工具介紹

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開(kāi)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Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國(guó)內(nèi)的有BDP，國(guó)云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

擴(kuò)展資料

大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。

2.、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

國(guó)外BI工具有tableau，這是一種幾乎是數(shù)據(jù)分析師人人會(huì)提的工具，內(nèi)置常用的分析圖表，和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析，制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告。 因?yàn)槭巧虡I(yè)智能，解決的問(wèn)題更偏向商業(yè)分析，用 Tableau可以快速地做出動(dòng)態(tài)交互圖，并且圖表和配色也拿得出手。

國(guó)內(nèi)廠商帆軟，性?xún)r(jià)比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。內(nèi)置豐富圖表，不需要代碼調(diào)用，可直接拖拽生成，包括一些數(shù)據(jù)挖掘模型也是?？捎糜跇I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析，制作dashboard，也可構(gòu)建可視化大屏。他是tableau的平價(jià)替代，有別于Tableau的是，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的功能更多?？膳c大數(shù)據(jù)平臺(tái)，各類(lèi)多維數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合，所以在企業(yè)級(jí)BI應(yīng)用上廣泛，個(gè)人使用免費(fèi)。

4.推薦幾種比較好用的BI產(chǎn)品

tableau，這是一種幾乎是數(shù)據(jù)分析師人人會(huì)提的工具，內(nèi)置常用的分析圖表，和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析，制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告。用 Tableau可以快速地做出動(dòng)態(tài)交互圖，并且圖表和配色也拿得出手。

國(guó)內(nèi)廠商帆軟，F(xiàn)ineBI性?xún)r(jià)比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。內(nèi)置豐富圖表，不需要代碼調(diào)用，可直接拖拽生成，包括一些數(shù)據(jù)挖掘模型也是?？捎糜跇I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析，制作dashboard，也可構(gòu)建可視化大屏。他是tableau的平價(jià)替代，有別于Tableau的是，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的功能更多。從內(nèi)置的ETL功能以及數(shù)據(jù)處理方式上看出，側(cè)重業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析以及可視化展現(xiàn)?？膳c大數(shù)據(jù)平臺(tái)，各類(lèi)多維數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合，所以在企業(yè)級(jí)BI應(yīng)用上廣泛，個(gè)人用免費(fèi)。

舉例用FineBI操作

數(shù)據(jù)導(dǎo)入：第一步要通過(guò)連接數(shù)據(jù)庫(kù)或者導(dǎo)入EXCEL完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入，EXCEL比較好說(shuō)，但是如果你想連接Oracle、MYSQL、SAPBW、HANA等數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，就要求你所使用的軟件能夠支持對(duì)接各類(lèi)數(shù)據(jù)源，例如FineBI；

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：第二步是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，選擇要分析的字段，然后按照你的需求進(jìn)行分類(lèi)、匯總、新增列、合并、行列轉(zhuǎn)換等等；

數(shù)據(jù)分析：第三步是通過(guò)創(chuàng)建組件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如果沒(méi)有目的，可以通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽字段，看看自動(dòng)生成的數(shù)據(jù)是什么趨勢(shì)，尋找規(guī)律，進(jìn)行探索式分析；

數(shù)據(jù)可視化：第四步就是要將組件按照主題在儀表板上進(jìn)行組合美化，然后完成收工，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)出或者分享等功能；

BI數(shù)據(jù)分析工具有很多，主要包括以下幾類(lèi)：

一、Excel數(shù)據(jù)分析工具

Excel是一款常用的數(shù)據(jù)分析工具，它提供了數(shù)據(jù)透視表、圖表分析等功能，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理、排序、篩選和可視化展示。對(duì)于小規(guī)模的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，Excel是一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的選擇。

二、Python數(shù)據(jù)分析工具

Python是一種編程語(yǔ)言，其中包含了多個(gè)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫(kù)，如Pandas、NumPy和Matplotlib等。這些庫(kù)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化等操作，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

三、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言及數(shù)據(jù)分析工具

SQL是用于管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)言，它可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的查詢(xún)、分析和處理。許多數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，如MySQL、Oracle等，都支持SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。此外，還有一些基于SQL的數(shù)據(jù)分析工具，如Tableau、PowerBI等，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。

四、專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)分析工具軟件

除了上述幾種工具，還有許多專(zhuān)門(mén)用于數(shù)據(jù)分析的工具軟件，如SPSS、SAS等。這些軟件提供了豐富的數(shù)據(jù)分析方法和模型，適用于各種行業(yè)和領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。