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Google BigQuery： 一款全托管的云数据仓库，可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services： 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。 Elasticsearch： 一款分布式搜索和分析引擎，用于检索和分析大型数据集。
接下来，是国内大数据分析领域的旗舰——中国统计网（iTongji.CN），作为国内最大的数据分析门户，这里不仅提供最新的行业新闻，还涵盖了统计知识、数据分析技术、商业智能和数据挖掘等深度内容，是学习者和技术爱好者的理想之地。
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首先，阿里巴巴大数据平台，作为阿里巴巴集团的旗舰资源，为企业提供了消费者行为深度解析和精准画像，让你洞悉消费者的一举一动，从而制定出更具针对性的市场策略。腾讯大数据平台同样不容小觑，它以用户行为分析为核心，帮助企业构建全面的用户画像，帮助你优化营销决策，实现与消费者的精准连接。
Microsoft Power BI： 用于数据可视化和商业的平台。可以连接各种数据源，包括大规模数据集和实时数据流。 Splunk： 一款日志管理和分析工具，用于分析服务器、应用程序和网络设备生成的大量日志。 Google BigQuery： 一款全托管的云数据仓库，可以用于存储和分析大规模数据集。
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1、大数据分析平台有很多，好的有以下几个：思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。
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6、大数据分析平台中，Apache Hadoop是一个广泛认可且功能强大的选择。Apache Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它能利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
1、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。
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3、SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。R R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。
4、数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。