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?？梢暬梢灾庇^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。

1、Excel

Excel是最基礎(chǔ)也最常用的數(shù)據(jù)分析軟件，可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作。

2、SAS軟件

SAS是全球最大的軟件公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理、分析和展現(xiàn)有機(jī)地融為一體，功能非常強(qiáng)大。

3、R軟件

R是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖軟件系統(tǒng)。具備數(shù)組運(yùn)算工具(其向量、矩陣運(yùn)算方面功能尤其強(qiáng)大)，完整連貫的統(tǒng)計(jì)分析工具，優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)制圖功能。

4、SPSS

SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，也是比較成熟的分析工具，操作簡便、編程方便、功能強(qiáng)大。

5、Python

Python可以說是現(xiàn)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理的主流軟件工具了，強(qiáng)大的庫和編程特性，可以幫助我們快速處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和挖掘任務(wù)。

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?？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。

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。

1.FineBI

目前國內(nèi)數(shù)據(jù)分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企業(yè)客戶多、服務(wù)范圍廣,多維OLAP分析是BI工具分析功能的集中體現(xiàn)，憑借FineBI簡單流暢的操作、強(qiáng)勁的大數(shù)據(jù)性能和自助式的分析體驗(yàn),企業(yè)可充分了解和利用他們的數(shù)據(jù),增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。

2.Tableau

Tableau是大數(shù)據(jù)可視化軟件的市場領(lǐng)導(dǎo)者之一，在為大數(shù)據(jù)操作，深度學(xué)習(xí)算法和多種類型的AI應(yīng)用程序提供交互式數(shù)據(jù)可視化方面尤為高效。它內(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，可以快速地做出動態(tài)交互圖。

3.永洪敏捷BI

該產(chǎn)品穩(wěn)定性較高，利用sql處理數(shù)據(jù)。永洪的技術(shù)主要分為大數(shù)據(jù)和可視化亮點(diǎn)。覆蓋BI和大數(shù)據(jù)(海量數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)分析)，敏捷BI，自服務(wù)BI，探索式BI，性價(jià)比高。但不支持程序接口，實(shí)施交由第三方外包。永洪BI在產(chǎn)品能力上還不錯，特別是大數(shù)據(jù)性能方面，同樣可以支撐億級數(shù)據(jù)的抽取和分析，而在服務(wù)方面則表現(xiàn)一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一個(gè)基于Web的業(yè)務(wù)分析工具套件，擅長數(shù)據(jù)可視化，采用的CS架構(gòu)，主要的報(bào)表連接過程使用的客戶端，瀏覽器端可以進(jìn)行簡單的報(bào)表編輯。其連接數(shù)據(jù)源需要單獨(dú)下載msi驅(qū)動，而不是目前主流的JDBC的連接方式。操作基本都是拖拽，不過其探索式分析能力有限，不適合做定制化開發(fā)(這個(gè)不符合我們需要集成的需求)。學(xué)習(xí)成本較低上手快，但功能簡單，無法支持復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，不支持定制開發(fā)。

5.SmartBI

企業(yè)級商業(yè)智能應(yīng)用平臺，用戶可以更直觀便捷地獲取信息。能滿足用戶自助式的數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表，OLAP，各種業(yè)務(wù)報(bào)表，制作儀表盤，在移動終端上展示，有統(tǒng)一服務(wù)平臺支持眾多的管理維護(hù)功能。和FineBI同為比較不錯的國內(nèi)BI數(shù)據(jù)分析軟件，但是操作體驗(yàn)并不是很好，界面粗糙，并沒有FineBI的界面美觀。

6.Qlikview

屬于新一代的輕量化商業(yè)智能BI產(chǎn)品，體現(xiàn)在建模、部署和使用上。只能運(yùn)行在windows系統(tǒng)，C/S的產(chǎn)品架構(gòu)。采用內(nèi)存動態(tài)計(jì)算，數(shù)據(jù)量小時(shí)，速度很快;數(shù)據(jù)量大時(shí)，吃內(nèi)存很厲害性能偏慢。不過目前對于QlikView也是代理形式為主，本地化和定制化能力差，和tableau一樣沒有大數(shù)據(jù)處理能力，需要對接數(shù)據(jù)倉庫。國內(nèi)復(fù)雜報(bào)表填報(bào)等難以支持，另外代理商對客戶的響應(yīng)能力有限。