大数据行业用什么软件(大数据行业用什么软件好)

大数据分析哪个软件做的好

大数据分析的软件有很多，其中SQL数据分析、Excel数据分析、SPSS数据分析、SAS数据分析、R数据分析等这些软件都是挺不错的。

1、SQL数据分析

SQL对于很多数据分析师，取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事，不管实际需不需要，都会把熟练掌握SQL这一条写上来。SQL并不是这么复杂，要学习的只是取数、中高级查询、简单数据清洗等。

2、Excel数据分析

Excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的ToolPak(分析工具库)和Solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。Excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。

3、SPSS数据分析

SPSS是一个专业的统计分析软件，除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析、主成份分析和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如K-Means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(现已改名为SPSS Modeler)完成。

4、SAS数据分析

SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供，有着强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能。

5、R数据分析

R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。R支持Windows、Linux和Mac OS系统，对于用户来说非常方便，R和Matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。

哪些软件适合企业做大数据分析用？

大数据分析工具——HadoopHadoop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...

2.

大数据分析工具——思迈特软件Smartbi融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、

大数据开发工具有哪些？

大数据研究的出现，为企业、研究机构、政府决策提供了新的行之有效思路和手段，想要做好大数据的管理和分析，一些大数据开发工具 的使用是必不可少的，以下是大数据开发过程中常用的工具：

1. Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3. Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

4. Keen IO

Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

5. Mortar Data

Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。

6. Placed Analytics

利用脚本语言以及API， PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。

7. Ingres Corp

它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

8. Talend Open Studio

Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

9. Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

10. Pentaho Business Analytics

Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

工具的熟练使用可以起到事半功倍的效果，以上仅仅是一些数据开发过程中常用的工具，对于大数据开发人员来说是需要熟练掌握的，当然，大数据开发 过程中也会需要借助一些其他的工具，这就需要大数据开发人员 具有发现和解决问题的能力，以及养成善于积累的习惯！

大数据专业需要用到什么软件啊？

当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

大数据专业都需要用到哪些软件去啊？

数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

2，专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

3，数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

4，辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。