谈到大数据当然少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但是市场上有很多各种各样的分析软件，如果没有过人的经验，真的很难找到适合自己或者适合企业的。那么分析大数据的软件有哪些？一般基础数据分析用 excel，origin，功能还是比较强大的，大数据分析用SAS, SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS, GAUSS, Minitab, Statistica，FineBI，最新的还有采用Hadoop技术。

说到大数据，分析软件当然是必不可少的，这应该是大数据工作的基础，但是市场上有很多分析软件。 如果没有较强的经验，那么很难为自己或企业找到合适的人。那么分析大数据的软件有哪些?一般基础数据分析使用excel，origin，这两款软件功能相对较大。大数据分析使用SAS，SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS，GAUSS，Minitab，Statistica，FineBI，还有最新的Hadoop技术等。

　　分析大数据的软件有哪些？

大数据的软件有很多，总的来说在国内：smartbi，帆软;在国外：power-bi，tableau等等。

帆软FineBI：在国内口碑和发展还不错，通过傻瓜式操作，用户只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。

tableau：定位是一款数据可视化工具，可视化功能很请打，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂，目前移动端只支持IOS系统，操作简单，用户只需要简单配置，拖拖拽拽就可以做出数据分析，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要事先准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。

下面是通过各大企业对大数据相关行业的职位要求，归纳出如下要点：

1.SQL数据库基本操作，即基本数据管理；

2.将使用 Excel/SQL进行基本数据分析和显示；

3.会以脚本语言、 Python或 R进行数据分析；

4.能够获取外部数据，例如爬虫；

5.具备撰写数据报告的基本数据可视化技能；

6.熟悉常用数据挖掘算法：回归分析，决策树，随机森林，支持向量机等。

就大数据的学习而言，一般先学基础，再学理论，最后才是工具。从根本上讲，学习每一种语言都是以此为序的。学习数据分析的基本知识，包括概率论，数理统计。地基这样的东西还是要掌握好的啊，地基还不牢固，知识大厦容易倒哈。对目标行业有一定的理论知识;例如财务类的，要学习证券，银行，财务等各种知识，否则到了企业就一脸懵逼。

学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析的主流软件有（从简单到复杂）: Excel, SPSS, stata, R, Python, SAS等。

学习如何使用这些软件，然后是使用软件从数据清洗开始，逐步进行处理，分析，最后输出结果，检验和解释数据。

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