大數(shù)據(jù)分析平臺有哪些？集成的大數(shù)據(jù)分析平臺有哪些？大數(shù)據(jù)分析也屬于一塊數(shù)據(jù)分析。在實際應用中，數(shù)據(jù)分析工具可以分為兩個維度:第一個維度:數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)報表層、數(shù)據(jù)分析層，第二個維度:用戶級、部門級、企業(yè)級、BI級1，數(shù)據(jù)存儲層，數(shù)據(jù)存儲設(shè)計，數(shù)據(jù)庫概念和數(shù)據(jù)庫語言，這方面不用深究，但至少要了解數(shù)據(jù)的存儲方式，基本結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)類型。

工具介紹1。前端呈現(xiàn)呈現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等等。用于演示分析的商業(yè)分析工具包括StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos、BO、Microso和Tableau。國內(nèi)有BDP，郭云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)鏡像)，Smart，F(xiàn)ineBI等等。

EMCGreenPlum、HPVertica等。3.數(shù)據(jù)集市包括QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。擴展數(shù)據(jù)的六個基本方面大數(shù)據(jù)分析1。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶對數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。

簡單推薦一些我認為比較實用的大數(shù)據(jù)分析工具。1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具。2.各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫。3.其他語言的數(shù)據(jù)可視化框架。1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具。1.FineReportFineReport是一款純Java編寫的企業(yè)級web報表工具，集成了數(shù)據(jù)展示(報表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能。設(shè)計復雜的報表只需要簡單的拖放操作。

FineBI的使用感和Tableau差不多，都提倡可視化的探索性分析，有點像增強版的數(shù)據(jù)透視表。易于使用，豐富的可視化庫。它可以作為數(shù)據(jù)報告的門戶和業(yè)務(wù)分析的平臺。二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫Python正在慢慢成為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python生態(tài)系統(tǒng)中，很多開發(fā)者提供了非常豐富的第三方庫，用于各種場景下的數(shù)據(jù)可視化。

國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司還是做很多前端可視化的。BAT真的在做大數(shù)據(jù)。行業(yè)有硬需求，其他行業(yè)跟不上。需求決定市場。再來說說更一般的數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析也屬于一塊數(shù)據(jù)分析。在實際應用中，數(shù)據(jù)分析工具可以分為兩個維度:第一個維度:數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)報表層、數(shù)據(jù)分析層，第二個維度:用戶級、部門級、企業(yè)級、BI級1。數(shù)據(jù)存儲層，數(shù)據(jù)存儲設(shè)計，數(shù)據(jù)庫概念和數(shù)據(jù)庫語言。這方面不用深究，但至少要了解數(shù)據(jù)的存儲方式，基本結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)類型。

我們可以從選擇查詢、更新修改、刪除刪除和插入插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取開始。Access2003、Access07等。這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫，常用于個人或部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲；MySQL數(shù)據(jù)庫是部門或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫應用所必需的，掌握數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力是關(guān)鍵。

目前行業(yè)內(nèi)的分析軟件通常是數(shù)據(jù)可視化(如Tableau)和數(shù)據(jù)挖掘分析(如RapidMinner)兩個獨立的產(chǎn)品，導致業(yè)務(wù)分析流程分離，不利于內(nèi)部協(xié)作、數(shù)據(jù)價值傳遞和共享。推薦Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺，該平臺提出了一體化的產(chǎn)品理念，將可視化分析和挖掘分析深度融合，形成統(tǒng)一的平臺，讓用戶基于一個工具完成完整、復雜、全面的商業(yè)分析流程。

1。全國數(shù)據(jù):可以查詢國家統(tǒng)計局調(diào)查統(tǒng)計的各專業(yè)領(lǐng)域主要指標的時間序列數(shù)據(jù)。2.阿里指數(shù):最權(quán)威、最專業(yè)的行業(yè)價格、供應、采購趨勢分析。3.微指數(shù):微指數(shù)是以提及量、閱讀量和互動量加權(quán)的綜合指數(shù)，更全面地反映了微博中關(guān)鍵詞的受歡迎程度。4.微信索引:在微信中搜索“微信索引”可以直接找到?；谖⑿派鷳B(tài)圈，依托海量用戶數(shù)據(jù)，微信指數(shù)有著天然的優(yōu)勢。

1 DiscoDisco最初是由諾基亞開發(fā)的，是一個分布式計算框架。和Hadoop一樣，也是基于MapReduce的。它包括一個分布式文件系統(tǒng)和一個支持數(shù)十億個鍵和值的數(shù)據(jù)庫。支持的操作系統(tǒng):Linux和OS X. 2。作為Hadoop的替代方案，大數(shù)據(jù)平臺HPCC承諾速度非常快，并且具有超強的可擴展性。除了免費社區(qū)版，HPCCSystems還提供付費企業(yè)版、收費模塊、培訓、咨詢等服務(wù)。

3.LumifyLumify隸屬于Altamira科技公司(以國家安全技術(shù)聞名)，是一個開源的大數(shù)據(jù)集成、分析和可視化平臺。你只需要在Try、Lumify、io中試用演示版，就能看到它的實際效果，支持的操作系統(tǒng):Linux。4.PandasPandas項目包括基于Python編程語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，它允許企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析項目中使用Python作為R的替代方案。