国内外大数据分析工具挺多的，国外有tableau，qlikview，国内有finebi，smartbi等。这些数据分析工具在市场上应该有不错的性价比。免费，excel，BDP个人版等。付费、Tableau、BDP商业数据平台、SMART等。我们公司用的是ethink，很不错。收费:SAS，SPSS；免费:r语言。
6、有熟悉大数据分析工具tableau的大神吗1，tabulea:之前他专门为了学习买了个人版的tabulea。真的很贵。一年花了999元，他只买了一年。我也发挥了他们的很多功能。工具挺好的，功能挺强大，可视化效果真的很好，还有数据钻孔和动态功能。但是Tabluea真的很贵。2.BDP个人版:操作难度不大。函数不需要自己编写和拖动字段，然后就可以出现各种可视化图表，还可以调整颜色。视觉效果还是很不错的。
7、有哪些大数据分析案例?如下:1。大数据应用案例之一:医疗行业1)SetonHealthcare是第一家使用IBM最新的Watson技术分析和预测医疗保健内容的客户。这项技术可以让企业找到大量与患者相关的临床医疗信息，通过大数据处理更好地分析患者信息。在加拿大多伦多的一家医院，每秒钟有超过3000个早产儿的数据读数。通过对这些数据的分析，医院可以提前知道哪些早产儿存在问题，并采取针对性的措施，防止早产儿死亡。
也许未来几年，他们收集的数据会让你的诊断更加准确。比如，不再是成人一天三次一片，而是在检测到你血液中的药物已经代谢完毕时，会自动提醒你再次服药。2)大数据与乔布斯的癌症治疗乔布斯是世界上第一个将自己所有的DNA和肿瘤DNA排序的人。为此，他支付了几十万美元。他得到的不是样本，而是包含整个基因的数据文档。
8、大数据分析一般用什么工具分析?大数据处理分析过程中常用的六种工具:1。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度。
另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能计算和通信的缩写。1993年，美国联邦科学、工程与技术协调委员会向国会提交了《重大挑战项目:高性能计算与通信》报告，该报告也被称为HPCC计划报告，即美国总统的科学战略项目。其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战。
9、大数据分析一般用什么工具分析1。OpenRefine这是一个流行的数据分析工具，适用于各种与分析相关的任务。这意味着，即使每个人都有许多不同的数据类型和名称，这个工具也可以使用其强大的聚类算法来完成项目分组。聚类完成后，可以开始分析。2.Hadoop大数据离不开Hadoop。这个软件库和框架可以使用简单的编程模型在计算机集群之间分发大规模数据集。
作为Hadoop的开发者，Apache也在不断强化这个工具，提高它的实际效果。3.同样来自Apache的Storm是另一个伟大的实时计算系统，它可以大大增强无限数据流的处理效果，它还可以用来执行许多与大数据相关的其他任务，包括分布式RPC、连续处理、在线机器学习、实时分析等等。使用Storm的另一个好处是，它集成了大量的其他技术，从而进一步降低了大数据处理的复杂度。
