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大数据分析工具有哪些,好用的有吗

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。

SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。R R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。

ZohoAnalytics是一款自助式大数据分析软件，它能让你对你的数据进行可视化分析，还能让你创建有见解的报告仪表板。这款大数据软件能够分析数据集，并提供关键的业务见解。你可以从任何大数据源（如NoSQL，关系数据库和云数据库）中获取数据，甚至是你的业务应用程序。

Excel，作为基础之王，以其易用性和广泛普及，是数据处理的首选。从界面操作到数据导入导出，再到复杂的公式和图表制作，这里是你入门的黄金起点。VBA，隐藏在Excel中的超级力量，借助于内嵌编程，自动化你的繁琐任务，无论是数据清洗还是深度分析，VBA都能助你一臂之力。

零基础学大数据开发,其实也没那么难!

1、Java是大数据开发的基础，因此需要打好Java基础，掌握SE、EE等相关知识。通过3个月左右的学习，就可以掌握Java基础知识。深入大数据技术体系大数据技术是大数据开发的核心，需要深入学习Hadoop、Spark、Storm等技术。这些技术是大数据开发的基础，掌握它们可以为后续的学习打下坚实的基础。

2、如果要问难不难的话，无论是大数据还是其他什么，只要你想学好的话应该都不会太简单。并且大数据入门不像学一门编程语言，自学一段时间就OK了。大数据是需要站在编程的基础上学习的。

3、不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。

spark快速大数据分析怎么样

大讲台spark 培训为你解很好，Hadoop和Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

《Learning Spark》《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

《Spark快速大数据分析》：作者亚历山大·贝尔（Alexander Bell）和安迪·法斯托（Andy Konwinski）合著的这本书介绍了Apache Spark的基本概念、编程模型和应用场景，通过实例演示了如何使用Spark进行大数据分析和处理。

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MLlib可以在诸如聚类，分类和降维等领域中工作。所有这些使Spark可以用于一些非常常见的大数据功能，例如预测智能，用于营销目的的客户细分以及情感分析。使用推荐引擎的公司将发现Spark可以快速完成工作。网络安全是Spark 机器学习功能的一个很好的商业案例。