网站排名优化网常用的大数据分析软件类型有哪些
工具概览
1、前端展示
用于数据展示的前端开源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等。
商用分析工具则包括Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos、BO、Microsoft Power BI、Oracle、Microstrategy、QlikView、Tableau等。
国内知名的软件有BDP、国云数据（大数据魔镜）、思迈特、FineBI等。
2、数据仓库
涉及Teradata AsterData、EMC GreenPlum、HP Vertica等。
3、数据集市
包括QlikView、Tableau、Style Intelligence等。
扩展信息
大数据分析的六个核心领域
1、Analytic Visualizations（可视化分析）
无论针对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具的基本需求。可视化能够直观地呈现数据，使数据自我表达，使观众能够听到结果。
2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是为了展示给人类，而数据挖掘则是面向机器的。聚类、分割、孤立点分析等算法使我们能够深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，还要处理大数据的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘有助于分析员更好地理解数据，而预测性分析则使分析员能够根据可视化分析和数据挖掘的结果做出预测性判断。
4、Semantic Engines（语义引擎）
鉴于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列工具来解析、提取和分析数据。语义引擎需要设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和主数据管理）
数据质量和主数据管理是一系列管理最佳实践。通过标准化的流程和工具处理数据，可以确保获得一个预定义的高质量分析结果。
如果大数据确实是下一个重要的技术革新，我们应将注意力集中在它能带来的益处上，而不仅仅是挑战。
6、数据存储与数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据而按特定模式存储的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建至关重要，是商业智能系统的基础，负责整合业务系统数据，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载（ETL）服务，并按主题对数据进行查询和访问，为在线数据分析和数据挖掘提供数据平台。
进行网站数据分析，有哪些工具推荐
若缺乏数据分析的计算机专业技能，那么在技能上会有所局限，建议选择操作简便、易于上手的数据分析软件。目前我使用的是dataviz。其特点包括操作简便，无需专业技术也能快速掌握，可通过拖拽方式直接调整行或列的数据值，实现自动、灵活的组合。第二个特点是展示效果炫酷，比Excel的展示力更强。可以制作单图或组合图，更高级的功能是还能实现互动交互：
此外，还有多种样式可供选择，您可以自行探索。
