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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每个企业基本都具备完善的OA、ERP等信息化系统，长此以往，积累了海量的数据，这些数据不能有效的利用起来，却是企业的一大损失。
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预置ERP分析主题，开箱即用
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3、还可定制更多的业务主题分析。
跨平台交互分析，提升管理价值
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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、数据透视表
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。
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对于流处理与批处理的实现，最好的就是flink了，能够同时实现这两种需求。批处理可以用hadoop、spark实现，不严格的流处理可以通过storm、spark streaming实现。
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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。
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DataViz是东软平台云（https://cloud.neusoft.com/）的数据可视化分析软件，提供多类型数据源接入、数据集可视化定义、自助多维数据分析以及交互式故事板等功能，旨在以高效、低学习成本的使用方式，为业务人员提供数据可视化分析服务，洞悉商业价值，辅助企业决策。
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东软数据分析软件DataViz那些引人注目的特点
近年来大数据成为了目前市场上受欢迎的经营开展系统软件之一，是各类企业管理落实中必不可少的参考依据的来源系统，经过多年的成熟化发展，现代化专业提供的数据分析软件有了别具一格的特点，不管在具体的数据涵盖面上还是针对数据内容的精准性核算上都有了质的飞跃，那么，作为数据分析软件的DataViz拥有哪些特点呢？
一、能更好的实现复杂数据的简单化程序
数据分析是一个难度非常大复杂度非常高的管理模块内容之一。尤其企业在做重大决策之前，必然会进行系统完善的各类数据分析，这就奠定了数据分析难度的提升，而现代化知名的数据分析软件能很好的实现，通过复杂数据的汇总确保呈现的简单化，一方面能更好的满足管理者的研究需求，另一方面也能更完善的呈现数据管理的落实，显然能为数据使用的范畴及针对性的开展提供更强有价值的保障。
二、精准高效，综合分析效率高
通过多年研发和系统完善的数据分析软件，依托完善的系统设备确保数据分析的更为精准化落实，尤其对于数据的分析及重点的开展，能更好的实现依托内部的系统满足高效性的落实，更快速更精准的数据呈现，显然能为现代化企业的管理开展提供更高效的保障，是快速落定实际状况反应的重要手段之一。
不难看出现代化数据分析软件在整体功效的提升上有了质的飞跃，不管从哪一层面出发依托现代化满足客户的数据分析软件，所能为现代化企业管理及落实带来的客观依据内容丰富，尤其对于实现精准化管理开展，更是能起到其他普通依据所不能提供的作用，因而我们有理由相信企业在管理和重大决策落实前，一定要依托现代化数据分析软件进行完善全面的数据整合分析。
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大数据分析在于快捷有效地挖掘企业数据价值，找专业资深一点的BI产品会比较靠谱，国内做得比较好的Smartbi产品可以参考下，口碑评价还不错。
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如果只是数据分析，各家都差不多，主要看自身怎么用，大数据量的话，性能肯定是需要关注的点，国内的Smartbi据说跑个亿级数据量，秒级响应，速度很快。
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