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数据分析处理软件的确有很多种，适合不同类型的人员。
Excel：还是很普遍的，大部分使用，只是数据一大就比较慢，而且写函数比较麻烦，学好很重要；
BDP个人版：偏向数据可视化分析，图表类型有30多种，适合数据小白使用；有多表关联、追加合并等合表处理功能，性能挺快的~
SAS、SPSS：会涉及到一些数据建模的东西，相对比较难。Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。
hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。
MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。
Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。
各种BI与报表工具：tableau，QlikView，海致BDP等。
很多啊，百度一搜，都是大数据平台，APP分析的，网站分析的，市场分析的，各行各业的大数据应用。
我前阵子在网上看貌似是网娱的大数据分析公司可以哦，有什么大屏啊，监测啊神马的都很到位的，我自己也很是喜欢这种营销方式，很精准还很智能。
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。
大量的数据处理是一项比较复杂的过程，没有一个软件能单独完成，这个要根据自己的业务模式开发只用于自己公司的分析平台，北京灵玖软件做这一块很好，你可以和他们联系下，我们公司就是和他们合作的。还可以。
发布时间：2024-01-23 11:48
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