大數據分析用什麼語言

A. 大數據用什麼語言

1、Python語言
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本（對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此）。

與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得「這非常有助於確保可讀性」，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R語言
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 「如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。
Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
4、Hadoop和Hive
一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。

B. 大數據分析一般用什麼工具分析

在大數據處理分析過程中常用的六大工具：

1、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

C. 大數據處理中最常用的編程語言有哪些

大數據分析需要用到JAVA、linux、JS等，還有R語言。大數據分析需要學習的內容有很多，可以到網站上詳細了解下。

D. 在大數據分析/挖掘領域，哪些編程語言應用最多

一般來詳說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。
做分析方面R語言是強項。
數據可視化是Matlab。
但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和Python
Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。

E. 有大量數據，做大數據分析預測用哪個語言好

不同軟體，不同語言，差不多了太多，因為內涵的方法論是沒區別的，只不過不同語言表現和實現的形式有所區別罷了

F. 大數據分析一般用什麼工具分析

今天就我們用過的幾款大數據分析工具簡單總結一下，與大家分享。

1、Tableau

這個號稱敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位於領導者象限，界面清爽、功能確實很強大，實至名歸。將數據拖入相關區域，自動出圖，圖形展示豐富，交互性較好。圖形自定義功能強大，各種圖形參數配置、自定義設置可以靈活設置，具備較強的數據處理和計算能力，可視化分析、互動式分析體驗良好。確實是一款功能強大、全面的數據可視化分析工具。新版本也集成了很多高級分析功能，分析更強大。但是基於圖表、儀錶板、故事報告的邏輯，完成一個復雜的業務匯報，大量的圖表、儀錶板組合很費事。給領導匯報的PPT需要先一個個截圖，然後再放到PPT裡面。作為一個數據分析工具是合格的，但是在企業級這種應用匯報中有點局限。

2、PowerBI

PowerBI是蓋茨大佬推出的工具，我們也興奮的開始試用，確實完全不同於Tableau的操作邏輯，更符合我們普通數據分析小白的需求，操作和Excel、PPT類似，功能模塊劃分清晰，上手真的超級快，圖形豐富度和靈活性也是很不錯。但是說實話，畢竟剛推出，系統BUG很多，可視化分析的功能也比較簡單。雖然有很多復雜的數據處理功能，但是那是需要有對Excel函數深入理解應用的基礎的，所以要支持復雜的業務分析還需要一定基礎。不過版本更新倒是很快，可以等等新版本。

3、Qlik

和Tableau齊名的數據可視化分析工具，QlikView在業界也享有很高的聲譽。不過Qlik Seanse產品系列才在大陸市場有比較大的推廣和應用。真的是一股清流，界面簡潔、流程清晰、操作簡單，交互性較好，真的是一款簡單易用的BI工具。但是不支持深度的數據分析，圖形計算和深度計算功能缺失，不能滿足復雜的業務分析需求。

最後將視線聚焦國內，目前搜索排名和市場宣傳比較好的也很多，永洪BI、帆軟BI、BDP等。不過經過個人感覺整體宣傳大於實際。

4、永洪BI

永洪BI功能方面應該是相對比較完善的，也是拖拽出圖，有點類似Tableau的邏輯，不過功能與Tableau相比還是差的不是一點半點，但是操作難度居然比Tableau還難。預定義的分析功能比較豐富，圖表功能和靈活性較大，但是操作的友好性不足。宣傳擁有高級分析的數據挖掘功能，後來發現就集成了開源的幾個演算法，功能非常簡單。而操作過程中大量的彈出框、難以理解含義的配置項，真的讓人很暈。一個簡單的堆積柱圖，就研究了好久，看幫助、看視頻才搞定。哎，只感嘆功能藏得太深，不想給人用啊。

5、帆軟BI

再說號稱FBI的帆軟BI，帆軟報表很多國人都很熟悉，功能確實很不錯，但是BI工具就真的一般般了。只能簡單出圖，配合報表工具使用，能讓頁面更好看，但是比起其他的可視化分析、BI工具，功能還是比較簡單，分析的能力不足，功能還是比較簡單。帆軟名氣確實很大，號稱行業第一，但是主要在報表層面，而數據可視化分析方面就比較欠缺了。

6、Tempo

另一款工具，全名叫「Tempo大數據分析平台」，宣傳比較少，2017年Gartner報告發布後無意中看到的。是一款BS的工具，申請試用也是費盡了波折啊，永洪是不想讓人用，他直接不想賣的節奏。

第一次試用也是一臉懵逼，不知道該點那！不過抱著破罐子破摔的心態稍微點了幾下之後，操作居然越來越流暢。也是拖拽式操作，數據可視化效果比較豐富，支持很多便捷計算，能滿足常用的業務分析。最最驚喜的是它還支持可視化報告導出PPT，徹底解決了分析結果輸出的問題。深入了解後，才發現他們的核心居然是「數據挖掘」，演算法十分豐富，也是拖拽式操作，我一個文科的分析小白，居然跟著指導和說明做出了一個數據預測的挖掘流，簡直不要太驚喜。掌握了Tempo的基本操作邏輯後，居然發現他的易用性真的很不錯，功能完整性和豐富性也很好。

G. 大數據分析一般用什麼工具呢

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

• Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

• R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

• Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。


• SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。

H. 大數據處理需要用到的編程語言有哪些

R語言:為統計人員開發的一種語言，可以用R語言構建深奧的統計模型、數據探索以及統計分析等
Python語言：Python是數據分析利器，使用Python進行科學計算可以提高效率，Python可以替代Excel進行更高效的數據處理
java語言：Java是一門很適合大數據項目的編程語言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大數據框架和工具都是用Java編寫的，因此，大數據會不可避免的使用到Java。
Scala語言:Scala是一門輕松的語言，在JVM上運行，成功地結合了函數範式和面向對象範式