大数据的分析工具 被广泛用于对大量数据进行有意义的分析。这些软件分析工具有助于发现当前的市场趋势、客户偏好和其他信息。在传统数据库中处理大量数据非常困难。这就是为什么要使用大数据工具并轻松管理庞大的数据量。今天为大家分享几款好用的大数据的分析工具。

1.Qlik - 高级数据分析工具

Qlik 是一种企业数据分析工具，可帮助处理数字。Qlik 的平台使分析师可以轻松探索各种形式的数据，包括文本、图像，甚至社交媒体帖子。

Qlik 承诺通过分析客户旅程帮助企业发现新机会、获得竞争优势并创造可持续增长。创造强大客户体验的潜力使 Qlik 成为企业主如此强大的工具。

主要特点

Qlik 拥有一系列强大的数据连接器，使客户可以轻松地从任何地方导入他们的数据。它能够在几分钟内生成 100 多个预构建的交互式仪表板。

此外，它为开发人员和发布者提供了访问在线生态系统和市场的权限，以发布和销售洞察驱动的应用程序。

优点

Qlik 利用基于应用程序的系统来组织和压缩您的所有数据。此外，它还允许您使用图表和图形分析数据并一目了然地查看您的见解，并让您能够相互测试不同的理论，只评估相关的内容。

缺点

Qlik 旨在供精通数学和统计学的人使用。如果没有任何数学或统计背景知识，使用起来并不容易。

2.Microsoft Power BI：最好的数据分析工具之一

作为最好的大数据的分析工具之一，Microsoft Power BI非常易于学习和使用。此外，Microsoft Power BI 支持多种语言和方言，例如英语、法语、德语和西班牙语。这使其非常适合在欧洲或拉丁美洲等地区开展业务的跨国企业。

主要特点

就功能而言，Microsoft Power BI 拥有非常友好的用户界面。仪表板设计特别令人印象深刻，因此消费者可以在一个地方轻松访问他们的所有数据源。通过使用 Azure Data Lake Analytics 工具，企业所有者可以比以往任何时候都更好地控制他们的数据处理能力，因为它提供了直接支持。

优点

该工具的主要优点之一是它对用户的可访问性，因为您可以使用各种类型的数据创建可视化。另一个优点是 Microsoft Power BI 可以在 Internet 上或在计算机上使用，以您更方便的方式使用。

缺点

Microsoft Power BI 的一个缺点是它可能很昂贵。根据您选择的计划，每月的费用可能会很高。另一个缺点是很难学习如何使用它。界面并不总是直观的，并且有许多功能可能难以弄清楚。

3.SAS：用于数据分析的分析工具

SAS是一种用于商业智能和数据挖掘的分析程序和大数据的分析工具。它尤其有助于组织了解客户的需求。公司的成功取决于了解客户群的需求，而 SAS 提供了这些信息。

主要特点

SAS 的主要功能包括访问大约 120 种工具和应用程序，在 SAS 内存处理引擎的帮助下分析大数据，以及使用 SAS 可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。

优点

您可以将 SAS 用于各种分析，包括统计分析、财务分析、预测、调查等。您还可以使用 SAS 创建根据您的需要定制的图形、表格或图表。此外，您可以使用这个流行的软件包以多种不同的方式对数据进行切片和切块——这意味着您将快速轻松地获得所需的所有答案。

缺点

这是一个使用起来很复杂的程序，而且可能很昂贵。然而，你用它做的越多，它就越值得。在 SAS 上创建强大的仪表板和分析需要时间。你真的需要知道你在做什么，否则你会花很多钱却很少效用。

4.九数云——零代码数据分析平台

主要特点

优点

零代码设计使得操作简单易上手，适合非专业用户快速掌握。

云端处理能力支持秒级响应，处理速度远超传统工具。提供多种图表类型和配色方案，满足不同场景的可视化需求。

支持团队共享、协作和权限管理，方便企业内部数据共享。无需本地部署和维护，降低了硬件和人力成本。