有许多平台可用于分析数据，以下是一些常见的选择：

1. Microsoft Excel：这是一个广泛使用的电子表格程序，可以用于收集、整理和分析数据。它提供了各种统计功能，如平均值、标准差和趋势分析。

2. Google Sheets：这是Google Drive的一部分，允许用户创建在线电子表格并实时与他人共享。它具有与Microsoft Excel类似的功能，并提供实时协作功能。

3. Tableau：这是一个强大的数据可视化工具，可以帮助用户通过拖放式界面创建复杂的图表和仪表板。Tableau支持多种数据源，如Excel、SQL数据库和云存储。

4. Power BI：这是Microsoft开发的一款商业智能工具，可以帮助用户将数据转换为易于理解的图表和报告。Power BI可以与多种数据源集成，并提供实时数据处理功能。

5. Python：这是一种广泛使用的编程语言，拥有大量的库（称为模块），可以帮助用户分析数据。Python的pandas库是一个流行的数据分析工具，提供了数据清洗、处理和可视化功能。

6. R：这是一种专门用于统计计算和图形生成的编程语言。R拥有丰富的数据分析和可视化库，如dplyr、ggplot2和tidyverse。

7. SAS：这是一款统计分析软件，提供了一系列统计测试、回归分析和预测建模功能。SAS还支持多种数据源，如Excel、数据库和文件格式。

8. SPSS：这是IBM开发的一款统计分析软件，主要用于社会科学领域。SPSS提供了各种统计测试、回归分析和聚类分析功能。

9. KNIME：这是一个开源的数据分析平台，允许用户通过可视化的数据流图（DFT）进行数据分析。KNIME支持多种数据源和输出格式，如Excel、SQL数据库和云存储。

10. RapidMiner：这是一个数据科学平台，提供了数据预处理、机器学习模型构建和评估功能。RapidMiner支持多种数据源，如Excel、数据库和文件格式。

3大常用的数据分析工具是什么

一、Phoenix

这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

二、Presto

Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。

Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数;支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

三、Shark

Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

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大数据分析平台哪个好

3大常用的数据分析工具如下：

1、思迈特软件Smartbi

思迈特软件Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

大数据分析用什么软件？数据分析软件有哪些？优缺点是什么

大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理你的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析你的数据以及保护数据的安全。

2、星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。

4、华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、Smartbi

Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

国内外比较好的数据分析软件比较多，给题主稍微介绍几个口碑不错的软件吧。

Tableau：是桌面系统中最简单的商业智能工具软件， 简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。Tableau学习成本低，可以快速上手，低于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析。功能丰富，数据可视化独具特色，大数据处理速度非常快。

数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要事先准备好数据。

FineBI：在国内口碑和发展还是不错的，通过大数据引擎Fineindx，可以自动建模，傻瓜式操作，只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息。进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。

数据分析中规中矩，没有那么多突出亮点。

Qlikview：是一个完整的商业智能软件，可以让IT人员和业务人员构建和部署强大的数据分析应用。其主要特点是开发和使用简单，可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。

受限于用户数和设计报表的复杂程度，只能用于少数几个管理层人员