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

大数据时代，大数据分析行业水涨船高，不少身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。常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，你们在选择的时候都会懵一下。

为了解答你们的疑惑，今天我测评了5款较为经常使用的大数据分析工具，来给你们看看到底哪一个大数据分析工具才是最好用的!

1、为何要作大数据分析

大数据分析的主要目的是辅助公司决策，提高工做效率。

对于企业来讲，跟进时代跟进潮流，无疑是很是重要的。以前红极一时的手机厂商诺基亚，因为拒绝用安卓系统，继续用本身研发的塞班系统，所以就被时代所抛弃。后来从新应用安卓系统，即便这样也不能重回公司巅峰了。

这种案例真的太多了，企业应该引觉得戒。

2、大数据分析的流程：

• 明确分析目的与框架
• 数据收集数据处理
• 数据分析
• 数据展示
• 撰写报告

3、工具选择

大数据分析工具能够有不少种，

• Part 1:数据采集工具
• Part 2:开源数据工具
• Part 3:数据可视化
• Part 4:开源数据库

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

一、excel

excel能够说是一款很是基础的大数据分析工具了，不少人都是用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，其实excel具备很是全的大数据分析功能，很是适合于大数据分析新人。

优势：

• 新人友好度高，易于上手
• 使用方便，不须要多掌握一门操做语言
• 操做简单，学习成本低

缺点：

• 共享方面：excel是以电子表格形式进行大数据分析的，不易于数据共享。常常须要共享数据的人必定很崩溃。
• 数据源：当所须要的数据源有多个时，整合数据源很是麻烦
• 可视化：excel能够完成基本的可视化操做。可是excel是静态的，数据有变更时操做麻烦。

二、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。

优势：

• 专业性强，适合高需求人士操做
• 数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略
• 属性设置很是灵活。

缺点：

• 学习方面：操做难度较大，学习成本高
• 本土适应性：外国产商，解决国内企业数据问题能力较差
• 数据源：能够链接国际主流数据库，但不支持连入部分国内数据库

三、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，具备良好的大数据分析和数据可视化能力。

优势：

• 新人友好度好，能够进行自助式大数据分析
• 支持多种数据源链接，适应国内数据市场
• 易于操做，能够经过拖拽来对数据分析报表进行编辑
• 适应国内环境，有一种套针对国内企业问题的解决方案

缺点

• 性能不是很稳定，如今的BI最大的问题就是在实际环境中测试，达不到该有的效果，阿里的也是同样，BI还有很长的一段路要走
• 相比于tableau，就显得比较低调，还得不到该有的承认
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四、python

python是一种跨平台的高级编程语言，能够应用在多个领域，尤为是大数据分析领域。并且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具，在大数据分析中颇有优点。

优势：

• 编程能力强。除了数据分析还能够爬虫、写游戏等
• 简单易学，和java相比，python的学习仍是很是简单的

缺点：

• 不能拖拽数据进行分析，对于没有编程基础的人来讲较难理解
• 在处理大数据时，效率不高

五、finereport

finereport在作报表的同时还具备很是好的可视化功能，能够制做公司可视化大屏。

数据可视化能够将作好的大数据更好的展示出来，finereport内置多种可视化模版，还能够作动态报表!

优势：

• 纯Java编写的、集数据展现(报表)和数据录入(表单)功能于一身
• 能够直连数据库，支持多种数据库
• 支持报表管理、报表权限分配等多种功能

缺点：

• 数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增长了目录管理搜索功能

4、总结

不一样的大数据分析工具备着不一样的适用场所。在对大数据分析工具的选择时，仍是应该根据公司或者我的的实际需求来作决定。

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