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从数据库到可视化性能,5个大数据分析工具测评,python只排倒数

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大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。

为了解答大家的疑惑,今天我测评了5款较为常用的大数据分析工具,来给大家看看到底哪个大数据分析工具才是最好用的!

一、为什么要做大数据分析

大数据分析的主要目的是辅助公司决策,提升工作效率。

对于企业来说,跟进时代跟进潮流,无疑是非常重要的。之前红极一时的手机厂商诺基亚,由于拒绝用安卓系统,继续用自己研发的塞班系统,因此就被时代所抛弃。后来重新应用安卓系统,即使这样也不能重回公司巅峰了。

这种案例真的太多了,企业应该引以为戒。

二、大数据分析的流程:

三、工具选择

大数据分析工具可以有很多种,

大数据分析人,多会用到数据分析+数据可视化的功能,所以我就从这2个方面讲一讲。

1、excel

excel可以说是一款非常基础的大数据分析工具了,很多人都是用excel进行大数据分析入门学习的。别看excel是一款基础大数据分析工具python 数据分析案例,其实excel具有非常全的大数据分析功能,非常适合于大数据分析新人。

优点:

缺点:

2、tableau

tableau在国外属于大数据分析工具的佼佼者了,是一款比较专业的大数据分析工具。

优点:

缺点:

3、finebi

finebi是主流BI大数据分析工具,占据了国内16.3%的商业智能市场,具有良好的大数据分析和数据可视化能力。

优点:

缺点

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4、python

python是一种跨平台的高级编程语言,可以应用在多个领域python 数据分析案例,尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具,在大数据分析中很有优势。

优点:

缺点:

5、finereport

finereport在做报表的同时还具有非常好的可视化功能,可以制作公司可视化大屏。

数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来,finereport内置多种可视化模版,还可以做动态报表!

优点:

缺点:

四、总结

不同的大数据分析工具有着不同的适用场所。在对大数据分析工具的选择时,还是应该根据公司或者个人的实际需求来做决定。

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