價值不能充分挖掘;數(shù)據(jù)可用性低，數(shù)據(jù)質量差，導致數(shù)據(jù)無法利用;數(shù)據(jù)相關管理技。

機器學習之常見的數(shù)據(jù)預處理：原始數(shù)據(jù)存在的幾個問題：不一致;重復;含噪聲;維度高。

1.1數(shù)據(jù)挖掘中使用的數(shù)據(jù)的原則

盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義;去除惟一屬性;去除重復性;合理選擇關聯(lián)字段。

1.2常見的數(shù)據(jù)預處理方法

數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗的目的不只是要消除錯誤、冗余和數(shù)據(jù)噪音，還要能將按不同的、不兼容的規(guī)則所得的各種數(shù)據(jù)集一致起來。數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并，并存放到一個一致的數(shù)據(jù)存儲(如數(shù)據(jù)倉庫)中。這些數(shù)據(jù)源可能包括多個數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)立方體或一般文件。

數(shù)據(jù)變換：找到數(shù)據(jù)的特征表示，用維度變換來減少有效變量的數(shù)目或找到數(shù)據(jù)的不變式，包括規(guī)格化、規(guī)約、切換和投影等操作。數(shù)據(jù)規(guī)約：是在對發(fā)現(xiàn)任務和數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解的基礎上，尋找依賴于發(fā)現(xiàn)目標的表達數(shù)據(jù)的有用特征，以縮減數(shù)據(jù)模型，從而在盡可能保持數(shù)據(jù)原貌的前提下最大限度的精簡數(shù)據(jù)量，主要有兩個途徑：屬性選擇和數(shù)據(jù)抽樣，分別針對數(shù)據(jù)庫中的屬性和記錄。

二、數(shù)據(jù)清洗

2.1缺失值處理的兩種方法

刪除法，根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同角度，刪除法可分為以下4種：

(1)刪除觀測樣本(2)刪除變量：當某個變量缺失值較多且對研究目標影響不大時，可以將整個變量整體刪除(3)使用完整原始數(shù)據(jù)分析：當數(shù)據(jù)存在較多缺失而其原始數(shù)據(jù)完整時，可以使用原始數(shù)據(jù)替代現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分析;(4)改變權重：當刪除缺失數(shù)據(jù)會改變數(shù)據(jù)結構時，通過對完整數(shù)據(jù)按照不同的權重進行加工，可以降低刪除數(shù)據(jù)帶來的偏差。

插補法：在條件允許的情況下，找到缺失值的替代值進行插補，盡可能還原真實數(shù)據(jù)是更好的方法。常見的方法有均值插補、回歸插補、二階插補、熱平臺、冷平臺等單一變量插補。

(1)均值法是通過計算缺失值所在變量所有非缺失觀測值的均值，使用均值來代替缺失值的插補方法。(2)均值法不能利用相關變量信息，因此會存在一定偏差，而回歸模型是將需要插補變量作為因變量，其他相關變量作為自變量，通過建立回歸模型預測出因變量的值對缺失變量進行插補。(3)熱平臺插補是指在非缺失數(shù)據(jù)集中找到一個與缺失值所在樣本相似的樣本(匹配樣本)，利用其中的觀測值對缺失值進行插補。(4)在實際操作中，尤其當變量數(shù)量很多時，通常很難找到與需要插補樣本完全相同的樣本，此時可以按照某些變量將數(shù)據(jù)分層，在層中對缺失值使用均值插補，即采取冷平臺插補法。

2.2噪聲數(shù)據(jù)處理

噪聲是一個測量變量中的隨機錯誤和偏差，包括錯誤值或偏離期望的孤立點值。

噪聲檢查中比較常見的方法：

(1)通過尋找數(shù)據(jù)集中與其他觀測值及均值差距最大的點作為異常(2)聚類方法檢測，將類似的取值組織成“群”或“簇”，落在“簇”集合之外的值被視為離群點。在進行噪聲檢查后，通常采用分箱、聚類、回歸、計算機檢查和人工檢查結合等方法“光滑”數(shù)據(jù)，去掉數(shù)據(jù)中的噪聲。

分箱：分箱方法是一種簡單常用的預處理方法，通過考察相鄰數(shù)據(jù)來確定最終值。所謂“分箱”，實際上就是按照屬性值劃分的子區(qū)間，如果一個屬性值處于某個子區(qū)間范圍內(nèi)，就稱把該屬性值放進這個子區(qū)間所代表的“箱子”內(nèi)。把待處理的數(shù)據(jù)(某列屬性值)按照一定的規(guī)則放進一些箱子中，考察每一個箱子中的數(shù)據(jù)，采用某種方法分別對各個箱子中的數(shù)據(jù)進行處理。在采用分箱技術時，需要確定的兩個主要問題就是：如何分箱以及如何對每個箱子中的數(shù)據(jù)進行平滑處理。

2.2.1分箱的方法：有4種：等深分箱法、等寬分箱法、最小熵法和用戶自定義區(qū)間法。

等深分箱法(統(tǒng)一權重)：將數(shù)據(jù)集按記錄行數(shù)分箱，每箱具有相同的記錄數(shù)，每箱記錄數(shù)稱為箱子的深度。這是最簡單的一種分箱方法。

設定權重(箱子深度)為4，分箱后

箱1：800 1000 1200 1500

箱2：1500 1800 2000 2300

箱3：2500 2800 3000 3500

箱4：4000 4500 4800 5000

等寬分箱法(統(tǒng)一區(qū)間)：使數(shù)據(jù)集在整個屬性值的區(qū)間上平均分布，即每個箱的區(qū)間范圍是一個常量，稱為箱子寬度。

設定區(qū)間范圍(箱子寬度)為1000元人民幣，分箱后

箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800

箱2：2000 2300 2500 2800 3000

箱3：3500 4000 4500

箱4：4800 5000

用戶自定義區(qū)間：用戶可以根據(jù)需要自定義區(qū)間，當用戶明確希望觀察某些區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)分布時，使用這種方法可以方便地幫助用戶達到目的。

如將客戶收入劃分為1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上幾組，分箱后

箱1：800

箱2：1000 1200 1500 1500 1800 2000

箱3：2300 2500 2800 3000

箱4：3500 4000

箱5：4500 4800 5000

2.2.2數(shù)據(jù)平滑方法

按平均值平滑：對同一箱值中的數(shù)據(jù)求平均值，用平均值替代該箱子中的所有數(shù)據(jù)。按邊界值平滑：用距離較小的邊界值替代箱中每一數(shù)據(jù)。按中值平滑：取箱子的中值，用來替代箱子中的所有數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成中的兩個主要問題是：

(1)如何對多個數(shù)據(jù)集進行匹配，當一個數(shù)據(jù)庫的屬性與另一個數(shù)據(jù)庫的屬性匹配時，必須注意數(shù)據(jù)的結構;(2)數(shù)據(jù)冗余。兩個數(shù)據(jù)集有兩個命名不同但實際數(shù)據(jù)相同的屬性，那么其中一個屬性就是冗余的。

四、數(shù)據(jù)變換

數(shù)據(jù)變換策略主要包括以下幾種：

光滑：去掉噪聲;屬性構造：由給定的屬性構造出新屬性并添加到數(shù)據(jù)集中。例如，通過“銷售額”和“成本”構造出“利潤”，只需要對相應屬性數(shù)據(jù)進行簡單變換即可聚集：對數(shù)據(jù)進行匯總。比如通過日銷售數(shù)據(jù)，計算月和年的銷售數(shù)據(jù);規(guī)范化：把數(shù)據(jù)單按比例縮放，比如數(shù)據(jù)標準化處理;離散化：將定量數(shù)據(jù)向定性數(shù)據(jù)轉化。比如一系列連續(xù)數(shù)據(jù)，可用標簽進行替換(0,1);

五、數(shù)據(jù)歸約

數(shù)據(jù)歸約通常用維歸約、數(shù)值歸約方法實現(xiàn)。維歸約指通過減少屬性的方式壓縮數(shù)據(jù)量，通過移除不相關的屬性，可以提高模型效率。常見的維歸約方法有：分類樹、隨機森林通過對分類效果的影響大小篩選屬性;小波變換、主成分分析通過把原數(shù)據(jù)變換或投影到較小的空間來降低維數(shù)。