大数据处理工具有哪些

⑴ 大数据工作中的工具都有哪些

就目前而言，大数据越来越受到大家的重视，大数据也逐渐成为各个行业研究的重点，我们在进行使用大数据的时候，需要去了解大数据中所用到的工具，如果我们了解了大数据工具，我们才能够更好的去使用大数据。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于大数据中的工具，希望能够帮助到大家。
1.数据挖掘的工具
在进行数据分析工作的时候，我们需要数据挖掘，而对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。
2.数据分析需要的工具
在数据分析中，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。
3.可视化用到的工具
在数据可视化这个领域中，最常用的软件就是TableAU了。TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。Gephi能够解决网络分析的许多需求，功能强大，并且容易学习，因此很受大家的欢迎。
关于大数据需要使用的工具我们就给大家介绍到这里了，其实大数据的工具还有很多，我们在这篇文章中介绍的都是十分经典的工具，当然还有其他的工具能够解决相应的问题，这就需要大家不断学习，不断吸取，才能融会贯通，让自己的学识有一个质的飞跃。

⑵ 一般用哪些工具做大数据分析

【导读】大数据分析工具有很多，不过绝大多数是自己开发，或在某工具上进行二次开发。

大数据业务有很多环节，大致为：

1.
数据搜集：借助工具对研究对象进行数据采集，可以是人工采集——如街头调查、电话采访、现场统计……，也可以是软件采集——如网络爬虫、GPS轨迹、企业ERP历史数据。

2.
数据清洗：对采集到的数据按研究价值进行整理和归类，如：那些数据是无效数据，那的数据是被污染(被刻意篡改)将这些数据剔除，减少干扰。数据清洗的工具同样也有人工和软件，甚至同时使用。

3.
数据加工：对清洗后的数据按研究意图进行整理和归类，如价格(将出厂价、零售价、批发价、开票价、税率、促销价等价格信息进行归类)、品种(按颜色、行业规格、适用环境、质地等进行归类)、日期(将年龄、生日、期间起始日期、库龄等日期相关的归类)

4.
数据统计：对加工过的数据进行预测，发现数据规律。对加工过的数据进行人工抽样(小样本)，借助简单的工具来发现一些规律，寻找一些蛛丝马迹，建立数学统计模型和分析算法。

5.
大数据分析：对原始数据(或加工过的数据)，通过第4步建立的分析算法，进行“大数据”自动分析，分析过程中，还需要不断修正算法，可能重新回到上述第3步，将原算法推倒从重来。

大数据分析是一个系统工程，是对某种社会行为和自然现象(如购物、交易、人流、设备运转、舆情、气候等)进行分析，需要分析人员掌握很多综合知识，然后借助计算机的运算能力，帮助分析。

最后，回答本提问，大数据分析的工具有很多，手工算、算盘，excel，microsoft
PowerBI，python中的很多模块，mssql，mysql……那个顺手用那个，那个适合业务需要用那个，目前没有“最好”，也没有“行业惯例”，自己选择自己习惯的吧。综上所述，就是小编今天给大家整理发布的关于大数据分析的相关内容，希望可以帮助到大家。

⑶ 大数据常用的软件工具有哪些

众所周知，现如今，大数据越来越受到大家的重视，也逐渐成为各个行业研究的重点。正所谓“工欲善其事必先利其器”，大数据想要搞的好，使用的工具必须合格。而大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，因此就需要我们使用更为先进的现代化工具，那么大数据常用的软件工具有哪些呢？
首先，对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。
SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。同时，SPSS更简单，但功能相对也较少，而SAS的功能就会更加丰富一点。
第二，对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。
第三，大数据可视化。在这个领域，最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。
TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。
第四，关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。
Gephi能够解决网络分析的许多需求，功能强大，并且容易学习，因此很受大家的欢迎。但由于它是由Java编写的，导致处理性能并不是那么优秀，在处理大规模数据的时候显得力不从心，所以也是有着自己的局限性。
上面四种软件，就是笔者为大家盘点的在大数据行业中常用到的软件工具了，这些工具的功能都是比较强大的，虽然有着不少的局限性，但由于大数据行业分工比较明确，所以也能使用。希望大家能从笔者的文章中，获取一些帮助。

⑷ 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。

⑸ 大数据分析工具有哪些

1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

⑹ 大数据分析常用的工具有哪些

第一类，数据存储和管理类的大数据工具。
此类较为主流的使用工具本文为大家列出三种：
1.Cloudera
实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。
2.MongoDB
这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据。
3.Talend
Talend是数据集成和解决方案领域的领袖级企业，他们为公共云和私有云提供了一体化的数据平台。
我们都知道，大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上三种工具，就是这方面常用的三种使用工具。
第二类，数据清理类工具。
1.OpenRefine
这是一款开源的，易于使用的，可以通过删除重复项、空白字段及其他错误来清理排列杂乱无章的数据的工具，在业内广受好评。
2.Excel
这个不用多说，不仅在大数据，基本上所有的公司办公软件都会安装Excel，在Excel中有许多的公式和函数，方便我们进行一系列的操作，当然其缺点也比较明显，那就是不适用于庞大的数据集。
3.DataCleaner
就像它的名字一样，DataCleaner是一款能对数据质量进行分析、比较和监督的软件，也可以将半结构化的数据集转化成干净的可读的数据集。

⑺ 大数据分析工具都有哪些

思迈特软件Smartbi数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。它融合了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、企业报表平台、应用分享等等。
大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力，从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。
Smartbi是目前国内大数据分析软件的佼佼者。主打的是企业报表和自助式分析2个特点，最高可以支撑20亿数据的秒级呈现，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言，Smartbi最大的优势在于Smartbi自主搭建的实施团队和服务团队，强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。

⑻ 大数据分析的工具有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

⑼ 大数据处理分析的工具有哪些

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
在浩瀚的数据中，如果放置这些数据，不去分析整理，那就相当于一堆废的数据，对我们的发展没有任何意义。今天给大家分享的就是：大数据分析工具的介绍和使用。
工具一：Pentaho BI
Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。

工具二：RapidMiner
在世界范围内，RapidMiner是比较好用的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。
工具三：Storm
Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。
工具四：HPCC
某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
工具五：Hadoop
Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。
当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

⑽ 常见的大数据分析工具有哪些

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