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。

拼多多第三方的数据分析软件有多款，包括多多情报通、多多参谋、多多数据等。

一、多多情报通

多多情报通是一款专门为拼多多商家打造的数据分析工具。它能提供全面的数据分析功能，包括商品分析、市场分析、竞品分析以及店铺运营报告等。这款软件能够深度挖掘拼多多平台的数据，帮助商家优化商品选择和运营策略。

二、多多参谋

多多参谋是另一款受欢迎的数据分析工具，适用于拼多多商家。它提供实时数据分析服务，帮助商家监控店铺的各项关键指标，如流量、销售额、用户行为等。此外，多多参谋还能分析市场趋势和竞品动态，为商家的决策提供依据。

三、多多数据

多多数据专注于为拼多多商家提供全方位的数据解决方案。它涵盖商品分析、市场分析、用户行为分析等多个方面，帮助商家了解市场动态和消费者需求。多多数据还提供了定制化的数据分析服务，根据商家的需求进行深度数据挖掘和分析。

这些数据分析软件都能帮助拼多多商家更好地了解市场趋势、优化商品选择和运营策略。商家可以根据自身需求和预算，选择适合自己的数据分析工具。同时，使用这些工具时，商家也应注意数据的真实性和时效性，以确保分析的准确性。

淘宝上的第三方数据分析软件有以下四种：

1、数据魔方标准版：可以了解所属类目什么宝贝最好卖，了解热卖店铺和热销宝贝，关键词成交分析，宝贝取名等。

2、淘问卷：操作界面简单明了，有问题模板，帮助店主进行营销决策。

3、网店版行情参谋：查询热卖宝贝行情，比较同类宝贝的价格和销量。

4、量子恒道店铺统计：店铺流量统计分析，店铺计数器等增值服务。

第三方数据分析工具有EXCEL、SPSS等。

Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具。Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

数据分析目的：

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。