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大数据需要分析多少工具?

作者:八月      发布时间:2021-05-05      浏览量:0
简而言之,我们可以简单地将大数据分析工具
简而言之,我们可以简单地将大数据分析工具分为两个维度:

第一个维度:数据存储层-数据报表层-数据分析层-数据表示层。

的第二个维度:用户-部门-企业-BI级别

1,数据存储层

数据存储层涉及数据库和数据库语言的概念,无需深入研究,但至少要了解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言是必不可少的,并且精通最好。您可以从常见的SELECT查询、更新修改、删除删除、插入插入和读取的基本结构开始。

Access2003.Access07等。这是最基本的个人数据库,经常用于个人或部分的基本数据存储;MySQL数据库是部门或Internet数据库应用所必需的,此时,掌握数据库的数据库结构和SQL语言的数据查询能力至关重要。

SQL Server 2005或更高版本,对于中小型企业来说,一些大型企业也可以使用SQL Server数据库,事实上,除了数据存储之外,它还包括数据报告和数据分析,甚至还有数据挖掘工具。

DB2,Oracle数据库是一个大型数据库,主要是在企业级,特别是对于大型企业或对海量数据存储的需求是必要的,一般大型数据库公司提供了一个非常好的数据集成应用平台;

BI级,实际上,这不是一个数据库,而是基于以前的数据库,企业级应用程序数据仓库。数据仓库,基于数据仓库的数据存储基本上是一个商业智能平台,集成了各种数据分析、报表、分析和表示!BI级数据仓库与BI产品的结合也是近年来的一大趋势。

2,

报表层

企业存储需要读取和显示的数据。报告工具是使用最广泛的工具,特别是在中国。传统的报表解决了显示问题。目前,国内风帆软报告FineReport已经被认为是业界的佼佼者,这是一份具有数据分析思想的报告。由于它具有良好的接口开放功能、填充功能和表单功能,可以通过数据的输入和输出,涵盖早期商务智能的功能。

Tableau,像FineBI一样,可以划分为报表表面的数据表示层。最近几年,FineBI和Tableau都是很棒的软件。作为可视化数据分析软件,我经常使用FineBI从数据库中进行报表和可视化分析。相对而言,可视Tableau更好,但是FineBI有另一个身份--商业智能,所以大数据有更好的处理能力。

3,数据分析层

这层实际上有很多分析工具,当然,最常用的是Excel,我经常使用统计分析和数据挖掘工具;

Excel软件,第一版越高,使用起来就越容易;当然,对于Excel,很多人只是掌握了5%的Excel函数,Excel功能非常强大,甚至完成了所有的统计分析工作!但我也经常说,把Excel作为统计工具的能力不如学习统计软件好;

SPSS软件:目前版本为18,名称改为PASW统计;在DOS环境下进行编程分析时,从当前版本的变化也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化。从重视医学和化学开始,商业分析越来越受到人们的重视,现在它已经成为一种预测和分析软件。

SAS软件:SAS实际上比SPSS强大,SAS是平台,EM挖掘模块平台集成,相对来说,SAS更难学习,但掌握SAS更有价值,如离散选择模型、抽样问题、正交实验设计等,或者SAS更容易使用。此外,SAS有更多的学习材料,也是开放的。会有收益!

JMP分析:

XLSTAT:EXCEL是SAS的一个分析分支,可以完成大部分SPSS统计分析功能。

4,表示层

表示层也称为数据可视化,几乎所有上述工具都提供了一些表示功能。上面提到了FineBI和Tableau的可视化特性。事实上,近些年来,Excel的可视化越来越好,加上一些插件,使用起来感觉更好。

ppt:Office常用的数据分析报告;

和百度脑图:结合过程,帮助思考分析,显示数据分析的水平;

xcelius软件:仪表板制作和数据可视化报告工具,可以直接读取数据库,在Excel中建模,在Internet上显示,最大的特性仍然可以在PPT动态报告中实现。

最后,重要的是要注意这样的分类不是为了区分软件,而是为了解释软件的应用。有时我们使用数据库进行报表分析,有时报表是分析,有时分析是表示;当然,有时表示是分析,分析也是报表,报表是数据存储!