从数据库到可视化性能，5个大数据分析工具测评，python只排倒数

大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。

为了解答大家的疑惑，今天我测评了5款较为常用的大数据分析工具，来给大家看看到底哪个大数据分析工具才是最好用的！

一、为什么要做大数据分析

大数据分析的主要目的是辅助公司决策，提升工作效率。

对于企业来说，跟进时代跟进潮流，无疑是非常重要的。之前红极一时的手机厂商诺基亚，由于拒绝用安卓系统，继续用自己研发的塞班系统，因此就被时代所抛弃。后来重新应用安卓系统，即使这样也不能重回公司巅峰了。

这种案例真的太多了，企业应该引以为戒。

二、大数据分析的流程：

明确分析目的与框架

数据收集数据处理

数据分析

数据展现

撰写报告

三、工具选择

大数据分析工具可以有很多种，

Part 1:数据采集工具

Part 2:开源数据工具

Part 3:数据可视化

Part 4:开源数据库

大数据分析人，多会用到数据分析+数据可视化的功能，所以我就从这2个方面讲一讲。

1、excel

excel可以说是一款非常基础的大数据分析工具了，很多人都是用excel进行大数据分析入门学习的。别看excel是一款基础大数据分析工具，其实excel具有非常全的大数据分析功能，非常适合于大数据分析新人。

优点：

新人友好度高，易于上手

使用方便，不需要多掌握一门操作语言

操作简单，学习成本低

缺点：

共享方面：excel是以电子表格形式进行大数据分析的，不易于数据共享。经常需要共享数据的人一定很崩溃。

数据源：当所需要的数据源有多个时，整合数据源非常麻烦

可视化：excel可以完成基本的可视化操作。但是excel是静态的，数据有变动时操作麻烦。

2、tableau

tableau在国外属于大数据分析工具的佼佼者了，是一款比较专业的大数据分析工具。

优点：

专业性强，适合高需求人士操作

数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略

属性设置非常灵活。

缺点：

学习方面：操作难度较大，学习成本高

本土适应性：外国产商，解决国内企业数据问题能力较差

数据源：可以连接国际主流数据库，但不支持连入部分国内数据库

3、finebi

finebi是主流BI大数据分析工具，占据了国内16.3%的商业智能市场，具有良好的大数据分析和数据可视化能力。

优点：

新人友好度好，可以进行自助式大数据分析

支持多种数据源连接，适应国内数据市场

易于操作，可以通过拖拽来对数据分析报表进行编辑

适应国内环境，有一种套针对国内企业问题的解决方案

缺点

性能不是很稳定，现在的BI最大的问题就是在实际环境中测试，达不到该有的效果，阿里的也是一样，BI还有很长的一段路要走

相比于tableau，就显得比较低调，还得不到该有的认可

4、python

python是一种跨平台的高级编程语言，可以应用在多个领域，尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具，在大数据分析中很有优势。

优点：

编程能力强。除了数据分析还可以爬虫、写游戏等

简单易学，和java相比，python的学习还是非常简单的

缺点：

不能拖拽数据进行分析，对于没有编程基础的人来说较难理解

在处理大数据时，效率不高

5、finereport

finereport在做报表的同时还具有非常好的可视化功能，可以制作公司可视化大屏。

数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来，finereport内置多种可视化模版，还可以做动态报表！

优点：

纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身

可以直连数据库，支持多种数据库

支持报表管理、报表权限分配等多种功能

缺点：

数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增加了目录管理搜索功能

四、总结

不同的大数据分析工具有着不同的适用场所。在对大数据分析工具的选择时，还是应该根据公司或者个人的实际需求来做决定。

但这一切都要基于一个好用的数据可视化平台。现在市面上流行的有FineBI、Power BI，但权威机构IDC指出市场占有率第1的还是FineBI，这些都可以做数据分析。