一般用哪些工具做大数据分析

感谢邀请，大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生，下面几款工具还是比较值得推荐的。

一、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。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、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。

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希望对您有用，谢谢！

　　大数据分析工具OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对GoogleV8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

　　奥威BI轻松实现大屏监控，满足各种大屏可视化应用场景！

　　不论是内部战情观察，还是外部成果展示，不论是会议室，还是生产现场，透过大屏监控，企业关键数据一览无遗！

　　包括数十种酷炫图表，支持文本、图片、视频等，不论单块或拼接LED屏幕，不论大小，都可以任意布局，完美自适应。

　　大屏可视化可实现实时刷新，不论是双11实时交易状况，还是生产现场，都可以及时监控、及时预警。

谢邀~

本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。

从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以后，基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求，这也大大提供了业务人员的工作效率。

附图几张：

用户模型

全行为路径分析模型

粘性分析模型自定义留存分析模型

关于一些分析模型，我们整理出了常用的八大数据分析模型，过去两个月，每周二都会更新一个模型，很多模型大家都比较了解，但可能他又增加了一些新特性，感兴趣可戳链接：

八大数据分析模型之——用户模型（一）

八大数据分析模型之——事件模型（二）

八大数据分析模型之——漏斗模型（三）

八大数据分析模型之——热图模型（四）

八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五）

八大数据分析模型之——粘性分析模型（六）

八大数据分析模型之——全行为路径模型（七）

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当然，我们也面向有高级使用需求的用户，比如数据分析师或是有一定数据查询能力的人员提供了SQL查询功能，因为还有20%的分析需求无法通过标准的模型解决，需要自己去定义。

数据都是开放的，原始数据的导出，实时数据的调用在诸葛都是支持的。数据来源于客户，数据属于客户。

1、前端表格导出

2、SQL查询平台支持

3、查询API按需调用

4、直连数据仓库

5、Kafka实时订阅

6、原始数据全量导出

以上~

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

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。

不过，在这里推荐一些非专业人员也能完成数据分析的工具 ，个人认为推荐的两个是比较实用，好上手的数据分析工具，注册能试用，产品也在不断改进当中：

1.可视化工具，图表秀，能为用户提供在线图表制作工具和可视化交流社区，适合所有行业领域，让工作成果、报告演示瞬间出彩。

它提供了简单易用的数据分析与可视化图表制作工具，用户可以基于现有的离线数据、RDB数据以及第三方平台数据，实现数据的分析与可视化，挖掘数据价值。通过交流社区以及社交媒体分享机制，让用户之间无障碍沟通，打造全领域交流沟通平台。通过图表集市，为第三方开发者、领域分析专家与用户间搭建供需桥梁，创建最新、最专业的适合相关领域的可视化图表，构建共赢生态。

2.方便快捷的数据分析工具：dataviz

DataViz为企业用户提供自助分析能力，通过多维交互分析，帮助用户快速完成数据探索，获取第一手数据分析报告，洞悉数据背后隐藏的商业价值，辅助企业决策，提升企业竞争力。

大家日常工作中接触了很多数据分析工具，如 excel 也算是数据分析工具，那么更深入一些的，就是sql语言，当让也可以是编程语言例如python，如果没有基础的情况下学习python 见效会比较麻烦。推荐使用门槛低的JVS，下面简要介绍JVS-数据智仓，部分功能已经开源，JVS开源地址：
https://gitee.com/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn

数据自动抽取

智仓自动化抽取数据，设置定时任务

可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构

数据可视化流程 拖拽化加工

可视化流程处理数据，

筛选节点：

汇总节点：

数据衍生：

横向连接

字段设置：

追加合并：

多种数据应用

大屏、图表、报告、API

以上就是关于金lina 交易的问题的全部内容了，希望这些金lina 交易的1点内容能够解答你的疑惑。