常見的數據分析工具有哪些？

1、Hadoop

    Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。

   Hadoop 是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴于社區服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

   HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。

   HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟件，以支持太位級網絡傳輸性能，開發千兆比特網絡技術，擴展研究和教育機構及網絡連接能力。

3、Smartbi

   Smartbi是國內領先的BI廠商，產品定位于一站式大數據服務平臺，對接各種業務數據庫、數據倉庫和大數據平臺，進行加工處理、分析挖掘與可視化展現；

   滿足各種數據分析應用需求，如大數據分析、自助探索分析、地圖可視化、移動管理駕駛艙、指揮大屏幕、企業報表平臺、數據挖掘等。Smartbi產品功能設計全面，企業單位只需要安裝部署一次，就可以實現中國式復雜報表、自助BI、以及數據挖掘產品的使用，產品性能、易用性和安全性都不錯，廣泛應用于金融、政府、電信、企事業單位等領域。

數據分析工具

4、Storm

   Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用于處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

5、Apache Drill

   為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟件基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

   據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟件工程師持續推廣。

6、RapidMiner

   RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

  事實上，今天所說的這個話題，也是其他行業普遍存在的現象之一，既然出現了這樣的亂象，說明了它的成因和邏輯，我們不必過于敏感。但對于我們自己的數據分析師來說，真正做分析的時候，你會發現市場上有太多的分析工具，需要掌握的真的太多了。實際上不用為此糾結，根據個人能力，配合目前的數據分析環境，適用的工具自然會被挑選出來，最后要記住一句話：工具為人所用，人為重點，而非工具！以上就是小編為您帶來的常見的數據分析工具有哪些，希望對您有所幫助。