大数据分析好的有哪些

大数据分析好的有：FineBI、Tableau、Power BI、QlikView、SAP BusinessObjects、Google Data Studio、IBM Cognos Analytics、Oracle Analytics Cloud、Looker、Sisense。其中，FineBI 是一款非常优秀的大数据分析工具，其特点包括高效的数据处理能力、灵活的数据可视化、用户友好的界面、强大的数据挖掘功能。FineBI 通过其高效的数据处理能力，可以快速地处理和分析海量数据。它支持多种数据源的连接，能够轻松整合不同类型的数据，为用户提供全面的分析视图。FineBI 的数据可视化功能也十分强大，用户可以通过简单的拖拽操作，创建丰富多样的图表和仪表盘，帮助用户直观地理解数据背后的趋势和模式。此外，FineBI 还提供了强大的数据挖掘功能，支持多种高级分析模型，帮助用户从数据中发现潜在的规律和洞察。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

一、FINEBI的特点

FineBI 是一款由帆软公司开发的大数据分析工具，其特点包括高效的数据处理能力、灵活的数据可视化、用户友好的界面和强大的数据挖掘功能。

高效的数据处理能力：FineBI 支持对海量数据进行快速处理和分析。它采用了先进的数据压缩和索引技术，能够在短时间内完成对大数据集的计算和查询。这使得用户可以实时地获取数据分析结果，从而更快地做出决策。

灵活的数据可视化：FineBI 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

用户友好的界面：FineBI 的界面设计简洁直观，用户无需专业的编程技能即可轻松上手。它提供了丰富的模板和向导，帮助用户快速创建和发布数据报告。此外，FineBI 还支持自定义界面布局，用户可以根据自己的需求，灵活调整界面元素的位置和大小。

强大的数据挖掘功能：FineBI 支持多种高级数据分析模型，如回归分析、聚类分析、关联规则等。用户可以通过这些模型，深入挖掘数据中的潜在规律和洞察，发现有价值的信息。FineBI 还提供了自动化的数据挖掘流程，用户只需简单设置参数，即可完成复杂的数据分析任务。

二、TABLEAU的特点

Tableau 是一款广受欢迎的大数据分析工具，其特点包括强大的数据可视化功能、简单易用的界面、广泛的数据源支持和强大的社区支持。

强大的数据可视化功能：Tableau 以其卓越的数据可视化能力而著称。用户可以通过拖拽操作，快速创建各种类型的图表和仪表盘。Tableau 提供了丰富的图表类型和样式选项，用户可以根据自己的需求，自定义图表的外观和布局。此外，Tableau 还支持交互式的可视化，用户可以通过点击和选择，深入分析数据中的细节。

简单易用的界面：Tableau 的界面设计简洁直观，用户无需专业的编程技能即可轻松上手。它提供了丰富的模板和向导，帮助用户快速创建和发布数据报告。用户只需简单的拖拽操作，即可完成复杂的数据分析任务。

广泛的数据源支持：Tableau 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。Tableau 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

强大的社区支持：Tableau 拥有一个活跃的用户社区，用户可以在社区中分享经验、交流问题和获取帮助。Tableau 定期举办用户大会和培训活动，用户可以通过这些活动，提升自己的数据分析技能。

三、POWER BI的特点

Power BI 是微软推出的一款大数据分析工具，其特点包括集成的生态系统、强大的数据处理能力、灵活的数据可视化和广泛的协作功能。

集成的生态系统：Power BI 与微软的其他产品，如 Office 365、Azure 等无缝集成，用户可以通过这些产品，轻松获取和共享数据。Power BI 还支持与第三方应用的集成，用户可以根据自己的需求，扩展其功能。

强大的数据处理能力：Power BI 支持对大数据集进行快速处理和分析。它采用了先进的数据压缩和索引技术，能够在短时间内完成对大数据集的计算和查询。用户可以通过 Power BI，实时获取数据分析结果，从而更快地做出决策。

灵活的数据可视化：Power BI 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

广泛的协作功能：Power BI 支持团队协作，用户可以通过共享仪表盘和报告，与团队成员一起分析和讨论数据。Power BI 还支持实时数据更新，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

四、QLIKVIEW的特点

QlikView 是 Qlik 公司推出的一款大数据分析工具，其特点包括强大的数据关联分析、灵活的数据可视化、直观的用户界面和广泛的数据源支持。

强大的数据关联分析：QlikView 采用了独特的关联数据模型，用户可以通过点击和选择，轻松发现数据之间的关联和模式。QlikView 的关联分析功能可以帮助用户深入挖掘数据中的潜在规律和洞察，发现有价值的信息。

灵活的数据可视化：QlikView 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

直观的用户界面：QlikView 的界面设计简洁直观，用户无需专业的编程技能即可轻松上手。它提供了丰富的模板和向导，帮助用户快速创建和发布数据报告。用户只需简单的拖拽操作，即可完成复杂的数据分析任务。

广泛的数据源支持：QlikView 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。QlikView 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

五、SAP BUSINESSOBJECTS的特点

SAP BusinessObjects 是 SAP 公司推出的一款大数据分析工具，其特点包括强大的数据处理能力、灵活的数据可视化、丰富的数据挖掘功能和广泛的数据源支持。

强大的数据处理能力：SAP BusinessObjects 支持对大数据集进行快速处理和分析。它采用了先进的数据压缩和索引技术，能够在短时间内完成对大数据集的计算和查询。用户可以通过 SAP BusinessObjects，实时获取数据分析结果，从而更快地做出决策。

灵活的数据可视化：SAP BusinessObjects 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

丰富的数据挖掘功能：SAP BusinessObjects 支持多种高级数据分析模型，如回归分析、聚类分析、关联规则等。用户可以通过这些模型，深入挖掘数据中的潜在规律和洞察，发现有价值的信息。SAP BusinessObjects 还提供了自动化的数据挖掘流程，用户只需简单设置参数，即可完成复杂的数据分析任务。

广泛的数据源支持：SAP BusinessObjects 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。SAP BusinessObjects 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

六、GOOGLE DATA STUDIO的特点

Google Data Studio 是 Google 推出的一款大数据分析工具，其特点包括免费的使用权限、强大的数据可视化功能、广泛的数据源支持和便捷的共享功能。

免费的使用权限：Google Data Studio 是一款免费的大数据分析工具，用户无需支付任何费用即可使用其全部功能。这使得 Google Data Studio 成为中小企业和个人用户的理想选择。

强大的数据可视化功能：Google Data Studio 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

广泛的数据源支持：Google Data Studio 支持多种数据源的连接，包括 Google Analytics、Google Sheets、BigQuery 等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。Google Data Studio 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

便捷的共享功能：Google Data Studio 支持团队协作，用户可以通过共享仪表盘和报告，与团队成员一起分析和讨论数据。Google Data Studio 还支持实时数据更新，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

七、IBM COGNOS ANALYTICS的特点

IBM Cognos Analytics 是 IBM 推出的一款大数据分析工具，其特点包括强大的数据处理能力、灵活的数据可视化、丰富的数据挖掘功能和广泛的数据源支持。

强大的数据处理能力：IBM Cognos Analytics 支持对大数据集进行快速处理和分析。它采用了先进的数据压缩和索引技术，能够在短时间内完成对大数据集的计算和查询。用户可以通过 IBM Cognos Analytics，实时获取数据分析结果，从而更快地做出决策。

灵活的数据可视化：IBM Cognos Analytics 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

丰富的数据挖掘功能：IBM Cognos Analytics 支持多种高级数据分析模型，如回归分析、聚类分析、关联规则等。用户可以通过这些模型，深入挖掘数据中的潜在规律和洞察，发现有价值的信息。IBM Cognos Analytics 还提供了自动化的数据挖掘流程，用户只需简单设置参数，即可完成复杂的数据分析任务。

广泛的数据源支持：IBM Cognos Analytics 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。IBM Cognos Analytics 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

八、ORACLE ANALYTICS CLOUD的特点

Oracle Analytics Cloud 是 Oracle 推出的一款大数据分析工具，其特点包括强大的数据处理能力、灵活的数据可视化、丰富的数据挖掘功能和广泛的数据源支持。

强大的数据处理能力：Oracle Analytics Cloud 支持对大数据集进行快速处理和分析。它采用了先进的数据压缩和索引技术，能够在短时间内完成对大数据集的计算和查询。用户可以通过 Oracle Analytics Cloud，实时获取数据分析结果，从而更快地做出决策。

灵活的数据可视化：Oracle Analytics Cloud 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

丰富的数据挖掘功能：Oracle Analytics Cloud 支持多种高级数据分析模型，如回归分析、聚类分析、关联规则等。用户可以通过这些模型，深入挖掘数据中的潜在规律和洞察，发现有价值的信息。Oracle Analytics Cloud 还提供了自动化的数据挖掘流程，用户只需简单设置参数，即可完成复杂的数据分析任务。

广泛的数据源支持：Oracle Analytics Cloud 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。Oracle Analytics Cloud 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

九、LOOKER的特点

Looker 是一款由 Google Cloud 旗下公司推出的大数据分析工具，其特点包括灵活的数据建模、强大的数据可视化、广泛的数据源支持和便捷的共享功能。

灵活的数据建模：Looker 采用了独特的数据建模语言 LookML，用户可以通过 LookML，自定义数据模型和查询逻辑。Looker 的数据建模功能可以帮助用户高效地组织和管理数据，创建灵活的分析视图。

强大的数据可视化：Looker 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

广泛的数据源支持：Looker 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。Looker 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

便捷的共享功能：Looker 支持团队协作，用户可以通过共享仪表盘和报告，与团队成员一起分析和讨论数据。Looker 还支持实时数据更新，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

十、SISENSE的特点

Sisense 是一款大数据分析工具，其特点包括强大的数据处理能力、灵活的数据可视化、用户友好的界面和广泛的数据源支持。

强大的数据处理能力：Sisense 支持对大数据集进行快速处理和分析。它采用了先进的数据压缩和索引技术，能够在短时间内完成对大数据集的计算和查询。用户可以通过 Sisense，实时获取数据分析结果，从而更快地做出决策。

灵活的数据可视化：Sisense 提供了丰富的数据可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作，创建各种类型的图表和仪表盘。这些可视化工具不仅可以帮助用户直观地理解数据，还可以通过交互式的方式，深入分析数据中的细节。

用户友好的界面：Sisense 的界面设计简洁直观，用户无需专业的编程技能即可轻松上手。它提供了丰富的模板和向导，帮助用户快速创建和发布数据报告。用户只需简单的拖拽操作，即可完成复杂的数据分析任务。

广泛的数据源支持：Sisense 支持多种数据源的连接，包括数据库、云服务、Excel 文件等。用户可以轻松整合不同类型的数据，创建全面的分析视图。Sisense 还支持实时数据连接，用户可以随时获取最新的数据，确保分析结果的时效性。

相关问答FAQs：

1. 什么是大数据分析？

大数据分析是指利用先进的技术和工具，从海量、多样的数据中提取有价值的信息和见解的过程。这种分析通常涉及收集、存储、处理和分析大量的数据，以便发现模式、趋势和关联，从而帮助企业做出更明智的决策。

2. 大数据分析有哪些应用领域？

大数据分析在各行各业都有广泛的应用，包括但不限于以下几个领域：

• 市场营销：通过分析消费者行为和偏好，帮助企业更好地定位目标受众，制定更有效的营销策略。
• 金融：用于风险管理、欺诈检测、股票交易分析等，帮助金融机构做出更准确的预测和决策。
• 医疗保健：利用大数据分析来改善医疗服务、个性化治疗和疾病预测，提高患者的医疗体验和治疗效果。
• 物流和供应链管理：优化运输路线、库存管理和供应链效率，降低成本、提高运营效率。
• 人力资源管理：通过分析员工数据，预测员工流失率、提高员工满意度，优化招聘和培训计划。

3. 大数据分析的技术和工具有哪些？

大数据分析需要使用各种技术和工具来处理和分析海量数据，其中一些常用的包括：

• Hadoop：开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。
• Spark：快速、通用的大数据处理引擎，支持实时数据处理和复杂的分析任务。
• Python和R：用于数据处理和分析的编程语言，提供丰富的数据科学库和工具。
• SQL和NoSQL数据库：用于存储和管理结构化和非结构化数据的数据库管理系统。
• 机器学习和人工智能：用于构建预测模型、分类算法和聚类分析，帮助发现数据中的模式和趋势。

通过结合这些技术和工具，企业可以更好地利用大数据进行分析，从而获得商业价值并取得竞争优势。