在大数据时代有价值的商品则是数据，大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色。那么大数据分析工具有哪些呢?现在就来看看吧。
大数据分析工具
1、Excel
Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。不用说Excel是多么的方便好用，容易操作，即使是电脑小白也能够轻松上手。对于大数据分析从业者来说，Excel功能强大，提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用。但同时它也有自身的局限性，比如只适合做简单的统计，而一旦数据量过大，Excel就不能满足大家的需求了。
2、SPSS
SPSS为IBM公司推出的一系列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及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。SPSS是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。同时SPSS在简单易上手的同时，其功能也相对较少。
3、SAS
SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件，是商业统计才会用到的软件。SAS是数据管理和分析软件包，能够完成各种统计分析，矩阵运算和绘图等。SAS的功能就会更加丰富一点。SAS的各项功能由功能模块完成。功能强大，统计方法齐，全，新。使用简便，操作灵活，还能提供联机帮助功能。另外，它在识别驱动器方面会比较困难，但却能够帮助降低制造成本。
4、stata
stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上，Stata的ado文件都是用Stata自己的语言编写的。总体上来看，stata对用户友好和开放性的平衡做得很好。上手难度适中，同时也支持较为自由的程序编写。
大数据可视化分析工具
1、Tableau
Tableau快速分析、可视化并分享信息。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。数以万计的用户使用TableauPublic在博客与网站中分享数据。
2、ECharts
Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。
3、Highcharts
Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用Highcharts系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于HTML5技术，不需要安装任何插件，也不需要配置PHP、Java等运行环境，需要要两个JS文件即可使用。
4、魔镜
魔镜是中国比较流的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。
5、图表秀
图表秀的操作简单易懂，而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现，支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动，使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。
大数据要学什么编程语言
1、Python
一般的数据科学家都会选择Python作为大数据语言的优选。一直以来，Python流行于学术界，在自然语言处理(NLP)等领域尤其如此。所以，当有一个需要NLP处理的项目时，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。不仅如此，在神经网络领域Python同样适用。在大数据处理框架中，Python通常能够得到支持。
Python与R相反，它是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手。但是初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。
2、R
R又叫做“统计人员为统计人员开发的一种语言”。大家如果需要计算深奥的统计模型，可能会在CRAN上找到它。说到用于分析和标绘，没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark。
然而，如果你不是数据科学家，之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整，才能使用R来高效地处理。即使R很适合数据分析的工作，但它并不就擅长一般用途。你可以用R构建模型，但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境。
3、Scala
不得不说，因其类型系统Scala几乎是最轻松的语言。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了，函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中，取得了巨大进展。常常采用一种大规模分布式方式来处理。另外它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。
由于Scala在JVM里面运行，它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL，用于交互式开发和分析，就像使用Python和R那样。然而Scala也有缺点，它的编译器运行起来有点慢。不过，它有REPL、支持大数据，还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架。考虑到以上的优势，总体来讲，Scala还是利大于弊的。
4、Java
Java很适合大数据的项目。比如HadoopMapReduce，它用Java编写。而HDFS也是用Java来编写的。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行，这意味着Java是这些项目中的优选编程语言。另外还有像Google Cloud Dataflow这些新技术，之前一直还只支持Java。研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java可以访问一个庞大的生态系统，以及除此之外的更多内容。
Java唯一的缺点是非常繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL。这一点来说，R、Python和Scala都有。不过Java 8中新的Lambda支持功能，对于改善这种情况会有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑，但是Java 8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。
