调研报告分析工具

问：常见的大数据分析工具有哪些？

1. 答：如带返果说分析软件桥燃的话会有Excel，SPSS，SAS，python这些；如果是基于现有网站/APP（挖掘的）数据做分析，国外的Omniture(AA)，GA这些统计软件可以满足，国内的有百度统计，神策分析这类工具，百度统计是免费软件，但是统计百度以外的蠢消饥数据会有一些不准确，神策是数据公司，分析的更全和精细
2. 答：未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数行碰据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对余唯数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知档毁谈识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
3. 答：由于大数据产业的日渐兴盛，国内的大数闹旦据分析平台也如雨后春笋一般层出不穷，其中比较常见的有：亿信华辰的ABI，思迈特bi，永洪BI和Excel等。
   其中亿信ABI一款融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等功能的数据处理分析软件。采用枝枯轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。支持广猛弯洞泛的数据源接入，同时支持基于Hadoop框架的PetaBase分布式数据库，TB级别数据实时分析，秒级响应，轻松完成大数据分析与展示。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。
4. 答：国内较为知名的大数据分析软件：亿信华辰ABI、神策分析、smartbi、润乾报表，永洪BI等等睁告。
   其中亿信华辰一站式数据分析平台ABI做的比较好，亿信ABI是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。使用了新一代的3D引擎技术，大屏展顷早轮示炫酷。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据雀信分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。
5. 答：自己感觉会，才来的奥
6. 答：第一种，Excel，简单的数据分析不在话下森虚掘
   第二种，BI工具，国外Tableau，国内亿信此核华辰ABI
   第三种，誉山编程类，Python，R语言

问：大数据分析需要哪些工具

1. 答：Java ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。
   Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
   Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。
   Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。
   Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。
   Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。
   Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单
   Oozie：既然学会Hive了，我相笑昌信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者燃升贺MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。
   Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它皮派能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。
   Kafka：这是个比较好用的队列工具。
   Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点
2. 答：是指对规模巨大的数据进行分析，以达到积极主动地预测需求；敬缺烂缓冲风险并且减少欺诈；优化、改善客户体验等目的。
   大数据分析涉及到的工具一般有以下这些：
   前端展现：
   用于展现分析的前端扮没开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
   用于展现分析商用分析工亮漏具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft , Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
   国内的有BDP，国云数据(大数据魔镜)，思迈特，FineBI等等。
   数据仓库：
   Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
   数据集市：
   QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
3. 答：数据可视化工具推荐一款最新的国产软件DataFocus，采用了数腊枯最新的中文自然语言处理系统，部署完成后使用起来和用浏览器搜索一样便捷简单，而且性价比很高，可以在他们的官网申请试用试试看。 简单介绍下： 首先是基于大数据前提的数据处理技术，可以对TB级的数据实现秒级响应，能交互式分析，上钻下钻挖掘数据； 然后是以无IT背景业务人员为目标用户，当然数据分析师也一样能用，而且可以更关注于问题本身，略去以前繁重的编程过程。 再者不需要IT人员进行事先建模，可在分析过程中灵活调整以及自动建模，提升分析的效薯洞率从而提升企业决策的洞察力和及时性。 最后，DataFocus采用自然语言分析处理，运用搜索问答式的交互方式，更贴合用户使用习惯，并在使用中运用AI智能去辅助用户对数据进行探索。轻量建模、数据直连、局神灵活交互，相比传统BI成本更低、上线更快、使用更方便、价值更大。
4. 答：一般做大数据分析，首先会使用到大数据数据库，比如MongoDB、GBase等数据库。其次会用数据仓库工具，对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据工具，进行可视化分析。
   根据以上的描述，我们按过程对用到的工具进行讨论。
   1、 大数据工具：数据存储和管理工具
   大数据完全始于数据存储，也就是说始于大数据框架Hadoop。它是Apache基金简晌会运行的一种开源软件框架，用于在大众化计算机集群上分布式存储非常大的数据集。由于大数据需要大量的信息，存储至关重要。但除了存储外，还需要某种方式将所有这些数据汇集成某种格式化/治理结构，从而获得洞察力。
   2、 大数据工具：数据清理工具
   使用数据仓库工具-Hive。Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在HDFS中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。
   3、 大数据工具：数据建模工具
   SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。
   4、 大数据工具：数据可视化分析工具
   亿信华辰一站式数据分析平台ABI，对上述所说的工具，在该平台上都有。亿信ABI提供ETL数据处理、数纯咐蠢据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括做陪拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。
5. 答：说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
   （1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
   （2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
   （3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
   （4）有获取外部数据的能力，如爬虫
   （5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
   （6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
   对于厅行学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
   1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
   2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
   3、学习数据分析工具，软件结合案宽返列的实际应用，关于数据分析主流软件扮巧哗有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
   4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
6. 答：数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用得多的是Python,如果有语言基础的唯悄银小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难。
   数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理指宴解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划。
   大数据技术:这个相对来说有些难度，不过有专业的工具让我们用，比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具；
   分析&AI：这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法；上面的如果都学了，可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例，增加对数据分析的流程理解和运游相关技术应用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的，比较简单，建议大家自己编程实现，也可以到天池大赛、九道门上去看一些案例，自己做做训练。

问：电信***调研报告数据分析方法有哪些

1. 答：电信***调研报告数据分析方法有描述性统计分析、相关性分析、聚类分析、预测分析和可视化分析。
   1、描述性统计分析：通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，对数据进行描述和概括，了解数据的分布情况和基本特征。
   2、相关性分析：通过计算数据之间的相关系数，了解不同变量之间的关系袜数嫌。
   3、聚类分析：将数据按照某种规则进行分类，找出数据之间的相似性和差异性。告手
   4、预测分析：通过建立模型，预测未来的***趋势和风险，如基于历史数据建立时间序列模型，预测未来的***案件数量。
   5、可视化分析：通过图表、地图等可视毕悔化工具，将数据呈现出来，直观地展示数据之间的关系和趋势，如使用地图展示不同地区的***案件数量和类型。