大數據時代，大數據分析行業水漲船高，很多身邊的朋友都想學習一下如何進行大數據分析。經常有人問我該怎麼選擇大數據分析工具。也對，面對市面上那麼多大數據分析工具，大家在選擇的時候都會懵一下。

為了解答大家的疑惑，今天我測評了5款較為常用的大數據分析工具，來給大家看看到底哪個大數據分析工具才是最好用的！

一、為什麼要做大數據分析

大數據分析的主要目的是輔助公司決策，提升工作效率。

對於企業來說，跟進時代跟進潮流，無疑是非常重要的。之前紅極一時的手機廠商諾基亞，由於拒絕用安卓系統，繼續用自己研發的塞班系統，因此就被時代所拋棄。後來重新應用安卓系統，即使這樣也不能重回公司巔峰了。

這種案例真的太多了，企業應該引以為戒。

二、大數據分析的流程：

• 明確分析目的與框架
• 數據收集數據處理
• 數據分析
• 數據展現
• 撰寫報告

三、工具選擇

大數據分析工具可以有很多種，

• Part 1:數據採集工具
• Part 2:開源數據工具
• Part 3:數據可視化
• Part 4:開源數據庫

大數據分析人，多會用到數據分析+數據可視化的功能，所以我就從這2個方面講一講。

1、excel

excel可以說是一款非常基礎的大數據分析工具了，很多人都是用excel進行大數據分析入門學習的。別看excel是一款基礎大數據分析工具，其實excel具有非常全的大數據分析功能，非常適合於大數據分析新人。

優點：

• 新人友好度高，易於上手
• 使用方便，不需要多掌握一門操作語言
• 操作簡單，學習成本低

缺點：

• 共享方面：excel是以電子表格形式進行大數據分析的，不易於數據共享。經常需要共享數據的人一定很崩潰。
• 數據源：當所需要的數據源有多個時，整合數據源非常麻煩
• 可視化：excel可以完成基本的可視化操作。但是excel是靜態的，數據有變動時操作麻煩。

2、tableau

tableau在國外屬於大數據分析工具的佼佼者了，是一款比較專業的大數據分析工具。

優點：

• 專業性強，適合高需求人士操作
• 數據清理/調整、檢查/篩選數據、聯接/合併數據都擁有着比較體系的數據加工策略
• 屬性設置非常靈活。

缺點：

• 學習方面：操作難度較大，學習成本高
• 本土適應性：外國產商，解決國內企業數據問題能力較差
• 數據源：可以連接國際主流數據庫，但不支持連入部分國內數據庫

3、finebi

finebi是主流BI大數據分析工具，佔據了國內16.3%的商業智能市場，具有良好的大數據分析和數據可視化能力。

優點：

• 新人友好度好，可以進行自助式大數據分析
• 支持多種數據源連接，適應國內數據市場
• 易於操作，可以通過拖拽來對數據分析報表進行編輯
• 適應國內環境，有一種套針對國內企業問題的解決方案

缺點

• 性能不是很穩定，現在的BI最大的問題就是在實際環境中測試，達不到該有的效果，阿里的也是一樣，BI還有很長的一段路要走
• 相比於tableau，就顯得比較低調，還得不到該有的認可

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4、python

python是一種跨平台的高級編程語言，可以應用在多個領域，尤其是大數據分析領域。而且python擁有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多種工具，在大數據分析中很有優勢。

優點：

• 編程能力強。除了數據分析還可以爬蟲、寫遊戲等
• 簡單易學，和java相比，python的學習還是非常簡單的

缺點：

• 不能拖拽數據進行分析，對於沒有編程基礎的人來說較難理解
• 在處理大數據時，效率不高

5、finereport

finereport在做報表的同時還具有非常好的可視化功能，可以製作公司可視化大屏。

數據可視化可以將做好的大數據更好的展現出來，finereport內置多種可視化模版，還可以做動態報表！

優點：

• 純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身
• 可以直連數據庫，支持多種數據庫
• 支持報表管理、報表權限分配等多種功能

缺點：

• 數據量大時不易對數據進行搜索。不過在新更新的finereport八月版中已經增加了目錄管理搜索功能

四、總結

不同的大數據分析工具有着不同的適用場所。在對大數據分析工具的選擇時，還是應該根據公司或者個人的實際需求來做決定