大数据推荐系统

哪款大数据分析软件比较好？

个人推荐BDP：BDP分企业版和个人版。因为我是个人用户，对个人版了解的比较多。需要企业版可以去他们***看。

BDP个人版可以连接大量的国内数据源，海量数据秒处理～这个口号真不是喊出来的，操作起来也很流畅。

1、数据连接：BDP可连接大量第三方数据，有工具，有API、客户端、Excel插件等，以确保数据统计过程的稳定性。BDP支持实时更新（数据库等），也支持增量更新（同步客户端）。

2、对接多数据源：除了本地数据，可连主流数据库，可连接不同的第三方统计平台（谷歌、百度统计、公众号等），基本上覆盖面很广，数据可以实现自动更新。BDP里面的同步宝也超级推荐，可以自动同步和追加固定的excel数据，这个特别实用！！！

3、可视化分析：图表类型丰富。除了饼图、柱状图、折线图、雷达图这些常见的图表，还有一些比较”特殊“的图表，如桑基图、漏斗图、词云、行政地图、经纬度地图、轨迹地图等。

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。

做数据分析可以看看使用门槛低的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：
，在线demo：frame.bctools.cn

数据智仓特点

1.企业级、私有化，数据分析工具 ：智能数据洞察自研的急速列存OLAP引擎，解决了业界大数据多维分析的性

能难题。

2.全自助分析，使用低门槛，解放IT人力 ：只需拖拽数据，即可完成查询和分析。根据不同的业务场景，智能

数据洞察还会提供智能解决方案，实现了数据分析的零门槛、全自助。

3.办公集成打造在线数据协同数据办公：支持与各种办公工具集成，比如钉钉、企业微信以及自建APP等，将数

据实时/监控告警方式推送给对应人员/群组，形成数据追人。

4.嵌入式分析，无缝集成企业平台 ：智能数据洞察能够无缝集成到企业专有平台内，提供嵌入式的实时数据、

报表、仪表盘、以及分析报告。

5.增强型ABI，智能数据洞察 ：智能数据洞察能够基于机器学习算法，自动检测异常数据，支持场景化分析自动

归因，和智能报警监控。

6.技术开放性与普惠性：作为专业的企业数字化技术供应商，提供普惠的技术实现，灵活的技术服务模式：产品

授权、代码开放、技术过度、定制服务等。

7.完善的企业数字化解决方案：从业务前台、到管理后台，从市场营销到企业管理，从业务支撑到数据分析，一

体化、全站是解决方案。

数据自动抽取

智仓自动化抽取数据，设置定时任务

可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构

数据可视化流程+拖拽化加工

可视化流程处理数据，

筛选节点：

汇总节点：

数据衍生：

横向连接

字段设置：

追加合并：

多种数据应用

大屏、图表、报告、API

东软平台云的DataViz

一、拖拽式探索，快速呈现，多种统计方式

简单拖拽

鼠标简单拖拽维度、度量即可快速查看分析结果，无需复杂操作，方便快捷。

多种统计

系统内置求和、平均值、最大值、最小值、计数、不重复计数等多种统计方式，并可以对统计结果做数值格式处理。

高级计算

除常规统计外，还包含同比、环比等高级计算方式，并可以根据需求进行自定义聚合计算。

二、60余种可视化图表组件及丰富的样式属性

数据地图组件：提供丰富的数据地理信息展示

支持多种标准行政区划地图展示，包括世界地图、中国地图、省份地图、区县地图，并支持自定义扩展。

GIS地图组件：基于真实GIS地图实现多种展现效果

支持高德、百度、谷歌等多种在线地图，并支持标准WMS服务，可与离线地图对接

基于GIS地图层地图组件：在GIS地图上显示区域数据信息

底图为GIS图册，上层为基于地理区域的数据地图

3D地图组件：在立体地图上显示地理数据信息

3D图表组件：基于三维空间的数据可视化

三、数据***表

拖拽动态改变行列维度值，自动进行行列组合进行统计计算，方便用户进行多维分析

四、基于维度层次的OLAP分析

OLAP上卷、下钻、钻透、切片、切块，可以完成从粗粒度数据到明细数据的逐层探查，帮助用户发现业务根本问题。

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。

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