常见的数据分析工具有哪些？

1、Hadoop

    Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

   Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

   HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。

   HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Smartbi

   Smartbi是国内领先的BI厂商，产品定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；

   满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、企业报表平台、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，企业单位只需要安装部署一次，就可以实现中国式复杂报表、自助BI、以及数据挖掘产品的使用，产品性能、易用性和安全性都不错，广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。

数据分析工具

4、Storm

   Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

5、Apache Drill

   为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

   据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

6、RapidMiner

   RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

  事实上，今天所说的这个话题，也是其他行业普遍存在的现象之一，既然出现了这样的乱象，说明了它的成因和逻辑，我们不必过于敏感。但对于我们自己的数据分析师来说，真正做分析的时候，你会发现市场上有太多的分析工具，需要掌握的真的太多了。实际上不用为此纠结，根据个人能力，配合目前的数据分析环境，适用的工具自然会被挑选出来，最后要记住一句话：工具为人所用，人为重点，而非工具！以上就是小编为您带来的常见的数据分析工具有哪些，希望对您有所帮助。