数据分析一般用什么工具啊?

数据分析工具多样，但关键在于其优势所在。以下整理常见数据分析工具的优劣势，希望能找到适合您的工具：Excel系列 - **Microsoft Excel & WPS**：- **数据透视表**：方便汇总与分类数据，快速生成需求表格。- **函数与公式**：处理数据与搭建简易管理系统，提高效率。

首先，Excel，这个看似平凡的工具却是数据处理和分析的基石。尽管有时会被轻视，但它的普及度和功能强大不容小觑。只需简单的操作，无论是初中生还是非程序员，都能通过它完成基础的数据整理、计算平均值，甚至是处理海量数据，如150万条，通过直观的数据图表展现。

常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等，这些工具提供了丰富的图表类型和可视化功能，方便用户快速生成直观的数据报告和图表。以上所述即为常见的数据分析工具，每种工具都有其特点和优势，根据具体的数据分析需求和场景选择合适的工具进行使用，可以大大提高数据分析的效率和准确性。

五种大数据框架你必须要知道

1、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

3、大数据存储与计算 其中，Hadoop框架起着核心作用，是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop，数据可被存储与高效处理。SQL的使用则便于对Hadoop上数据进行分析，而Hive作为数据仓库工具，提供了SQL接口，简化了数据操作。

4、SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

常见的大数据处理工具

在现今社会，大数据已经成为推动企业发展的关键力量。掌握数据资产并进行智能化决策，是企业在竞争中脱颖而出的重要途径。因此，大数据分析工具和平台变得尤为重要。以下是一些常用的大数据分析工具和平台介绍：百度统计百度统计是一款免费的专业网站流量分析工具，其主要功能包括流量分析、来源分析、网站分析等。

大数据挖掘软件有：Hadoop、Apache Spark、数据挖掘工具箱和SQL数据挖掘扩展等。Hadoop是一种广泛使用的大数据处理工具，它包含Hadoop Distributed File System和MapReduce编程框架。HDFS用于存储大规模数据，而MapReduce则用于处理大规模数据集，特别适合数据挖掘和数据分析的场景。

然而，sqoop2架构相对复杂，配置部署较为繁琐。综上所述，sqoop作为连接hadoop与关系型数据库的工具，凭借其高效数据传输、自动映射转换、多数据库支持及安全机制等优势，已成为大数据处理领域不可或缺的工具。其版本发展与架构优化，进一步提升了sqoop的实用性与灵活性，适应了大数据环境的多样化需求。

随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。

阿里巴巴的大数据之路:JStorm与Blink的发展史

总结：JStorm和Blink都是阿里巴巴在大数据处理领域的重要尝试和贡献。JStorm通过重写Storm为Java版本，为阿里巴巴提供了更易于使用和扩展的平台；而Blink则通过改造和提升Flink，成为阿里巴巴统一的流计算引擎。两个项目的发展历程都提醒我们，在开源社区中取得成功，不仅需要技术实力，更需要尊重、沟通和持续投入。

阿里巴巴在业务发展中，流数据处理至关重要。内部曾采用过多种流数据处理平台，其中JStorm和Blink的影响深远，不仅在集团内部，还扩展至全球开源界。不同于集团内部的其他引擎，JStorm和Blink更为人所熟知，下面就分别探讨它们的发展历程。

请问hadoop、spark、storm、flink的区别是什么?分别适用什

Apache Storm**： 起源与发展： Storm由Twitter于2011年开源，于2013年9月进入Apache基金会孵化，成为流式计算引擎的早期先驱。 关键特性： 支持低延迟消费，但不支持stateful计算及exactly-once语义。其在理论革新上未达到Flink的高度，缺乏数据处理模式的创新。

Spark是一种混合式计算框架，自带实时流处理工具；可与Hadoop集成代替MapReduce；甚至可单独部署集群。Spark的速度与Storm相似，大约为Hadoop的一百倍，成本低于Hadoop。但由于Spark集群规模尚未达到Hadoop的上万级别，现阶段将两者搭配使用是较佳方案。

Flink集成机器学习、图分析、关系数据处理类库，适用于不同场景。可运行在YARN上，与HDFS协同，从Kafka读取数据，执行Hadoop程序，连接多种数据存储系统。Flink部署简单，无需依赖Hadoop环境。