工具介紹

1、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Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉庫

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）

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(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)測性的判斷。

4、Semantic Engines（語義引擎）

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。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(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)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫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)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉庫的構(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)，并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問，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。

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)核心競爭力的基石。面對海量信息，如何高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)查詢和分析，對企業(yè)決策至關(guān)重要。市面上涌現(xiàn)了眾多強(qiáng)大且實(shí)用的數(shù)據(jù)工具與平臺，幫助企業(yè)在智能化決策的道路上更進(jìn)一步。下面，我們將深入探討幾個(gè)備受推崇的大數(shù)據(jù)分析工具，它們各具特色，滿足不同企業(yè)的需求。

1.百度統(tǒng)計(jì)

作為百度推出的免費(fèi)流量分析專家，百度統(tǒng)計(jì)以詳盡的用戶行為追蹤和百度推廣數(shù)據(jù)集成，助力企業(yè)優(yōu)化用戶體驗(yàn)并提升投資回報(bào)。其多元化的圖形化報(bào)告，包括流量分析、來源分析、網(wǎng)站分析等，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)與海量資源，為企業(yè)提供全方位的用戶行為洞察。

服務(wù)特色：

全面的數(shù)據(jù)分析平臺，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)與百度資源

集成百度推廣數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)優(yōu)化推廣策略

2.友盟+

友盟+結(jié)合實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)資源，覆蓋191個(gè)行業(yè)和300+分析指標(biāo)，借助AI賦能，為企業(yè)提供深度用戶洞察、業(yè)務(wù)決策支持和持續(xù)增長。憑借多項(xiàng)知識產(chǎn)權(quán)和安全認(rèn)證，友盟+是企業(yè)深度分析和營銷增長的得力助手。

3.諸葛io

諸葛io專為移動(dòng)應(yīng)用和網(wǎng)站設(shè)計(jì)，憑借用戶全生命周期跟蹤技術(shù)，助力運(yùn)營者深入了解用戶行為。其新一代產(chǎn)品以用戶為中心，提供一站式的“產(chǎn)品+服務(wù)”數(shù)據(jù)解決方案，覆蓋SaaS基礎(chǔ)版到私有化部署的多版本選擇。

4.神策數(shù)據(jù)

神策數(shù)據(jù)作為專業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)商，以用戶級大數(shù)據(jù)分析為核心，提供神策分析、智能運(yùn)營等產(chǎn)品，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。其PaaS平臺支持私有化部署，確保數(shù)據(jù)安全和靈活性。

5.數(shù)數(shù)科技

數(shù)數(shù)科技致力于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，提供一體化的數(shù)據(jù)采集、存儲和分析服務(wù)，以簡單高效為特點(diǎn)，支持私有化部署和深度多維分析，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策環(huán)境。

6. GrowingIO

GrowingIO是國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺，為產(chǎn)品、運(yùn)營等團(tuán)隊(duì)提供客戶數(shù)據(jù)平臺和智能運(yùn)營解決方案，助力企業(yè)增長。它專注于多個(gè)行業(yè)，提供專業(yè)的數(shù)據(jù)采集和分析工具，以及定制化場景解決方案。

采購小貼士：

選擇數(shù)據(jù)分析工具需綜合考慮企業(yè)實(shí)力、功能需求、易用性、服務(wù)及價(jià)格。沒有萬能的解決方案，需根據(jù)客戶群體和業(yè)務(wù)需求來定制。不妨聯(lián)系專業(yè)顧問，獲取免費(fèi)咨詢、軟件資料和報(bào)價(jià)，參與我們的選型交流群，與同行分享經(jīng)驗(yàn)和獲取更多優(yōu)惠。

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通過這些工具，企業(yè)可以更好地理解和利用數(shù)據(jù)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升決策效率，從而在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢。根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，挑選最適合的工具，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)發(fā)展的強(qiáng)大引擎。

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。可以充當(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。

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。

在大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)智能的世界中，術(shù)語猶如繁星點(diǎn)點(diǎn)，照亮了數(shù)據(jù)處理與分析的廣闊天空。讓我們逐一探索這些關(guān)鍵概念，以便更好地理解和利用它們。

即席查詢，如同數(shù)據(jù)倉庫中的靈活勇士，用戶可以隨心所欲地定制查詢，其核心功能與SQL相似，但缺乏預(yù)優(yōu)化，直接反映數(shù)據(jù)倉庫的效率。它專為海量清單查詢而生，條件設(shè)置自由，且能迅速響應(yīng)，比如Presto、Kylin和Impala等工具就是它的得力助手。

透視分析則是數(shù)據(jù)分析師的速寫本，交互式報(bào)表的魔法棒。它能快速合并和切片數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析，讓Excel般的易用性與大數(shù)據(jù)的秒級響應(yīng)無縫對接，數(shù)據(jù)透視表就是其中的明星代表。

數(shù)據(jù)的魔法變幻中，原子指標(biāo)與虛擬指標(biāo)扮演著重要角色。它們是業(yè)務(wù)動(dòng)作與統(tǒng)計(jì)口徑的結(jié)合體，通過派生定義統(tǒng)計(jì)范圍，細(xì)分事務(wù)型和存量型，例如交易金額的完成值和占比，為決策提供有力支撐。

經(jīng)典的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）則是數(shù)據(jù)的秩序守護(hù)者，它負(fù)責(zé)邏輯組織和數(shù)據(jù)存取，確保信息的精確和一致性。

而當(dāng)面對海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)時(shí)，Hadoop如曙光降臨。作為Apache基金會(huì)的分布式計(jì)算框架，Hadoop的核心組件HDFS是一個(gè)高容錯(cuò)、成本低且吞吐量驚人的文件系統(tǒng)，它支持流式訪問，HDFS負(fù)責(zé)存儲，MapReduce則在計(jì)算層面發(fā)揮威力，共同構(gòu)建了大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)框架。

在數(shù)據(jù)收集與分析的旅程中，埋點(diǎn)技術(shù)如同一雙無形的眼睛，追蹤用戶行為，為決策提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持。ABI平臺，即分析與商業(yè)智能，它區(qū)別于AI+BI，以指標(biāo)為核心，通過數(shù)據(jù)集市和指標(biāo)中臺，以需求為導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)輕量級和敏捷的商業(yè)洞察。

最后，ETL——數(shù)據(jù)的生命線。它涉及數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載，是構(gòu)建商業(yè)智能的基礎(chǔ)，項(xiàng)目的成敗往往與其緊密相關(guān)。ETL工具、SQL以及兩者結(jié)合的手段，共同編織了數(shù)據(jù)世界的經(jīng)緯。

以上概念猶如數(shù)據(jù)處理的拼圖，每一部分都不可或缺，共同構(gòu)建了我們理解和駕馭大數(shù)據(jù)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。理解并熟練運(yùn)用它們，將使我們在數(shù)據(jù)智能的浪潮中游刃有余。