依据事务挑选 企业的事务不同，对大数据剖析东西的要求也不同。如电商、零售业希望能及时地把握市场信息，了解用户画像；而制造业、航空产业则更希望了解职业内部的信息，特别是竞赛对手的行为动态。
下面是几款好用、功能齐全的数据分析软件：Tableau：是一款功能强大且易于使用的数据可视化和分析工具。它提供了直观的可视化界面和丰富的分析功能，使用户能够快速地探索和理解数据。Tableau拥有强大的数据可视化功能，可以将数据转化为直观、易于理解的图表和仪表板。
大数据分析常用的软件有：Excel、Python、SQL、Tableau和Power BI。Excel Excel是一款功能强大的数据处理和数据分析软件。对于日常的基础数据分析工作来说，Excel基本能满足需求。利用其公式、数据透视表等工具，可以有效地进行数据清洗、整理和初步分析。
Sisense - 自助式分析的明星 Sisense以用户友好的界面和强大的可视化能力脱颖而出，特别适合决策支持。它强调自助式分析，让非技术用户也能轻松参与数据驱动的决策过程。 Talend - 开源的力量与集成的全能 Talend作为大数据转换工具，开源且集成能力强，但付费版可能需要适应无点击界面的挑战。
SPSS数据分析 SPSS是一个专业的统计分析软件，除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析、主成份分析和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如K-Means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine（现已改名为SPSS Modeler）完成。
大数据分析软件有很多，每种软件都各有利弊，根据自己的分析对象，找出合适的分析软件，以下便是常用的数据分析软件： SAS统计软件 SAS软件系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
对比分析法是一种常用的数据分析方法，它通过比较两个或多个相关指标的数据，来分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。在数据分析中，对比分析通常分为时间对比、空间对比和标准对比三种类型。 漏斗分析是一种经典的业务分析模型，它以实现某种特定目的（如完成交易）为最终转化点。
大数据分析常用的基本方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指令性分析。 描述性分析：这一方法是大数据分析的基础，它涉及对收集的大量数据进行初步的整理和归纳。描述性分析通过统计量如均值、百分比等，对单一因素进行分析。
大数据分析方法主要包括描述性分析、预测性分析、规范性分析和诊断性分析。描述性分析主要是对已经收集到的数据进行总结和归纳，展示数据的基本特征和趋势，例如平均值、中位数、模式和频率等。这种分析帮助我们理解过去和现在发生了什么，是大数据分析的基础步骤。
依据事务挑选 企业的事务不同，对大数据剖析东西的要求也不同。如电商、零售业希望能及时地把握市场信息，了解用户画像；而制造业、航空产业则更希望了解职业内部的信息，特别是竞赛对手的行为动态。
所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。（3）操作便捷：一款好用的数据分析工具不仅需要具备强大的分析功能，还需要具备便捷的操作性。
大数据分析工具需要满足的要求 大数据分析工具在数据收集、数据管理上也要有一些要求，例如可以的可以提供高级的数据分析算法以及数据模型的分析，不仅仅可以进行结构化数据的分析，也可以进行非结构化数据的分析，还有集成算法和数据挖掘等功能，这些都是大数据分析工具必须要包含的一些功能。
Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
大数据时代，每个企业的数据都很多，如何更快速地分析、有效利用数据成了众多企业的问题，完整的数据过程是应该包括数据接入、数据处理（OLAP）、数据分析、数据可视化展示、数据存储等，我觉得一款比较好的大数据分析工具应该包括上述这些功能，如BDP商业数据平台等。
1、数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
2、Phoenix Phoenix是一个开源的SQL引擎，它通过JDBC API为HBase提供SQL查询接口。它支持动态列、散列加载、查询服务器等功能。大数据开发者需要了解Phoenix的工作原理和如何使用它。 Redis Redis是一种高性能的键值存储系统，通常用作缓存和消息传递中间件。
3、**数据存储**：依据数据类型和需求选择合适的数据存储方式，包括关系数据库、NoSQL数据库、云存储和分布式文件存储系统。 **数据处理**：涉及自然语言处理、统计分析、数据挖掘等多种技术。
1、将来，企业用户会选择更加可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台。大数据一站式平台包括：虚拟化平台、数据融合平台、大数据管理平台、可视化平台。致力于为客户提供企业及的大数据平台服务，帮助企业轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，从传统应用向大数据应用转型，借力大数据优势深化自身业务价值体系。
2、从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。
3、大数据产业全景解析：整个产业链涵盖基础支撑到融合应用，范围广泛。上游基础支撑层主要包括网络、计算机、存储等硬件供应，以及云计算和大数据平台建设。中游专注于海量数据资源，提供数据交易、资产管理、采集、加工分析、安全以及基于数据的IT运维等服务。
4、大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
5、更多的预测分析 随着大数据的发展，分析师不仅会嗯更多的数据一起工作，而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展，针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能，毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。