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技术编程|哪些是数据分析的常用工具？


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 。 下面整理了一些大数据分析能用到的工具 ， 助力大家更好的应用大数据技术 。

技术编程|哪些是数据分析的常用工具？
本文插图

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 。
Hadoop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 。 Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写 ， 比如 C++ 。
二、SQL
毫不夸张地说 ， SQL是数据方向所有岗位的必备技能 ， 入门比较容易 ， 概括起来就是增删改查 。 SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中 ， 理解SQL的执行顺序和语法顺序 ， 熟练掌握SQL中的重要函数 ， 理解SQL中各种join的异同 。 总而言之 ， 要想入行数据分析 ， SQL是必要技能 。
三、 Smartbi
Smartbi是国内领先的BI厂商 ， 企业级商业智能和大数据分析平台 ， 经过多年的持续发展 ， 整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求 。
Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求 。 产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域 。 官网的产品培训文档也比较齐全 ， 而且是公开的 ， 学习操作易上手 。
Smartbi拥有十多年的发展历史 ， 综合全面的BI工具 ， 包含查询、报表、自助分析、仪表盘、移动应用、分析报告、数据挖掘、AI等模块 ， 并发展为多个产品线 ， 在使用上手方面更具业务友好性 。 一直定位为BI工具 ， 满足BI产品各个发展阶段 ， 广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域 。
四、SPSS软件
我从3.0开始Dos环境下编程分析 ， 到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化 ， 从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析 ， 现在已经成为了预测分析软件 。
五、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 。
六、SAS软件
SAS相对SPSS其实功能更强大 ， SAS是平台化的 ， EM挖掘模块平台整合 ， 相对来讲 ， SAS比较难学些 ， 但如果掌握了SAS会更有价值 ， 比如离散选择模型 ， 抽样问题 ， 正交实验设计等还是SAS比较好用 ， 另外 ， SAS的学习材料比较多 ， 也公开 ， 会有收获的 。


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