做数据分析，软件工具少不了，比较常用的数据分析软件

大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或 EB 的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

百度百科的解释是：无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维基百科提供的定义有些拙劣，也不完整： 大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过主流的工具，在合理的时间内撷取、管理、处理、并整理成为人们所能解读的信息 。

IBM 提供了一个充分的简单易懂的概述：

大数据有以下三个特点：大批量 ()、高速度() 和多样化() 。

MSDN 的布莱恩 · 史密斯在 IBM 的基础上增加了第四点：

变异性 – 数据可以使用不同的定义方式来进行解释。不同的问题需要不同的阐释。

在大数据和大数据分析时代，它们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

那就要问数据分析软件有哪些？越来越多软件供应商推出可视化数据分析，为了应对当前企业业务的大数据现状，有哪些自助式的数据分析工具可供选择？

常用数据分析师软件：

上海数据分析网

数说立方

数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理 “探索式分析” 和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

优点：

即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；

与自家产品 “数说聚合” 的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；

功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；

可视化视图展现、友好的客户感知页面；

支持 SAAS，私有化部署，有权限管理；

缺点：

产品新上市，操作指导页不太完善；

体验过程中有一些小 bug；

上海数据分析网

数加平台

数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

优点：

有完整的产品规划，功能完善；

图形展示和客户感知良好；

提供 SQL 查询；

缺点：

需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来；

部分体验功能一般，有一定的学习成本；

上海数据分析网

是目前市面上较为成功的 BI 工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，、mac、 均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

优点：

处于行业领导者地位，功能完善；

有较好的图形展现与客户感知；

新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持；

缺点：

相比于商业智能 BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具；

处理不规范数据、转化复杂模型比较难；

无法处理大量数据；

国内网络连接 版速度较慢；

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Qlik

只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源；其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的 BI 产品。Qlik 用户可通过各类可视化效果，将 Qlik 扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络 API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

优点：

产品功能完善，图形展现和客户感知良好；

支持 SAAS，有权限管理功能；

缺点：

有一定的学习成本；

报表规范性要求很高；

数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础；

上海数据分析网

服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持 R、S + 等统计、挖掘功能；有丰富、开源的 R 模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

优点：

交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析；

不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析；

支持 SAAS，有权限管理功能；

缺点：

SAAS 版只支持 30M，由于是国外服务器所以上传很慢；

不适合中国式的固定报表；

进军中国市场较晚，国内案例较少；

工具的适应性范围广，但是难易跨度大；

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神策分析

神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

优点：

专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全；

有详细的产品使用文档以及案例；

提供 SQL 查询；

缺点：

更多的是 demo 示例，不能开箱即用；

纯 展示，并不能对单独一块数据作自定义分析；

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BDP

（因为产品改版了，所以换了一张图片）

BDP 个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

优点：

产品支持移动端；手机同步呈现最新数据

用户可以免费使用工具，还有免费公开的数据源；

操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品；

即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；

数据可以同步更新，免去了重复劳动的工作；

缺点：

官网的介绍比较简单；

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永洪 BI

永洪 BI 是一款可在前端进行多维分析和报表展现的 BI 软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP 数据集市，可与 BI 打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制；主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

优点：

商业流程完善，给人专业的感觉；

产品定制化的版本效果不错；

支持的数据接入较多；

缺点：

SAAS 版体验很差，有一定的学习成本；

UI 的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化；

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数据观

数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、 等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业 IT 知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

优点：

注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆；

使用引导明确，支持 、百度云数据导入；

分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本；

缺点：

不支持超过 20MB 的数据上传；

数据导入后，数据分析体验方面存在 bug；

产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作；

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分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

优点：

有较为详细的行业案例与技术方案；

产品演示和资源中心也较为清晰

缺点：

需要使用客户端，增加了使用的不便利性

只有仪表盘展示，BI 报表需要另一款产品；

无法处理大量的数据；

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魔镜

魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到 等 5 种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少 BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

优点：

产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂；

官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢；

工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细；

缺点：

产品存在较多的 BUG，UI 和功能相对其他产品来说较简陋；

部分产品模块并不能切实用于数据分析；

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：

是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。 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。 是高效的swot分析方法在适应性分析过程中，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外， 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。

是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在 上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

高可靠性。 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。 能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

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HPCC：

High and （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。

该项目主要由五部分组成：

高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及 10 亿位级传输的研究与开发；基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者 – 开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

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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 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 开源而来，其它知名的应用企业包括 、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 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（– 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swot分析方法在适应性分析过程中，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。

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Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快 数据查询的方法， 软件基金会近日发起了一项名为 “Drill” 的开源项目。 Drill 实现了 ’s .

据 厂商 MapR  公司产品经理 Tomer 介绍，”Drill” 已经作为 孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌 工具（谷歌使用该工具来为 数据分析工具的互联网应用提速）。而 “Drill” 将有助于 用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill” 项目其实也是从谷歌的 项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取 Web 文档、跟踪安装在 上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发 “Drill” 开源项目，组织机构将有望建立 Drill 所属的 API 接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

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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。

选择一款适用的 BI 产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！

本文到此结束，希望对大家有所帮助。