數(shù)據(jù)分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大數(shù)據(jù)需要Java的一些技能，如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive和Spark: RHadoop、Hbase、ZooKeeper等。目前市面上的BI 工具就是為了解決這些問題，解放相關(guān)人員的生產(chǎn)力，讓人員更專注于業(yè)務(wù)，從而做精做大。

因為大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析不一樣，很難界定，更別說選對工具。smartbi數(shù)據(jù)分析工具可以輕松幫你解決數(shù)據(jù)分析的問題。不需要太多技術(shù)就可以掌握零編碼，拖拽方式簡單易用。作為國內(nèi)領(lǐng)先的專業(yè)BI廠商，Smartbi定位于一站式大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，對各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行處理、分析挖掘并可視化展示。滿足各類數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求，如企業(yè)報表平臺、自助探索分析、地圖可視化、移動管理駕駛艙、指揮大屏、數(shù)據(jù)挖掘等。

推薦幾個，不是國產(chǎn)的，但是表現(xiàn)力不錯。1.RapidMinerRapidMiner是一個數(shù)據(jù)科學(xué)軟件平臺，它為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、text 挖掘和預(yù)測分析提供了一個集成的環(huán)境。程序完全是用Java編程語言編寫的。2.PythonPython是一種免費(fèi)的開源語言，通常易于學(xué)習(xí)和使用。許多用戶發(fā)現(xiàn)他們可以在幾分鐘內(nèi)開始構(gòu)建數(shù)據(jù)，并執(zhí)行極其復(fù)雜的相似性分析。

3.KaggleKaggle是世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)者社區(qū)。Kaggle最開始是機(jī)器學(xué)習(xí)競賽，現(xiàn)在已經(jīng)逐漸成為基于公有云的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺。Kaggle是一個幫助解決困難問題、招募強(qiáng)大團(tuán)隊和促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)力量的平臺。4.OracleDataMining是Oracle高級分析數(shù)據(jù)庫的代表。市場領(lǐng)先的公司使用它來最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛力，并做出準(zhǔn)確的預(yù)測。

big 數(shù)據(jù)分析方法及相關(guān)的解讀工具簡介你要知道大數(shù)據(jù)不再大。最重要的現(xiàn)實是分析大數(shù)據(jù)。只有通過分析才能獲得大量智能有深度有價值的信息。越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性，都顯示了大數(shù)據(jù)日益增長的復(fù)雜性。所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

“大”數(shù)據(jù)分析PredictiveAnalyticCapabilities Data挖掘的五個基本方面可以讓分析師更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測分析可以根據(jù)可視化分析的結(jié)果和數(shù)據(jù)挖掘做出一些預(yù)測性的判斷。數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理最佳實踐。