1、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。
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。
3、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
4、Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。
5、SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。
1、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。
2、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。SPSS专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
3、数据分析工具是当今数字化时代的必备利器。本文将深入介绍四种主流的数据分析工具：描述性、诊断性、预测性和指导性分析工具，帮助你快速掌握数据分析的基础知识。描述性分析工具描述性分析工具是你的数据“地图”，帮你快速了解数据的分布、趋势和关联。
4、他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
KNIME （开源数据分析平台）KNIME作为开源的力量，为数据分析者提供了一个强大且灵活的平台，挖掘数据中的潜在价值，解锁商业洞察和市场机遇。
Qlik - 数据探索者的首选Qlik凭借其强大的数据连接能力，为用户提供了直观的交互式仪表板，让数据探索变得轻而易举。然而，它的优点伴随着一定的学习曲线，对数学背景的要求较高，适合寻求深度洞察的专业团队。
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