免费大数据分析软件,免费大数据分析软件***

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于免费大数据分析软件的问题，于是小编就整理了2个相关介绍免费大数据分析软件的解答，让我们一起看看吧。

1. 哪款大数据分析软件比较好？
2. 一般用哪些工具做大数据分析？

哪款大数据分析软件比较好？

DataHunter可以满足您的需求：

1.异构数据源整合。

整合各业务系统数据，如文件型的 excel、CSV；CRM、ERP 等其他系统数据；各种基于云构建的数据仓库等。

支持导入互联网数据，比如统计局数据、金融股票数据、天气数据等公共数据；微博、微信、淘宝等第三方互联网服务数据。

2.海量数据瞬间处理，万亿级数据量，1秒钟出图。

3.快速简单的动态数据关联，如业务人员可以轻易地将销售和天气数据关联，进行气温对销售情况的影响的分析。

4.多种主流图形的配置，拖拉拽方式配置图表，智能图形建议等，非技术人员，10秒钟就能配置出图表，5分钟做出企业每天都要看的数据看板。

首先感谢邀请！

嗯，在我个人看来大数据分析用什么工具比较靠谱这个问题的话，没有绝对的权威性，或者说是一个可参照的一个方式去分析这个问题。为什么呢？因为大数据的大和小，没有一个绝对的控制性和一个绝对的参考值，那就意味着什么是大？因此，结合这个问题呢，我们做出以下的回答：

第一，常见的企业使用的大数据分析工具是微软自带的工具，其中包含Excel、Access等等自带的数据库。简单的对数据进行整合和筛选。以及获得的数据源提供的也是这样的格式。那么常见的数据格式有XLS、XLSX、CSV等格式。当然，我们常见的Excel受限于可展现的数量应在65万作为极限。但是确实许多中小企业常用的首选工具。加上成本非常的低廉。所以受众面积是最广的。

第二，常见的储存工具数据库应该是MYSQL、SQL等数据库。这些数据库操作简单，存储的量可以非常的大，关联性非常强。取用起来非常的容易等特性。要求也比较简单。因此运用非常的广泛和实际。

第三，结合数据库而进一步的可视化。例如框架和数据组的Hadoop、MongoDB等等，应用于数据可视化，和数据结构化的，开源工具。

第四，以上的工具都是用于数据储存和数据的，结构化可视化。那么数据分析必然要有开源的数据。因此，这个数据的获取才是重点，至于如何去分析，我觉得各有所长。各有所不同追求。因人而异，最终而求同。

DataViz是东软平台云（***s://cloud.neusoft***/）的数据可视化分析软件，提供多类型数据源接入、数据集可视化定义、自助多维数据分析以及交互式故事板等功能，旨在以高效、低学习成本的使用方式，为业务人员提供数据可视化分析服务，洞悉商业价值，辅助企业决策。

东软数据分析软件DataViz那些引人注目的特点

近年来大数据成为了目前市场上受欢迎的经营开展系统软件之一，是各类企业管理落实中必不可少的参考依据的来源系统，经过多年的成熟化发展，现代化专业提供的数据分析软件有了别具一格的特点，不管在具体的数据涵盖面上还是针对数据内容的精准性核算上都有了质的飞跃，那么，作为数据分析软件的DataViz拥有哪些特点呢？

一、能更好的实现复杂数据的简单化程序

数据分析是一个难度非常大复杂度非常高的管理模块内容之一。尤其企业在做重大决策之前，必然会进行系统完善的各类数据分析，这就奠定了数据分析难度的提升，而现代化知名的数据分析软件能很好的实现，通过复杂数据的汇总确保呈现的简单化，一方面能更好的满足管理者的研究需求，另一方面也能更完善的呈现数据管理的落实，显然能为数据使用的范畴及针对性的开展提供更强有价值的保障。

1、spss

是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。

2、tabelau

程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。

3、SAS

是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；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。

4、Python Pandas

正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

5、Paxata

Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MS Excel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。

一般用哪些工具做大数据分析？

谢邀~

本君自荐一下。我们的产品诸葛io（***.zhugeio***）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***、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

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：
***s://gitee***/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn

智仓自动化抽取数据，[_a***_]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

到此，以上就是小编对于免费大数据分析软件的问题就介绍到这了，希望介绍关于免费大数据分析软件的2点解答对大家有用。