❶ 做大數據分析一般用什麼工具呢
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
❷ 數據處理的方法有哪些，有什麼優缺點
數據處理主要有四種分類方式
①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和離線處理方式。
②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。
③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。
④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和互動式處理方式。
數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所佔比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理資料庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗餘，發展數據處理軟體，充分利用資料庫技術進行數據管理和處理。
計算機數據處理主要包括8個方面。
①數據採集:採集所需的信息。
②數據轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。
③數據分組：指定編碼，按有關信息進行有效的分組。
④數據組織：整理數據或用某些方法安排數據，以便進行處理。
⑤數據計算：進行各種算術和邏輯運算，以便得到進一步的信息。
⑥數據存儲：將原始數據或計算的結果保存起來,供以後使用。
⑦數據檢索:按用戶的要求找出有用的信息。
⑧數據排序：把數據按一定要求排成次序。
❸ excel數據分析方法五種
1、快速填充：選中B2單元格，輸入包子，按Enter定位到B3單元格中，按Ctrl+E。2
2、分列：選中A2:A20數據區域，數據選項卡，分列。下一步，分隔符號選擇逗號，下一步，目標區域選擇$2$2。
3、分組對比法：分組之後，我們就可以對數據進行匯總計算了。常見的方法是通過求和、平均值、百分比、技術等方式，把相同類別的數據，匯總成一個數據，減少數據量。
4、數據透視表：點擊插入選項卡中的數據透視表，打開對話框，確定選區，點擊確定。然後就可以在新的工作表中看到數據透視表視圖，只需要拖動表格欄位到行，列，值中，就可以得到相應的數據統計表格。
5、VBA自定義函數：Alt+F11打開VBE編輯器，插入模塊，通用下方輸入自定義函數。
Excel主要是用來數據統計分析的，它的門檻較低，能夠很靈便地轉化成報表，定位於小規模數據處理。Access主要是用來數據存儲，它的門檻較高，能夠建立資料庫管理系統，能夠便於數據的快速查尋和啟用，定位於大規模數據處理。
❹ 使用比較多的大數據分析解決方案有哪些
極其流行，同樣也是競爭力極其大的一種商業模式。雖然國內軟體開發公司都發展壯大起來了，但是各地軟體開發公司的實力及資質仍然參差不齊。下面為大家介紹下近期國內軟體開發公司的排名匯總。
1：華盛恆輝科技有限公司
上榜理由：華盛恆輝是一家專注於高端軟體定製開發服務和高端建設的服務機構，致力於為企業提供全面、系統的開發製作方案。在開發、建設到運營推廣領域擁有豐富經驗，我們通過建立對目標客戶和用戶行為的分析，整合高質量設計和極其新技術，為您打造創意十足、有價值的企業品牌。
在軍工領域，合作客戶包括：中央軍委聯合參謀(原總參)、中央軍委後勤保障部(原總後)、中央軍委裝備發展部(原總裝)、裝備研究所、戰略支援、軍事科學院、研究所、航天科工集團、中國航天科技集團、中國船舶工業集團、中國船舶重工集團、第一研究所、訓練器材所、裝備技術研究所等單位。
在民用領域，公司大力拓展民用市場，目前合作的客戶包括中國中鐵電氣化局集團、中國鐵道科學研究院、濟南機務段、東莞軌道交通公司、京港地鐵、中國國電集團、電力科學研究院、水利部、國家發改委、中信銀行、華為公司等大型客戶。
2：五木恆潤科技有限公司
上榜理由：五木恆潤擁有員工300多人，技術人員佔90%以上，是一家專業的軍工信息化建設服務單位，為軍工單位提供完整的信息化解決方案。公司設有股東會、董事會、監事會、工會等上層機構，同時設置總經理職位，由總經理管理公司的具體事務。公司下設有研發部、質量部、市場部、財務部、人事部等機構。公司下轄成都研發中心、西安研發中心、沈陽辦事處、天津辦事處等分支機構。
3、浪潮
浪潮集團有限公司是國家首批認定的規劃布局內的重點軟體企業，中國著名的企業管理軟體、分行業ERP及服務供應商，在咨詢服務、IT規劃、軟體及解決方案等方面具有強大的優勢，形成了以浪潮ERP系列產品PS、GS、GSP三大主要產品。是目前中國高端企業管理軟體領跑者、中國企業管理軟體技術領先者、中國最大的行業ERP與集團管理軟體供應商、國內服務滿意度最高的管理軟體企業。
4、德格Dagle
德格智能SaaS軟體管理系統自德國工業4.0，並且結合國內工廠行業現狀而打造的一款工廠智能化信息平台管理軟體，具備工廠ERP管理、SCRM客戶關系管理、BPM業務流程管理、
OMS訂單管理等四大企業業務信息系統，不僅滿足企業對生產進行簡易管理的需求，並突破區域網應用的局限性，同時使數據管理延伸到互聯網與移動商務，不論是內部的管理應用還是外部的移動應用，都可以在智能SaaS軟體管理系統中進行業務流程的管控。
5、Manage
高亞的產品 (8Manage) 是美國經驗中國研發的企業管理軟體，整個系統架構基於移動互聯網和一體化管理設計而成，其源代碼編寫採用的是最為廣泛應用的
Java / J2EE 開發語言，這樣的技術優勢使 8Manage
可靈活地按需進行客制化，並且非常適用於移動互聯網的業務直通式處理，讓用戶可以隨時隨地通過手機apps進行實時溝通與交易。
❺ 做數據分析如何保障數據的准確性
從業多年，在數據准確性上摔過不少跟斗，總結了一些切實有效的方法，能夠幫你盡可能的規避錯誤，確保數據的准確性，分享給大家
對數據上游的管理雖然看上去，數據分析師是掌握數據資源的人，但從數據的生產流程來看，數據分析師其實位於數據的下游，數據需要至少先經過採集環節、清洗環節、存儲環節才能被數據分析師拿到，甚至有的體量特別大的數據，他的調取和處理環節也不能被數據分析師控制。所以，想要最終做出的數據不出錯，那就要先確保我們的數據上游是准確的。
雖然數據上游一般是由其他業務或技術人員負責，但數據分析師也可以通過提需求或生產過程參與的方式，對數據上游進行管理：
設立數據「安檢站」「大包小包過機安檢」只要你坐過北京的地鐵，相信這句話一定耳熟能詳，為了確保所有旅客不把易燃易爆等危險品帶入地鐵內危及他人安全，地鐵在每個進站口設置安檢站對所有過往人員物品進行檢查。雖然避免數據錯誤的最主要方法就是檢查，但全流程無休止的數據檢查顯然是費時費力且效率低的，我們其實也可以在數據流入流出的關鍵節點設立「安檢站」，只在這個時候進行數據檢查。
一般我會在這些地方設立「安檢站」：
幾種行之有效的檢查方法：
確保數據准確的幾個日常習慣除了上述成體系的錯誤規避手段外，幾個日常的好習慣也可以讓我們盡可能的離錯誤遠一點：
以上，是確保數據准確的大致經驗總結，幾句最關鍵的話再重復嘮叨一下：
數據處理的准確性校驗一直是個難題，是否存在一些針對據處理准確性的通用做法呢？
下面是一些對於數據進行計算處理後，保證數據准確性的個人實踐：
對於大部分數據來說，數據處理可以分為以下 五個步驟 ：
1.數據採集；2.數據傳輸（實時/批量）；3.數據建模/存儲；4.數據計算/分析；5.數據可視化展示/挖掘
針對上面五點分別展開介紹：
一、數據採集
通常數據處理之前會有數據採集的過程，數據採集會涉及到多數據來源，每中數據來源由於格式等不一致，需要特殊處理。
1.針對不通的數據源，需要做到每個數據源獲取 數據能夠獨立。
2.採集過程需要監控，傳輸之前如有條件，可以做到本地有備份數據，便於異常查找時進行數據比對。
二、數據傳輸（實時/批量）
數據源本地已經做到有備份的情況下，對於傳輸異常的時候，需要 支持重試 ，存儲端需要支持去重。
三、數據建模/存儲
數據存儲可以針對結果集合進行冗餘分類存儲，便於數據進行比對,針對存儲需要進行副本備份，同時數據可以考慮按生效記錄進行疊加存儲，支持回溯 歷史 的存儲結構進行存儲。
四、數據計算/分析/挖掘
數據進行計算，分析的時候需要進行步驟分解，便於准確性的分析和統計
1.計算之前，支持測算，同時支持數據進行分批計算，需要能導出本批次清單基礎數據（例如人員或者id），便於數據核對。
2.計算之中，支持快速少量指定的典型數據測算，支持選擇，是否存儲參與計算過程的全部的中間變數。
3.計算之後，可以選擇，支持導出本次計算過程中的所有參與變數和中間變數參數，可以線下根據數據列表對應的參數，進行計算，從而進行數據准確性的核對。
計算過程中，支持針對有問題的數據ID進行染色，染色後的數據，所有的中間過程變數全部進行列印輸出。
五、數據可視化展示
可視化挖掘過程，需要主要前台圖形化界面的數據量
❻ 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點
數據源：所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。
實時消息接收：假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。
數據存儲：公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。
批處理和實時處理的組合：公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。
分析數據存儲：准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。
這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。
分析或報告工具：在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。
「大數據」 通常指的是那些數量巨大、難於收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。
❼ 雲計算的數據存儲在哪裡 雲計算相關數據怎麼儲存
1、雲計算的數據儲存在雲計算服務提供商的網路空間里，也有些儲存在實體伺服器裡面，在需要用到的時候調出。
2、雲計算（cloud computing）是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。
❽ 如果你把Excel中數據的存儲加工分析計算作為重點的話一定要掌握表格的規范性
讓一個表格的某項類別如單價自動隨著另一個表格的原始數據改變，需要使用查找函數Vlookup。該函數的語法規則為VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)。簡單來說，即為 Vlookup（要查找的值，查找區域，返回第幾列，0精確查找/1模糊查找）。具體操作步驟如下：
1.現有表格1，表格2兩個表格，需要讓表格2的單價隨表格1的單價自動更改。在表格2的單元格F3輸入「=Vlookup」使用快捷鍵「Ctrl+A」或者選擇「插入—函數」命令，選擇「查找與引用」，在函數中選擇「VLOOKUP」點擊確定。
❾ 大數據分析一般用什麼工具呢
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
R軟體
SPSS
Excel
SAS軟體
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
❿ 數字經濟時代，高性能數據分析存儲迎來新機遇
數字經濟時代，數據已成為新的核心生產要素，其重要戰略資源地位和核心科學決策作用已日漸凸顯。數據潛能的激發，有賴於數據的採集、存儲、計算、管理和應用，其中，作為數據採集後進行處理的第一道關口，數據存儲無疑是數字經濟最重要的「底盤」。
海量數據爆發，數據存儲成關鍵
當前，數據呈現指數級增長，數據規模已經從之前的GB、TB、PB，上升到EB級、甚至ZB級。據Hyperion預測，到2025年，全球數據空間將增長到163ZB，這是2011年HPC產生數據16.1ZB的10倍。爆炸式增長的數據，哺育了數字技術發展和應用，但是同時也對計算和存儲提出了更高的要求。
在高性能計算（HPDA）中，計算、存儲、網路三大部件缺一不可。以前，產業創新的焦點都在追求更高的算力。而隨著大數據、多樣性算力等相關技術的快速發展，高性能計算的重心開始從以計算為核心，向以數據為中心的計算演進；傳統HPC開始向高性能數據分析（HPDA）方向演進。據IDC統計，全球67%的高性能計算中心（HPC）已經在使用AI、大數據相關技術，HPC與AI、大數據加速融合，走向以數據密集型為典型特徵的高性能數據分析HPDA時代。
HPDA時代下，各行業數據量迎來了井噴式增長。地震勘探從二維向三維的演進中，數據量增加了10-20倍；電影渲染從2K升級到8K的革命中，數據量增長16倍；衛星測繪領域，探測精準度由20米縮小到2米，數據量同比增長近70倍。
數據規模激增之外，業務模型復雜以及分析效率較低等挑戰，也都在呼喚著更高效率的存儲。
存儲作為數據的承載者，逐步成為推動HPC產業發展的新動能。然而，傳統的HPC存儲在混合負載性能、成本、跨協議訪問等多方面存在壁壘，無法匹配HPDA場景的需求。如何打破存儲性能、成本、效率的限制，充分釋放數據潛能，成為制約HPC產業升級換代的掣肘。
高性能數據分析存儲，加速HPC產業發展
當前，作為數據應用和數據分析的支撐平台，以及 科技 強國的關鍵基礎設施，數據存儲已成為國之重器，在金融核心交易、新型油氣勘探、基因測序、自動駕駛、氣象預測、宇宙 探索 等領域發揮重要作用。數據的存儲與處理能力已經成為提升政府管理水平、提高企業經營效率、增強企業發展韌性的關鍵，數據存儲正成為加速數字化轉型的堅實底座。
新的產業變化以及數據存儲的重要地位，對高端存儲提出了新的挑戰，同時也在加速存儲技術的革新——從HPC部分場景向HPC/HPDA全場景擴展，存儲開始承擔起加速產業向「數據密集型」轉型的重任。根據國際權威分析師機構Hyperion Research 2020年針對HPC市場空間的數據顯示，數據存儲的增速第一，遠高於整體市場平均增速。
高性能數據分析（HPDA）存儲，能夠匹配各HPDA場景的高端存儲，可以讓基因測序、氣象海洋、超算中心、能源勘探、科研與工業創新、智能醫療、深度學習、人臉識別等數據密集型HPDA應用場景，在效率、品質、性價比等方面實現飛躍式提升。
值得注意的是，華為OceanStor Pacific系列下一代高性能數據分析（HPDA）存儲，可以高效應對超高密設計、混合負載設計以及多協議互通上的關鍵挑戰，推動HPC產業向數據密集型升級。目前已經成功應用於自動駕駛、基因測序、氣象預測、衛星遙感等眾多國內外高性能計算場景企業及機構。
存儲作為高性能數據分析的重要引擎，正全面釋放HPC的應用價值，驅動著HPC產業不斷進步，跨越「計算密集型」到「數據密集型」的鴻溝，持續推動人類 社會 繁榮 健康 發展。