用什么来分析大数据统计

A. 最常用的大数据分析方法有哪些

1、对比分析

对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

2、漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。

其中，我们往往关注三个要点：

①从开始到结尾，整体的转化效率是多少?

②每一步的转化率是多少?

③哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

3、用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标;通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

4、指标分析

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

5、埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

B. 大数据分析方法有哪些

1、因子分析方法

所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。

2、回归分析方法

回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

3、相关分析方法

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。

4、聚类分析方法

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。

5、方差分析方法

方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。

6、对应分析方法

对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

C. 大数据分析一般用什么工具分析

比较常用到的一些大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

D. 大数据分析一般用什么工具呢

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

E. 公司一般使用什么大数据分析软件

公司大数据分析软件有很多，思迈特软件Smartbi就是其中一个。大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据。而数据存储的工具主要是以下的工具：

1、思迈特软件Smartbi，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。

2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

F. 大数据分析工具都有哪些

大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

2、BI工具

BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。

3、Python

python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

4、思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。

5、Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

6、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

7、 Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

G. 大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

H. 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、R-编程

R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R 编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R 提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapRece。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB 中的文档而异。

MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

MongoDB 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop 模拟等。

它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100 倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10 倍。

除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是 Microsoft 处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

Windows Azure 提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，Microsoft Azure 还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM 等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 Zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考 网络——大数据分析