工具介绍

1、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Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

扩展资料

大数据分析的六个基本方面

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

在数字化时代，数据已经成为企业核心竞争力的基石。面对海量信息，如何高效地进行大数据查询和分析，对企业决策至关重要。市面上涌现了众多强大且实用的数据工具与平台，帮助企业在智能化决策的道路上更进一步。下面，我们将深入探讨几个备受推崇的大数据分析工具，它们各具特色，满足不同企业的需求。

1.百度统计

作为百度推出的免费流量分析专家，百度统计以详尽的用户行为追踪和百度推广数据集成，助力企业优化用户体验并提升投资回报。其多元化的图形化报告，包括流量分析、来源分析、网站分析等，通过大数据技术与海量资源，为企业提供全方位的用户行为洞察。

服务特色：

全面的数据分析平台，基于大数据技术与百度资源

集成百度推广数据，实时优化推广策略

2.友盟+

友盟+结合实时更新的数据资源，覆盖191个行业和300+分析指标，借助AI赋能，为企业提供深度用户洞察、业务决策支持和持续增长。凭借多项知识产权和安全认证，友盟+是企业深度分析和营销增长的得力助手。

3.诸葛io

诸葛io专为移动应用和网站设计，凭借用户全生命周期跟踪技术，助力运营者深入了解用户行为。其新一代产品以用户为中心，提供一站式的“产品+服务”数据解决方案，覆盖SaaS基础版到私有化部署的多版本选择。

4.神策数据

神策数据作为专业的大数据服务商，以用户级大数据分析为核心，提供神策分析、智能运营等产品，帮助企业实现数据驱动。其PaaS平台支持私有化部署，确保数据安全和灵活性。

5.数数科技

数数科技致力于构建数据基础设施，提供一体化的数据采集、存储和分析服务，以简单高效为特点，支持私有化部署和深度多维分析，帮助企业构建数据驱动的决策环境。

6. GrowingIO

GrowingIO是国内领先的数据运营平台，为产品、运营等团队提供客户数据平台和智能运营解决方案，助力企业增长。它专注于多个行业，提供专业的数据采集和分析工具，以及定制化场景解决方案。

采购小贴士：

选择数据分析工具需综合考虑企业实力、功能需求、易用性、服务及价格。没有万能的解决方案，需根据客户群体和业务需求来定制。不妨联系专业顾问，获取免费咨询、软件资料和报价，参与我们的选型交流群，与同行分享经验和获取更多优惠。

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通过这些工具，企业可以更好地理解和利用数据，优化业务流程，提升决策效率，从而在激烈的市场竞争中占据优势。根据企业的实际情况，挑选最适合的工具，将数据转化为企业发展的强大引擎。

我推荐一些常用的大数据分析工具

1.专业的大数据分析工具

2.各种Python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

在大数据与数据智能的世界中，术语犹如繁星点点，照亮了数据处理与分析的广阔天空。让我们逐一探索这些关键概念，以便更好地理解和利用它们。

即席查询，如同数据仓库中的灵活勇士，用户可以随心所欲地定制查询，其核心功能与SQL相似，但缺乏预优化，直接反映数据仓库的效率。它专为海量清单查询而生，条件设置自由，且能迅速响应，比如Presto、Kylin和Impala等工具就是它的得力助手。

透视分析则是数据分析师的速写本，交互式报表的魔法棒。它能快速合并和切片数据，实现自动统计分析，让Excel般的易用性与大数据的秒级响应无缝对接，数据透视表就是其中的明星代表。

数据的魔法变幻中，原子指标与虚拟指标扮演着重要角色。它们是业务动作与统计口径的结合体，通过派生定义统计范围，细分事务型和存量型，例如交易金额的完成值和占比，为决策提供有力支撑。

经典的关系数据库管理系统（RDBMS）则是数据的秩序守护者，它负责逻辑组织和数据存取，确保信息的精确和一致性。

而当面对海量数据的挑战时，Hadoop如曙光降临。作为Apache基金会的分布式计算框架，Hadoop的核心组件HDFS是一个高容错、成本低且吞吐量惊人的文件系统，它支持流式访问，HDFS负责存储，MapReduce则在计算层面发挥威力，共同构建了大数据处理的基础框架。

在数据收集与分析的旅程中，埋点技术如同一双无形的眼睛，追踪用户行为，为决策提供实时数据支持。ABI平台，即分析与商业智能，它区别于AI+BI，以指标为核心，通过数据集市和指标中台，以需求为导向，实现轻量级和敏捷的商业洞察。

最后，ETL——数据的生命线。它涉及数据的抽取、转换和加载，是构建商业智能的基础，项目的成败往往与其紧密相关。ETL工具、SQL以及两者结合的手段，共同编织了数据世界的经纬。

以上概念犹如数据处理的拼图，每一部分都不可或缺，共同构建了我们理解和驾驭大数据的坚实基础。理解并熟练运用它们，将使我们在数据智能的浪潮中游刃有余。