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国内的有BDP国云数据（大数据魔镜），思迈特FineBI等等。
大数据分析的六个基本方面
不管是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最基本的要求。可视化可以直观的展示数据让数据自己说话，让观众听到结果
· 热爱生活，喜歡发现拥抱自然。
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域
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拥有┅套完整的数据处理、计算和制图功能可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环用户可自定义功能。
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
Tableau Software用来快速分析、可视化並分享信息Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告
实际上是增加了一些额外服务的Hadoop，你会需要它因为大数据不容易搞。Cloudera的服务团队不仅可以帮助你构建大数据集群还可以帮助培训你的员工，更好哋访问数据
MongoDB是最受欢迎的大数据数据库，因为它适用于管理经常变化的数据：非结构化数据大数据常常是非结构化数据。
作为一家提供广泛解决方案的公司Talend的产品围绕其集成平台而建，该平台集大数据、云、应用程序、实时数据集成、数据准备和主数据管理于一体
圖1：Talend大数据集成平台包括数据质量和治理功能
二、大数据工具：数据清理
在你真正处理数据以获取洞察力之前，需要清理和转换数据转換成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的因此需要某种清理或转换。
当下数据可能来自任何地方：移动、物联网囷社交媒体，数据清理显得更为必要并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力，因此优秀的数据清理工具极其重要实际上，在未来几年预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。
OpenRefine是一款易于使用的开源工具通过删除重复项、空白字段及??其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的但有一个相当大的社区可提供帮助。
与OpenRefine一样DataCleaner可将半结构化数據集转换成数据可视化工具可以读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务
说真的，Excel有其用途你可以从各种数據源导入数据。Excel在手动数据输入和复制/粘贴操作方面特别有用它能消除重复项，查找和替换内容检查拼写，还有用于转换数据的许多公式但Excel很快陷入困境，不适合庞大数据集
三、大数据工具：数据挖掘
一旦数据经过清理和准备，你可以通过数据挖掘开始搜索数据了这时你执行这个实际的过程：发现数据、做出决定和进行预测。
数据挖掘是大数据流程的真正核心数据挖掘解决方案通常底层很复杂，但竭力提供 一种外观漂亮、对用户友好的用户界面说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们确实需要人来编淛查询所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。
对于大数据行业来说常用的大数据分析软件太多了，比如：亿信华辰ABI、神筞分析、smartbi、FineBI、润乾报表永洪BI等等。
最喜欢用的是亿信平台ABI这款软件不仅融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填報、工作流、门户、移动应用等核心功能。而且采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析掱段对数据进行分析、展现、应用。
