从数据库到可视化性能,5个大数据分析工具测评,python只排倒数

文 | 商业智能研究 2021-10-28
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大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。

为了解答大家的疑惑,今天我测评了5款较为常用的大数据分析工具,来给大家看看到底哪个大数据分析工具才是最好用的!

数据分析软件工具有哪些,python数据分析工具,数据分析的基本步骤,开源数据可视化

一、为什么要做大数据分析

大数据分析的主要目的是辅助公司决策,提升工作效率。

对于企业来说,跟进时代跟进潮流,无疑是非常重要的。之前红极一时的手机厂商诺基亚,由于拒绝用安卓系统,继续用自己研发的塞班系统,因此就被时代所抛弃。后来重新应用安卓系统,即使这样也不能重回公司巅峰了。

这种案例真的太多了,企业应该引以为戒。

二、大数据分析的流程:

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明确分析目的与框架

数据收集数据处理

数据分析

数据展现

撰写报告

三、工具选择

大数据分析工具可以有很多种,

Part 1:数据采集工具

Part 2:开源数据工具

Part 3:数据可视化

Part 4:开源数据库

大数据分析人,多会用到数据分析+数据可视化的功能,所以我就从这2个方面讲一讲。

1、excel

excel可以说是一款非常基础的大数据分析工具了,很多人都是用excel进行大数据分析入门学习的。别看excel是一款基础大数据分析工具,其实excel具有非常全的大数据分析功能,非常适合于大数据分析新人。

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优点:

新人友好度高,易于上手

使用方便,不需要多掌握一门操作语言

操作简单,学习成本低

缺点:

共享方面:excel是以电子表格形式进行大数据分析的,不易于数据共享。经常需要共享数据的人一定很崩溃。

数据源:当所需要的数据源有多个时,整合数据源非常麻烦

可视化:excel可以完成基本的可视化操作。但是excel是静态的,数据有变动时操作麻烦。

2、tableau

tableau在国外属于大数据分析工具的佼佼者了,是一款比较专业的大数据分析工具。

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优点:

专业性强,适合高需求人士操作

数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略

属性设置非常灵活。

缺点:

学习方面:操作难度较大,学习成本高

本土适应性:外国产商,解决国内企业数据问题能力较差

数据源:可以连接国际主流数据库,但不支持连入部分国内数据库

3、finebi

finebi是主流BI大数据分析工具,占据了国内16.3%的商业智能市场,具有良好的大数据分析和数据可视化能力。

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优点:

新人友好度好,可以进行自助式大数据分析

支持多种数据源连接,适应国内数据市场

易于操作,可以通过拖拽来对数据分析报表进行编辑

适应国内环境,有一种套针对国内企业问题的解决方案

缺点

性能不是很稳定,现在的BI最大的问题就是在实际环境中测试,达不到该有的效果,阿里的也是一样,BI还有很长的一段路要走

相比于tableau,就显得比较低调,还得不到该有的认可

4、python

python是一种跨平台的高级编程语言,可以应用在多个领域,尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具,在大数据分析中很有优势。

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优点:

编程能力强。除了数据分析还可以爬虫、写游戏等

简单易学,和java相比,python的学习还是非常简单的

缺点:

不能拖拽数据进行分析,对于没有编程基础的人来说较难理解

在处理大数据时,效率不高

5、finereport

finereport在做报表的同时还具有非常好的可视化功能,可以制作公司可视化大屏。

数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来,finereport内置多种可视化模版,还可以做动态报表!

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优点:

纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身

可以直连数据库,支持多种数据库

支持报表管理、报表权限分配等多种功能

缺点:

数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增加了目录管理搜索功能

四、总结

比如,目前市面上很流行的帆软公司的软件——finereport,功能算是前沿的,可做BI报表和大屏,内置了10+行业解决方案和几十种可视化大屏模板demo,即便没有专业的技术也照样可以完成。功能比较全面,包括数据整合、建模、分析、制作图表。很适合企业使用,难度不算太大,而效果也不错。

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