大數據的開源軟體有哪些

A. 常見的大數據分析工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

B. 大數據分析工具有哪些

大數據分析工具有：

1、R-編程

R 編程是對所有人免費的最好的大數據分析工具之一。它是一種領先的統計編程語言，可用於統計分析、科學計算、數據可視化等。R 編程語言還可以擴展自身以執行各種大數據分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數據科學家可以輕松創建統計引擎，根據相關和准確的數據收集提供更好、更精確的數據洞察力。它具有類數據處理和存儲。我們還可以在 R 編程中集成其他數據分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數據傳輸和准確的分析。R 提供了大量可用於任何數據集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領先的大數據分析工具開源。它是一個軟體框架，用於在商品硬體的集群上存儲數據和運行應用程序。它是由軟體生態系統組成的領先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統或 HDFS 和 MapRece。它被認為是大數據分析的頂級數據倉庫。它具有在數百台廉價伺服器上存儲和分發大數據集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執行大數據分析。您還可以根據您的要求向其添加新節點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界領先的資料庫軟體。它基於 NoSQL 資料庫，可用於存儲比基於 RDBMS 的資料庫軟體更多的數據量。MongoDB 功能強大，是最好的大數據分析工具之一。

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 中的一個基本數據單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內容和欄位數量因 MongoDB 中的文檔而異。

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

MongoDB 有一個內置的數據模型，使程序員能夠理想地表示層次關系來存儲數組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數據准備、機器學習、預測模型部署等的領先平台之一。它是最好的免費大數據分析工具，可用於數據分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用於分析過程設計的一流圖形用戶界面。它獨立於平台，適用於 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。

它使用戶能夠採用大型數據集在 Hadoop 中進行訓練。除此之外，它還允許團隊協作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。

它還組裝請求並重用 Spark 容器以對流程進行智能優化。RapidMiner有五種數據分析產品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最強大的開源大數據分析工具之一。藉助其數據處理框架，它可以處理大量數據集。通過結合或其他分布式計算工具，在多台計算機上分發數據處理任務非常容易。

它具有用於流式 SQL、機器學習和圖形處理支持的內置功能。它還使該站點成為大數據轉換的最快速和通用的生成器。我們可以在內存中以快 100 倍的速度處理數據，而在磁碟中則快 10 倍。

除此之外，它還擁有 80 個高級運算元，可以更快地構建並行應用程序。它還提供 Java 中的高級 API。該平台還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用於不同的數據存儲，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領先的大數據分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共雲計算平台，是提供包括計算、分析、存儲和網路在內的廣泛服務的領先平台。

Windows Azure 提供兩類標准和高級的大數據雲產品。它可以無縫處理大量數據工作負載。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業領先的 SLA 以及企業級安全和監控。它也是開發人員和數據科學家的最佳和高效平台。它提供了在最先進的應用程序中很容易製作的實時數據。

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

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數據分析工具之一。它是一種 BI 工具，可以無縫地用於數據分析，並幫助我們直觀地分析數據以更好地理解原始數據。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數據源，例如業務應用程序、資料庫軟體、雲存儲、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且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho 分析中上傳數據也非常靈活和容易。我們還可以在其中創建自定義儀錶板，因為它易於部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平台。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作。

它是最好的大數據分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓更少。因此，它是初創企業和入門級企業的最佳選擇。

以上內容參考 網路——大數據分析

C. 漫談工業大數據9：開源工業大數據軟體簡介（上）

今天真是一個美好的時代，有無數的開源系統可以為我們提供服務，現在有許多開發軟體可以用到工業大數據中，當然很多系統還不成熟，應用到工業中還需要小心，並且需要開發人員對其進行一定的優化和調整。下面就簡單介紹一些開源的大數據工具軟體，看看有哪些能夠應用到工業大數據領域。

下面這張圖是我根據網上流傳的一張開源大數據軟體分類圖整理的：

我們可以把開源大數據軟體分成幾類，有一些可以逐步應用到工業大數據領域，下面就一一介紹一下這些軟體。（以下系統介紹大都來源於網路）

1、數據存儲類

（1）關系資料庫MySQL

這個就不用太多介紹了吧，關系型資料庫領域應用最廣泛的開源軟體，目前屬於 Oracle 旗下產品。

（2）文件資料庫Hadoop

Hadoop是大數據時代的明星產品，它最大的成就在於實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬體上，而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。

Hadoop可以在工業大數據應用中用來作為底層的基礎資料庫，由於它採用了分布式部署的方式，如果是私有雲部署，適用於大型企業集團。如果是公有雲的話，可以用來存儲文檔、視頻、圖像等資料。

（3）列資料庫Hbase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。

基於Hbase開發的OpenTSDB，可以存儲所有的時序（無須采樣）來構建一個分布式、可伸縮的時間序列資料庫。它支持秒級數據採集所有metrics，支持永久存儲，可以做容量規劃，並很容易的接入到現有的報警系統里。

這樣的話，它就可以替代在工業領域用得最多的實時資料庫。

（4）文檔資料庫MongoDB

MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。

MongoDB適合於存儲工業大數據中的各類文檔，包括各類圖紙、文檔等。

（5）圖資料庫Neo4j/OrientDB

圖資料庫不是存放圖片的，是基於圖的形式構建的數據系統。

Neo4j是一個高性能的,NOSQL圖形資料庫，它將結構化數據存儲在網路上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網路(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎，該引擎具有成熟資料庫的所有特性。程序員工作在一個面向對象的、靈活的網路結構下而不是嚴格、靜態的表中——但是他們可以享受到具備完全的事務特性、 企業級 的資料庫的所有好處。

OrientDB是兼具文檔資料庫的靈活性和圖形資料庫管理 鏈接 能力的可深層次擴展的文檔-圖形資料庫管理系統。可選無模式、全模式或混合模式下。支持許多高級特性，諸如ACID事務、快速索引，原生和SQL查詢功能。可以JSON格式導入、導出文檔。若不執行昂貴的JOIN操作的話，如同關系資料庫可在幾毫秒內可檢索數以百記的鏈接文檔圖。

這些資料庫都可以用來存儲非結構化數據。

2、數據分析類

（1）批處理MapRece/Spark

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。

這些大數據的明星產品可以用來做工業大數據的處理。

（2）流處理Storm

Storm是一個開源的分布式實時計算系統，可以簡單、可靠的處理大量的數據流。Storm有很多使用場景：如實時分析，在線機器學習，持續計算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平擴展，具有高容錯性，保證每個消息都會得到處理，而且處理速度很快（在一個小集群中，每個結點每秒可以處理數以百萬計的消息）。Storm的部署和運維都很便捷，而且更為重要的是可以使用任意編程語言來開發應用。

（3）圖處理Giraph

Giraph是什麼？Giraph是Apache基金會開源項目之一，被定義為迭代式圖處理系統。他架構在Hadoop之上，提供了圖處理介面，專門處理大數據的圖問題。

Giraph的存在很有必要，現在的大數據的圖問題又很多，例如表達人與人之間的關系的有社交網路，搜索引擎需要經常計算網頁與網頁之間的關系，而map-rece介面不太適合實現圖演算法。

Giraph主要用於分析用戶或者內容之間的聯系或重要性。

（4）並行計算MPI/OpenCL

OpenCL（全稱Open Computing Language，開放運算語言）是第一個面向 異構系統 通用目的並行編程的開放式、免費標准，也是一個統一的編程環境，便於軟體開發人員為高性能計算 伺服器 、桌面計算系統、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用於多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數字信號處理器(DSP)等其他並行處理器，在 游戲 、 娛樂 、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。

（5）分析框架Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。

（6）分析框架Pig

Apache Pig 是apache平台下的一個免費開源項目，Pig為大型數據集的處理提供了更高層次的抽象，很多時候數據的處理需要多個MapRece過程才能實現，使得數據處理過程與該模式匹配可能很困難。有了Pig就能夠使用更豐富的數據結構。[2]

Pig LatinPig Latin 是一個相對簡單的語言，一條語句 就是一個操作，與資料庫的表類似，可以在關系資料庫中找到它（其中，元組代錶行，並且每個元組都由欄位組成）。

Pig 擁有大量的數據類型，不僅支持包、元組和映射等高級概念，還支持簡單的數據類型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。並且，還有一套完整的比較運算符，包括使用正則表達式的豐富匹配模式。

D. 大數據平台的軟體有哪些

一、Phoenix
簡介：這是一個Java中間層，可以讓開發者在Apache HBase上執行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫，代碼位於GitHub上，並且提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。
Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBase scan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBase API、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒
二、Stinger
簡介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主導開發，運行在YARN上的DAG計算框架。
某些測試下，Stinger能提升10倍左右的性能，同時會讓Hive支持更多的SQL，其主要優點包括：
❶讓用戶在Hadoop獲得更多的查詢匹配。其中包括類似OVER的字句分析功能，支持WHERE查詢，讓Hive的樣式系統更符合SQL模型。
❷優化了Hive請求執行計劃，優化後請求時間減少90%。改動了Hive執行引擎，增加單Hive任務的被秒處理記錄數。
❸在Hive社區中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一種更現代、高效和高性能的方式來儲存Hive數據。
三、Presto
簡介：Facebook開源的數據查詢引擎Presto ，可對250PB以上的數據進行快速地互動式分析。該項目始於 2012 年秋季開始開發，目前該項目已經在超過 1000 名 Facebook 雇員中使用，運行超過 30000 個查詢，每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 當前支持 ANSI SQL 的大多數特效，包括聯合查詢、左右聯接、子查詢以及一些聚合和計算函數；支持近似截然不同的計數(DISTINCT COUNT)等。

E. 請問大數據開發工具有哪些

你好，目前大數據常用的工具有Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Storm、Apache Cassandra、Apache Kafka等等。下面分別介紹一下這幾種工具：

1. Hadoop用於存儲過程和分析大數據。Hadoop 是用 Java 編寫的。Apache Hadoop 支持並行處理數據，因為它同時在多台機器上工作。它使用集群架構。集群是一組通過 LAN 連接的系統。Apache Hadoop是大數據行業中最常用的工具之一

2. Apache Spark可以被認為是 Hadoop 的繼承者，因為它克服了它的缺點。Spark 與 Hadoop 不同，它同時支持實時和批處理。它是一個通用的集群系統。它還支持內存計算，比 Hadoop 快 100 倍。這可以通過減少對磁碟的讀/寫操作次數來實現

3. Apache Storm 是一個開源的大數據工具，分布式實時和容錯處理系統。它有效地處理無限的數據流。通過無界流，我們指的是不斷增長的數據，並且有一個開始但沒有定義的結束

4. Apache Cassandra是一個分布式資料庫，可提供高可用性和可擴展性，而不會影響性能效率。它是最好的大數據工具之一，可以容納所有類型的數據集，即結構化、半結構化和非結構化

5. MongoDB是一個開源數據分析工具，提供跨平台能力的NoSQL資料庫。對於需要快速移動和實時數據來做出決策的企業來說，它堪稱典範

6. Apache Kafka 是一個分布式事件處理或流式處理平台，可為系統提供高吞吐量。它的效率足以每天處理數萬億個事件。它是一個高度可擴展的流媒體平台，還提供了出色的容錯能力

當然，除了這些之外，還有一些其他跨平台的工具可供大數據使用。

希望我的回答能幫到你！

F. 大數據開發工具有哪些

大數據研究的出現，為企業、研究機構、政府決策提供了新的行之有效思路和手段，想要做好大數據的管理和分析，一些大數據開發工具 的使用是必不可少的，以下是大數據開發過程中常用的工具：
1. Apache Hive
Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop開源生態系統的新成員。它提供了一個比Hive更快的查詢引擎，因為它依賴於自己的數據處理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服務。同時，它還用於事件流處理、實時查詢和機器學習等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一個通過資料庫列生成報表的開源軟體。行業領導者發現Jaspersoft軟體是一流的, 許多企業已經使用它來將SQL表轉化為pdf,，這使每個人都可以在會議上對其進行審議。另外，JasperReports提供了一個連接配置單元來替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是個強大的移動應用分析工具。開發者只需要簡單到一行代碼， 就可以跟蹤他們想要的關於他們應用的任何信息。開發者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是專為開發者打造的Hadoop開發平台，它用Pig和Python的組合替代了MapRece以便開發者能簡單地編寫Hadoop管道（Pipeline）。
6. Placed Analytics
利用腳本語言以及API， PlacedAnalytics能夠提供針對移動和網路應用的詳細用戶行為分析。包括， 用戶使用時間和地理位置信息。 這些可以幫助開發者的應用更好地吸引廣告商， 也可以幫助開發者對自己的應用進行改善。
7. Ingres Corp
它擁有超過一萬客戶而且正在擴增。它通過Vectorwise以及對ParAccel實現了擴展。這些發展分別導致了Actian Vector和Actian Matrix的創建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他發行版本可供選擇。
8. Talend Open Studio
Talend是一個統一的平台，它通過提供一個統一的，跨企業邊界生命周期管理的環境，使數據管理和應用更簡單便捷。這種設計可以幫助企業構建靈活、高性能的企業架構,在次架構下，集成並啟用百分之百開源服務的分布式應用程序變為可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力為開源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作為目標數據倉庫，高效的數據平台，或現有數據倉庫的ETL來源。企業規模可以用作集成Hadoop與傳統數據倉庫的基礎。 Cloudera致力於成為數據管理的「重心」。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以連接到NoSQL資料庫，有很多內置模塊，可以把它們拖放到一個圖片上, 然後將它們連接起來。
工具的熟練使用可以起到事半功倍的效果，以上僅僅是一些數據開發過程中常用的工具，對於大數據開發人員來說是需要熟練掌握的，當然，大數據開發 過程中也會需要藉助一些其他的工具，這就需要大數據開發人員 具有發現和解決問題的能力，以及養成善於積累的習慣！

G. 大數據挖掘通常用哪些軟體

大數據挖掘通常用的軟體有：
1.RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。
2.R，R-programming的簡稱，統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性
3.WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。
4.Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。
5.KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。

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H. 大數據分析工具都有哪些

大數據分析工具好用的有以下幾個，分別是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

2、BI工具

BI也就是商業智能，BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

3、Python

python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。

4、思邁特軟體Smartbi

融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求；滿足數據角色、分析角色、管理角色等所有用戶的需求。

5、Bokeh

這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

6、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。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

7、 Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。