大數據分析工具，大數據的分析工具主要有哪些

       關于數據分析，有很多人都有疑問，如何啟動數據分析？哪些工具用于數據分析？怎樣做資料分析？接下來，小編就將介紹大數據分析工具，大數據的分析工具主要有哪些的相關內容，一起來看看吧。

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大數據分析工具

1.大數據分析工具

       對于數據分析，我一直強調業務就是業務，它通過業務的分析邏輯把它映射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具正是幫助我們達到目的的手段。

       然而，你說工具并不重要，他也很重要。像什么道路、選擇什么交通方式、合適的工具能讓我們更快到達終點。不同的數據分析環節不同，也要選擇不同的工具，甚至選擇更容易上手。

根據工具屬性和分析人員需求進行劃分。

       對于企業來說，數據分析人員一般分為業務和技術兩類，他們的能力和工作內容有很大不同，對工具的要求也各有側重。

服務或技術。

• 商業分析師，通常設在營運、市場、銷售等部門，取決于所服務的業務部門，包括數據運營，業務分析，成員分析，業務分析師等等。因為每個業務部門具體考慮的問題不同，分析思路和系統都不一樣，所以就會有這種區別。日常工作中更多的是整理業務報表，對具體業務進行專題分析，圍繞業務增長做必要的數據計量、計劃、方案等。
• 技術分析員，通常是IT部門，數據中心。根據工作的各個環節，可以劃分為諸如數據庫工程師、ETL工程師、爬蟲工程師、算法工程師等。對于中小企業來說，這些過程通常都是一個技術小哥。在大型企業中，通常存在數據倉庫、專題分析、建模分析等多個單元來完成數據開發工作，而大型企業則有專門的數據治理團隊。之所以有這種差別，是因為數據產生之后，需要一個多層復雜的數據系統。一個數據系統，需要數據采集、數據集成、數據庫管理、數據算法開發、報表設計等環節的組合。這樣就能把零散的小數據集中到一起，計算成通用的指標，呈現出各種令人眼花繚亂的圖表。每一個環節都需要相應的技術支持和人員工作，形成不同的崗位。

       每個人在尋找數據分析時，必須分清是技術還是業務，與自己的職業傾向是否相匹配。分析師需要技術和業務兩個方面，因此相應的工具將重點放在這些屬性上。

• Excel必須使用分析類工具，熟悉透視表和公式，VBA是必需的，VBA是必需的。另外，還要學會統計分析工具，SPSS作為入門比較好。
• 高級數據分析員的核心能力是使用分析工具，VBA的基本要求，SPSS/SAS/R/SPSS/R至少要熟練地使用其中一種，Matlab等其他分析工具也要根據情況而定。
• 對于數據挖掘工程師…R和Python的必要條件是編寫代碼。
• 對基本的數據分析師來說，代碼類工具，可以編寫SQL查詢，如果需要寫Hadoop和Hive查詢，基本上是OK。
• 高級數據分析師需要學習Python以外的SQL，并且用它來獲取和處理數據是非常有用的。其他編程語言肯定沒有問題。
• Hadoop對于數據挖掘工程師應該非常熟悉，Python/Java/C++至少熟悉一門，Shell得會…總之，編程語言絕對是數據挖掘工程師最核心的能力。
• 完整的數據挖掘能力，熱點行業的實操項目實操，數十個實戰案例，內容包括TableauPowerBI Python SQL HIVE Hadoop SPSS數據可視化、數據挖掘、訪談等。

2.大數據的分析工具主要有哪些

       利用工具也依賴于企業需求和環境。為什么數據分析人員招小企業實際上是Excel做報表，大企業找數據分析就是玩弄Python,R？這取決于企業的數據架構。

       根據IT的觀點，數據工具可以分為兩個維度：

• 第一級：數據存儲層——報層——數據分析層——數據的呈現層。
• 第二級：用戶級——部門級——企業級——BI級。

1、數據存儲層。

       概念性的數據庫設計和數據庫語言，這方面不需要深入鉆研，畢竟專業DBA。但至少要知道如何存儲數據、基本結構和數據類型。SQL查詢語言是最基本和最熟練的。可從常用selece查詢、update修改、刪除delete、insert插入的基本結構和讀取開始。

       Access這是最基本的個人數據庫，通常用于個人或部分基本數據存儲；MySQL數據庫，部門級或因特網數據庫應用都需要MySQL數據庫，在這個時候，掌握數據庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力至關重要。SQLServer2005或以后的版本，對于中小企業，一些大企業也可以采用SQLServer數據庫，其實這個時候本身除了數據存儲外，還包括數據報表和數據分析。

       Oracle數據庫都是大型數據庫，主要是企業級數據庫，特別是對大型企業或者需要大容量存儲的數據庫，一般大型數據庫公司提供非常好的數據整合應用平臺。

       BI層，它并非真正意義上的數據庫，而是基于之前的一個企業級應用數據倉庫。DataWarehouse，基于DW的數據存儲基本上都是一個商業智能平臺，綜合了各種數據分析、報告、分析和展示。

2、報表/BI層

       企業存儲的數據需要讀寫，需要展示，報表工具是應用最廣泛的工具，尤其在國內。過去的傳統報表大多解決的是呈現問題，現在衍生出一些分析式報表工具，還會和其他應用交叉，做數據分析報表，通過界面開放功能、填報、決策報告等功能，就能實現商業智能的早期功能。

       BI(商業智能)工具，例如Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview，涵蓋報表、數據分析、可視化等多個層面。還可以連接到數據倉庫，建立OLAP分析模型。

3、數據分析層

       實際上有很多分析工具，Excel是我們使用最多的一層。

       Excel軟件，先版本越高越好，這是肯定的。在excel中，許多人只掌握了5%的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，Excel處理Excel的統計工具比專門學習統計軟件要好得多。

       SPSS軟件：當前版本是18，名字也改為PASWStatistics；我從3.0開始進行Dos環境中的編程分析，到現在版本的變化，SPSS社會科學統計軟件包的變化，從對醫學、化學等開始重視商業分析，現在已經成為預測分析軟件。

       SAS軟件：SAS相對SPSS而言功能更強，SAS是平臺化的，EM挖掘模塊平臺整合，相對來說，SAS學起來比較困難，但如果對SAS的掌握更有價值，如離散選擇模型、抽樣問題、正交實驗設計等，相對來說，學習材料比較困難。

       其他還有Python和R，我們稍后會詳細討論。

4、表現層。

       執行層也稱為數據可視化，上面的每個工具都提供了一定程度的展示功能。但說企業級最常用的還是BI，做分析，做報告。

       PS：應該指出，這個分類并非軟件的不同之處，它只是為了演示應用軟件。有時候我們只用數據庫做報告分析，有時報告只做分析，有時只做分析，當然，當然，分析是報告，報表是數據存儲！

Excel

申請方案：

1.一般辦公要求下的數據處理；

2.數據管理、儲存和中小企業(許多國有企業使用)；

3.對在校生，教師進行簡單統計(如方差分析、回歸分析)；

4.與Word、PowerPoint一起編寫數據分析報告；

5.數據分析師的主要分析工具(數據分析部分提供的輔助工具)；

6.部分商業雜志、報紙圖表制作(數據可視化)；

利益：

1.容易上手；

2.豐富的學習資源；

3.Excel能做很多事情，例如建模、可視化、報表、動態圖表；

4.在進一步學習其他工具之前，幫助你理解許多操作的意義(例如Python,R)；

缺點：

1.深入學習需要掌握VBA，難度依然很大；

2.當數據量大時出現卡頓現象；

3.對于Excel2016版，Excel數據文件本身可以容納108萬行數據，而不需要其他工具，因此不適合處理大規模數據集；

4.內部建立的統計分析方法過于簡單，實用價值不大；

5.與Python,R等開放源碼軟件，如Python,R語言，正版Excel需要付費，例如我使用office365.一年要花300多美元(很值)>>。

R。

使用場景：通過擴展第三方R包，R所能完成的工作幾乎覆蓋所有需要數據的領域。為了進行一般性的數據分析或學術數據分析，R可以做的事情包括但不限于：

1.數據的清理和整理；

2.網絡爬蟲；

3.直觀的數據；

4.統計假設檢驗(t檢驗、方差分析、卡方檢驗等)；

5.統計建模(線性回歸、邏輯回歸、樹模型、神經網絡等)；

6.輸出數據分析報告(Rmarkdown)；

Python

       就像Python一樣，R語言和Python都是數據分析工具，需要編程，而R專門用來進行數據分析，科學計算和數據分析只是Python的一個應用分支，Python可以用來開發網頁，開發游戲，進行系統的后端開發，以及運行維護。

       Python目前在數據分析領域趕超了R，并且在某些方面已經超越了R，如機器學習、文本挖掘等偏編程領域，但在偏統計領域仍然占據優勢。Python在數據分析方面的發展，很多地方借鑒了R語言的一些特點。所以，如果你現在還沒有開始學習，想要學習R或Python，那么就從Python開始。

       不管是Python還是R，學起來都比較簡單，但是如果你同時學過兩種，在很多地方都很相似，所以建議你不要同時學。在其中一個掌握了一定程度之后，再開始另一次學習。

Python該怎么辦？

1.網絡數據爬行，利用Python可方便地編寫強大的爬蟲，捕捉網絡數據；

2.數據清洗；

3.數據建模；

4.根據業務設想和實際問題制定數據分析算法；

5.數據可視化(個人感覺不如R)；

6.高級數據挖掘和分析領域，如機器學習、文本挖掘；

BI。

       分析員的日常工作大部分是做報告，而數據分析員更多使用BI報表。

       BI的全稱業務智能，在傳統企業中，它是一套解決方案。高效整合企業數據，快速生成報表，作出決策。包含數據倉庫，ETL,OLAP，權限控制等模塊。

       BI工具主要有兩種用途。首先，使用BI生成自動化報表，數據類工作每天都要接觸到大量的數據，對它們進行分類和匯總，工作量非常大。BI可以自動完成這些工作，從數據規整、建模到下載。

       另外，利用BI的可視化功能，它比Excel提供了更豐富的可視化功能，操作方便，而且美觀，如果每人每天畫圖需要兩個小時，BI就會減少一半。BI是企業級應用程序，通過它可以連接企業數據庫，實現企業級報表的制作。其中包括數據體系結構。

       就BI而言，Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview等BI(商業智能)工具，涵蓋報表、數據分析、可視化等多個層面。還可以與數據倉庫相連接，建立OLAP分析模型。我覺得，要想快速上手數據分析，前期養成數據思維，BI工具無疑是最容易上手的。以上就是大數據分析工具，大數據的分析工具主要有哪些的相關內容，感謝您的閱讀。