大數據分析學習必須用到的工具，必定要收藏

簡單來講，咱們能夠把大數據分析工具簡單分紅兩個維度：

第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展示層

第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

一、數據存儲層

數據存儲涉及到數據庫的概念和數據庫語言,這方面不必定要深鑽研,但至少要理解數據的存儲方式、數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少,精通最好。可從經常使用的select查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003. Access07等 ，這是最基本的我的數據庫,常常用於我的或部分基本的數據存儲;MySQL數據庫，這個對於部門]級或者互聯網的數據庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握數據庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力;

SQL Server 2005或更高版本，對中小企業, - -些大型企業也能夠採用SQL Server數據庫,其實這個時候自己除了數據存儲,也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了;

DB2，Oracle數據庫都是大型數據庫了,主要是企業級,特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了, 通常大型數據庫公司都提供很是好的數據整合應用平臺;

BI級別,實際上這個不是數據庫，而是創建在前面數據庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。DataWarehouse，創建在DW級上的數據存儲基本上都是商業智能平臺，整合了各類數據分析,報表、分析和展示! BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

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二、報表層

企業存儲了數據須要讀取，須要展示，報表工具是最廣泛應用的工具，尤爲是在國內。傳統報表解決的是展示問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內作到頂尖，是帶着數據分析思想的報表，因其優異的接口開放功能、填報、表單功能，可以作到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。

Tableau，同FineBI同樣，可分在報表層也可分爲數據展示層。FineBI和Tableau同屬於近年來很是棒的軟件，可做爲可視化數據分析軟件，我經常使用FineBI從數據庫中進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另外一種身份——商業智能，因此在大數據處理方面的能力更勝一籌。

三、數據分析層

這個層其實有不少分析工具，固然咱們最經常使用的就是Excel ,我常常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

Excel軟件，首先版本越高越好用這是確定的;固然對Excel來說不少人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能很是強大，甚至能夠完成全部的統計分析工做!可是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟件;

SPSS軟件:當前版本是18，名字也改爲了PASW Statistics ;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到如今版本的變遷也能夠看出SPSS社會科學統計軟件包的變化，從重視醫學、化學等開始愈來愈重視商業分析,如今已經成爲了預測分析軟件;

SAS軟件: SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平臺化的，EM挖掘模塊平臺整合,相對來說，SAS比較難學些，但若是掌握了SAS會更有價值，好比離散選擇模型,抽樣問題，正交實驗設計等仍是SAS比較好用，另外, SAS的學習材料比較多,也公開，會有收穫的!

JMP分析: SAS的一個分析分支

XLstat : Excel的插件，能夠完成大部分SPSS統計分析功能

四、表現層

表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展示功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化愈來愈棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：辦公經常使用，用來寫數據分析報告；

Xmind&百度腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展示數據分析的層次；

Xcelsius軟件：Dashboard製做和數據可視化報表工具，能夠直接讀取數據庫，在Excel裏建模，互聯網展示，最大特點仍是能夠在PPT中實現動態報表。

最後，須要說明的是，這樣的分類並非區分軟件，只是想說明軟件的應用。有時候咱們把數據庫就用來進行報表分析，有時候報表就是分析，有時候分析就是展示；固然有時候展示就是分析，分析也是報表，報表就是數據存儲了！