开源的数据分析工具有哪些

1. 常用的数据可视化软件有哪些

数据可视化工具：

• PowerBI

Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。

• Solver

Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

• Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。

• Tableau Public

Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。

• 谷歌Fusion Tables

Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

• Infogram

Infogram是一种直观的可视化工具，可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助你可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，它用创新的信息图表给你留下深刻印象。

2. 数据分析一般用什么工具啊

六个用于大数据分析的最好工具

一、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、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。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

3. 有哪些好用的数据可视化工具

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

我用过OurwayBI

4. 大数据可视化分析工具有哪些

火眼金睛是一款功能强大、使用灵活的桌面端数据可视化认知分析软件，用于单兵作战和个案分析。它能帮助用户分析从单位内外收集到的任意类型和格式的数据，迅速获取有价值的线索和规律。火眼金睛内嵌近百种分析模型，可实现“一键分析”。

5. 大数据深度分析工具有哪些

1、Disco

Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapRece。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

支持的操作系统：Linux和OSX。

2、HPCC

作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。

支持的操作系统：Linux。

3、Lumify

Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try、Lumify、io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

支持的操作系统：Linux。

4、Pandas

Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

5、Storm

Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。

支持的操作系统：Linux。

6. 数据可视化工具有哪些

数据可视化工具有思迈特软件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。与信息图形，信息可视化，科学可视化以及统计图形密切相关。

数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念，其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法，而这些技术方法容许运用图形，图像处理，计算机视觉及其用户界面，通过表达，建模及其对立体，表面，属性以及动画的显示，对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

相对于网络的echarts，思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，思迈特软件Smartbi提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。

思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，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、复杂报表、应用分享等等。

数据可视化工具靠不靠谱，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。

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7. 网站常用的分析数据工具，有哪些呀

1. Optimizely Optimizely是试验平台，有助于测试网页的部分，通过优化提高转化率。提供各种各样的工具，可以完成从A/B测试到网站个性化和试验的各项任务。对于需要全面控制和大量数据的用户而言，它是一种完胜竞争对手的企业全栈软件选项。

2. SEOCrawler SEOCrawler不仅仅是一个工具，它是一整套程序，它可以在多个工具之间导出和导入数据。出色的Site Auditor工具可以分析页面速度，查找重复的HTML标记和重复内容。它可以同时检查断开的链接及其他页面数据。 然后，软件为你列出了可以做出的一系列更改。此外，一旦你进行了那些更改，就可以在内置的Rank Tracker中观察你的网站排名上升。

3. Crazy Egg Crazy Egg是一个简单但有效的热图(heat mapping)工具，显示了访客把时间花在了哪里、最常点击哪些地方。

4. Visual Website Optimizer 对企业客户、尤其是经营电子商务网店的客户来说，VWO让你可以极其详细地进行A/B测试，收集整理尽可能多的数据。对于这些客户来说，这可能代表每年数百万美元的收入，所以该软件相对昂贵的成本相对就无关紧要了。

5. Ahrefs 虽然Ahrefs拥有所有常见的反向链接检查器中的链接数据库，但它也有一个出色的页面网站优化工具。Site Audit会搜索你的网站，寻找100多个最常见的SEO错误，返回哪里可以改进，即使你的网站有JavaScript要执行。 虽然它可能无法与专用的页面工具相媲美，但许多用户已经拥有Ahrefs帐户，这使得它成为简单快速搜索的合理选择。

6. Screaming Frog Screaming Frog是一个基于行业标准的网站优化工具，用于深度搜索网站。Screaming Frog SEO Spider是一个桌面网站审查工具，可以找到断开的链接，分析页面标题和元数据，提取数据，并生成XML站点地图。

题主可以看看这几个工具，对优化感兴趣的我们可以多多交流。

8. 数据统计分析工具，除了友盟和Cobub Razor，还有哪些其他比较好的可以用

Cobub Razor就蛮好的啊，我们在用，独立部署，数据私有的，还是开源的
其他的一般都是第三方云服务的，除了你提到的友盟，还有网络统计、talkingdata这些

9. 常用的大数据分析软件有哪些

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。

10. 国内有哪些比较好的数据挖掘工具呢

国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。

思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助思迈特软件Smartbi，企业可以充分发掘数据价值，告别数据孤岛。思迈特软件Smartbi性能优异，亿级数据，秒级响应，实施周期以星期计算，支持PC、移动端、大屏多种终端。

思迈特软件Smartbi大数据分析工具的特点：

1.灵动的可视分析，零编码、可视化数据分析，即时分享数据见解。几分钟生成分析结果，数秒内发现知识的真知灼见。而且用户在接收到他人分享的数据后，享有与原作者一样的分析功能，大大提升了知识转移和数据分析的效率。

2.提供切换自如的多屏体验，他拥有移动端、普通电脑端、大屏显示等多种终端展示解决方案，让用户随时随地对关心的数据了如指掌。

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