A. 目前都有哪些數據分析的工具
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. 資料庫系統概念 怎麼樣
本書已經是第六版了，不是經典不會這樣長盛不衰的。書很好，就是要花時間看了。
《》是經典的資料庫系統教科書《Database System Concepts》的最新修訂版，全面介紹資料庫系統的各種知識，透徹闡釋資料庫管理的基本概念。本書內容豐富，不僅討論了關系數據模型和關系語言、資料庫設計過程、關系資料庫理論、資料庫應用設計和開發、數據存儲結構、數據存取技術、查詢優化方法、事務處理系統和並發控制、故障恢復技術、數據倉庫和數據挖掘，而且對性能調整、性能評測標准、資料庫應用測試和標准化、空間和地理數據、時間數據、多媒體數據、移動和個人資料庫管理以及事務處理監控器、事務工作流、電子商務、高性能事務系統、實時事務系統和持續長時間的事務等高級應用主題進行了廣泛討論。
《》既可作為高年級本科生或低年級研究生的資料庫課程教材，也可供資料庫領域的技術人員參考。
作者簡介Abraham Silberschatz，於紐約州立大學石溪分校獲得博士學位，現為耶魯大學計算機科學Sidney J. Weinberg教授，計算機科學系主任，曾任貝爾實驗室信息科學研究中心副主任。他是ACM Fellow 和 IEEE Fellow，曾獲得IEEE Taylor L. Booth 教育獎、 ACM Karl V. Karlstrom 傑出教育者獎、ACM SIGMOD 貢獻獎和IEEE 計算機學會傑出論文獎。他的研究興趣包括操作系統、資料庫系統、存儲系統、網路管理和分布式系統。
Henry F. Korth ，於普林斯頓大學獲得博士學位，現為利哈伊大學計算機科學與工程系Weiseman教授，曾任貝爾實驗室資料庫原理研究中心主任。他是ACM Fellow 和 IEEE Fellow，是VLDB 10年貢獻獎的獲得者。他的研究興趣包括為現代計算架構（多核、多線程、多級緩存）設計的資料庫演算法、基於Web的大型數據倉儲、實時資料庫系統和並行系統。
S. Sudarshan於威斯康星大學麥迪遜分校獲得博士學位，現為印度理工學院計算機科學與工程系教授，曾為貝爾實驗室資料庫研究組技術人員。他的研究興趣包括查詢處理和優化、關系數據和圖結構數據的關鍵字查詢，以及構建和測試資料庫應用系統的工具。
C. 資料庫未來的發展前景怎麼樣
在信息化時代，資料庫成為企業經營管理必不可少的工具。經過了一個世紀的發展，目前數嘩耐據庫行業已經進入到快速發展階段，非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生，市場規模達到665億美元。未來，隨著海量數據的爆發，全球資料庫行業市場規模有望突破亂兄春2000億美元。
資料庫成為企業經營管理必不可少的工具
在全球信息化的時代，資料庫已經逐漸成為了眾多企業經營管理必不可少的工具。資料庫指的是一種用於存儲和管理擁有固定格式和結構數據的倉庫型數據管理系統。
資料庫這一行業技術發源並興起於美國，如今已經廣泛應用於全世界各企業之中。資料庫一般可分為關系型資料庫和非關系型資料庫。
關系型資料庫的基層單位是由二維的行列分部組成的表格，一個關系型資料庫往往可以涵蓋多個行列分部表格。表格中每一行分布代表了一條獨特的數據記錄，而各列則代表了同一數據記錄的不同特性。通過多種來源獲取的數據最後會通過抽取、轉化、載入後整合進一個數據倉庫之中。關系型資料庫根據其數據處理技術的不同又可以分為聯機事務塵旅型資料庫與聯機分析型資料庫。
非關系型資料庫是一個用於概括一切可供替代傳統關系型資料庫的開放式術語。非關系型資料庫同樣也可以通過嵌套類的方式將互有關系的數據存儲在同一結構當中。非關系型資料庫採用了更為靈活的數據結構，並且可以橫向到達多個處理器。以功能劃分，非關系型資料庫可以分為文檔型資料庫、鍵值型資料庫、列存儲資料庫、圖形資料庫四種。
非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生
經歷了前兩個階段的發展，目前全球資料庫已經進入到了快速發展期，非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生。2019年，全球資料庫行業市場規模已經達到了584億美元。2020年，全球信息化程度進一步提高，經營管理信息化、辦公模式自動化等均推動了整個全球資料庫行業的發展，2020年全球資料庫行業市場規模已經達到了665億美元。
註：2019年數據為Expert Market Research測算數據，2018和2020年數據為前瞻基於Expert Market Research數據同時根據行業當年及往年發展情況進行的測算。
海量數據爆發將驅動全球資料庫行業市場規模增長
在互聯網化趨勢下，各個行業數據量呈爆炸式增長。另外隨著數據大集中、數據挖掘、商業智能、協同作業等大數據處理技術的日趨成熟，數據價值呈指數上升趨勢。
根據IDC與浪潮聯合發布的最新報告顯示，隨著數據爆發式增長，到2025年全球大數據儲量將達到175ZB。前瞻預測，2026年全球大數據儲量將達到223ZB。
海量數據的爆發必將驅動整個全球資料庫行業市場的穩步增長，2026年全球資料庫行業市場規模有望突破2000億美元。
註：2026年數據前瞻基於IDC對大數據儲量預測情況同時結合大數據儲量發展情況進行的預測。
—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。