A. 大数据分析需要哪些工具
稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
B. 古代 近代 现代的存储信息方法有哪些
古代，将信息以书写、印刷等形式记录在石头~竹简~帛~纸上，形成书。
近代，以书写、印刷等形式记录在纸上。照相录像技术发明后，就可以记录画面信息了。
现代，以打印和数据硬盘或云服务存储为主。
(2)获取存储和传输信息的工具扩展阅读：
存储介质
纸张
优点：存量大，体积小，便宜，永久保存性好，并有不易涂改性。存数字、文字和图像一样容易。
缺点：传送信息慢，检索起来不方便
胶卷
优点：存储密度大。查询容易
缺点：阅读时必须通过接口设备，不方便，价格昂贵。
计算机
优点：存取速度极快，存储的数据量大
信息存储应当决定，什么信息存在什么介质行比较合适。总的来说凭证文件应当用纸介质存储；业务文件用纸或磁带存储；而主文件，如企业中企业结构;人事方面的档案材料;设备或材料的库存账目，应当存于磁盘，以便联机检索和查询。
参考链接：网络_信息储存