大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R編程是對所有人免費(fèi)的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)編程語言，可用于統(tǒng)計(jì)分析、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等。R編程語言還可以擴(kuò)展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個(gè)強(qiáng)大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)引擎，根據(jù)相關(guān)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準(zhǔn)確的分析。R提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個(gè)軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運(yùn)行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。

Hadoop使用其 Hadoop分布式文件系統(tǒng)或 HDFS和 MapReduce。它被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價(jià)服務(wù)器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費(fèi)用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點(diǎn)，它永遠(yuǎn)不會(huì)讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL數(shù)據(jù)庫，可用于存儲比基于 RDBMS的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB功能強(qiáng)大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB中的一個(gè)基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB中的文檔而異。

MongoDB最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB有一個(gè)內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner是分析師集成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測模型部署等的領(lǐng)先平臺之一。它是最好的免費(fèi)大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強(qiáng)大的工具，具有用于分析過程設(shè)計(jì)的一流圖形用戶界面。它獨(dú)立于平臺，適用于 Windows、Linux、Unix和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設(shè)計(jì)器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop中進(jìn)行訓(xùn)練。除此之外，它還允許團(tuán)隊(duì)協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop模擬等。

它還組裝請求并重用 Spark容器以對流程進(jìn)行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark是最好、最強(qiáng)大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或其他分布式計(jì)算工具，在多臺計(jì)算機(jī)上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務(wù)非常容易。

它具有用于流式 SQL、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點(diǎn)成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10倍。

除此之外，它還擁有 80個(gè)高級算子，可以更快地構(gòu)建并行應(yīng)用程序。它還提供 Java中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性，因?yàn)樗m用于不同的數(shù)據(jù)存儲，如 HDFS、Openstack和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft處理的公共云計(jì)算平臺，是提供包括計(jì)算、分析、存儲和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的廣泛服務(wù)的領(lǐng)先平臺。

Windows Azure提供兩類標(biāo)準(zhǔn)和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負(fù)載。

除此之外，Microsoft Azure還擁有一流的分析能力和行業(yè)領(lǐng)先的 SLA以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進(jìn)的應(yīng)用程序中很容易制作的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

無需 IT基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務(wù)器進(jìn)行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個(gè)數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM等等。我們還可以在方便時(shí)自定義報(bào)告，因?yàn)樗试S我們生成動(dòng)態(tài)且高度自定義的可操作報(bào)告。

在 Zoho分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因?yàn)樗子诓渴鸷蛯?shí)施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外，它還使我們能夠在應(yīng)用程序中生成評論威脅，以促進(jìn)員工和團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓(xùn)更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。

以上內(nèi)容參考百度百科——大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)收集、清洗、轉(zhuǎn)換、分析和可視化等內(nèi)容。

1、數(shù)據(jù)收集：

數(shù)據(jù)處理的第一步是收集數(shù)據(jù)。這可以通過各種方式實(shí)現(xiàn)，包括傳感器技術(shù)、調(diào)查問卷、數(shù)據(jù)庫查詢等。數(shù)據(jù)收集需要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，以便后續(xù)的處理和分析工作能夠得到可靠的結(jié)果。

2、數(shù)據(jù)清洗：

在數(shù)據(jù)收集過程中，往往會(huì)遇到一些問題，比如數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常值等。數(shù)據(jù)清洗就是對這些問題進(jìn)行處理，使得數(shù)據(jù)更加規(guī)范和可靠。清洗的過程包括去除重復(fù)值、填補(bǔ)缺失值、處理異常值等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可用于分析和建模的形式。常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、特征提取、特征生成等。通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，可以從原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并為后續(xù)的分析做準(zhǔn)備。

4、數(shù)據(jù)分析：

數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)處理的核心環(huán)節(jié)，通過運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和解釋。數(shù)據(jù)分析可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和關(guān)聯(lián)性，從而為決策提供支持。常見的數(shù)據(jù)分析方法包括描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、回歸分析、聚類分析等。

5、數(shù)據(jù)可視化：

數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖表、圖形等形式展示出來，使得人們能夠更直觀地理解和解釋數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化，可以更清晰地展示數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關(guān)系，幫助決策者更好地把握數(shù)據(jù)背后的信息。常見的數(shù)據(jù)可視化工具包括折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、地圖等。

6、數(shù)據(jù)處理工具與技術(shù)：

實(shí)際的數(shù)據(jù)處理工作通常借助各種數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)來完成。常用的數(shù)據(jù)處理工具包括Python中的pandas和numpy庫、R語言中的dplyr和tidyverse包等。

此外，還有一些數(shù)據(jù)處理平臺和工具，如Excel、SPSS、Tableau等，提供了可視化界面和更高級的功能，方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

綜上，數(shù)據(jù)處理涵蓋了數(shù)據(jù)收集、清洗、轉(zhuǎn)換、分析和可視化等內(nèi)容。通過數(shù)據(jù)處理，可以對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、提取有用信息，并通過統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行深入分析。

最終以可視化形式呈現(xiàn)給用戶，幫助其更好地理解和利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)的應(yīng)用也為數(shù)據(jù)處理提供了更高效和便捷的方式。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的挑戰(zhàn)：目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展依然存在諸多挑戰(zhàn)，包括七大方面的挑戰(zhàn)：業(yè)務(wù)部門沒有清晰的大數(shù)據(jù)需求導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸流失;內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值不能充分挖掘;數(shù)據(jù)可用性低，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法利用;數(shù)據(jù)相關(guān)管理技。

機(jī)器學(xué)習(xí)之常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理：原始數(shù)據(jù)存在的幾個(gè)問題：不一致;重復(fù);含噪聲;維度高。

1.1數(shù)據(jù)挖掘中使用的數(shù)據(jù)的原則

盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義;去除惟一屬性;去除重復(fù)性;合理選擇關(guān)聯(lián)字段。

1.2常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗的目的不只是要消除錯(cuò)誤、冗余和數(shù)據(jù)噪音，還要能將按不同的、不兼容的規(guī)則所得的各種數(shù)據(jù)集一致起來。數(shù)據(jù)集成：將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并，并存放到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(如數(shù)據(jù)倉庫)中。這些數(shù)據(jù)源可能包括多個(gè)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)立方體或一般文件。

數(shù)據(jù)變換：找到數(shù)據(jù)的特征表示，用維度變換來減少有效變量的數(shù)目或找到數(shù)據(jù)的不變式，包括規(guī)格化、規(guī)約、切換和投影等操作。數(shù)據(jù)規(guī)約：是在對發(fā)現(xiàn)任務(wù)和數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上，尋找依賴于發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的表達(dá)數(shù)據(jù)的有用特征，以縮減數(shù)據(jù)模型，從而在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下最大限度的精簡數(shù)據(jù)量，主要有兩個(gè)途徑：屬性選擇和數(shù)據(jù)抽樣，分別針對數(shù)據(jù)庫中的屬性和記錄。

二、數(shù)據(jù)清洗

2.1缺失值處理的兩種方法

刪除法，根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同角度，刪除法可分為以下4種：

(1)刪除觀測樣本(2)刪除變量：當(dāng)某個(gè)變量缺失值較多且對研究目標(biāo)影響不大時(shí)，可以將整個(gè)變量整體刪除(3)使用完整原始數(shù)據(jù)分析：當(dāng)數(shù)據(jù)存在較多缺失而其原始數(shù)據(jù)完整時(shí)，可以使用原始數(shù)據(jù)替代現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;(4)改變權(quán)重：當(dāng)刪除缺失數(shù)據(jù)會(huì)改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)，通過對完整數(shù)據(jù)按照不同的權(quán)重進(jìn)行加工，可以降低刪除數(shù)據(jù)帶來的偏差。

插補(bǔ)法：在條件允許的情況下，找到缺失值的替代值進(jìn)行插補(bǔ)，盡可能還原真實(shí)數(shù)據(jù)是更好的方法。常見的方法有均值插補(bǔ)、回歸插補(bǔ)、二階插補(bǔ)、熱平臺、冷平臺等單一變量插補(bǔ)。

(1)均值法是通過計(jì)算缺失值所在變量所有非缺失觀測值的均值，使用均值來代替缺失值的插補(bǔ)方法。(2)均值法不能利用相關(guān)變量信息，因此會(huì)存在一定偏差，而回歸模型是將需要插補(bǔ)變量作為因變量，其他相關(guān)變量作為自變量，通過建立回歸模型預(yù)測出因變量的值對缺失變量進(jìn)行插補(bǔ)。(3)熱平臺插補(bǔ)是指在非缺失數(shù)據(jù)集中找到一個(gè)與缺失值所在樣本相似的樣本(匹配樣本)，利用其中的觀測值對缺失值進(jìn)行插補(bǔ)。(4)在實(shí)際操作中，尤其當(dāng)變量數(shù)量很多時(shí)，通常很難找到與需要插補(bǔ)樣本完全相同的樣本，此時(shí)可以按照某些變量將數(shù)據(jù)分層，在層中對缺失值使用均值插補(bǔ)，即采取冷平臺插補(bǔ)法。

2.2噪聲數(shù)據(jù)處理

噪聲是一個(gè)測量變量中的隨機(jī)錯(cuò)誤和偏差，包括錯(cuò)誤值或偏離期望的孤立點(diǎn)值。

噪聲檢查中比較常見的方法：

(1)通過尋找數(shù)據(jù)集中與其他觀測值及均值差距最大的點(diǎn)作為異常(2)聚類方法檢測，將類似的取值組織成“群”或“簇”，落在“簇”集合之外的值被視為離群點(diǎn)。在進(jìn)行噪聲檢查后，通常采用分箱、聚類、回歸、計(jì)算機(jī)檢查和人工檢查結(jié)合等方法“光滑”數(shù)據(jù)，去掉數(shù)據(jù)中的噪聲。

分箱：分箱方法是一種簡單常用的預(yù)處理方法，通過考察相鄰數(shù)據(jù)來確定最終值。所謂“分箱”，實(shí)際上就是按照屬性值劃分的子區(qū)間，如果一個(gè)屬性值處于某個(gè)子區(qū)間范圍內(nèi)，就稱把該屬性值放進(jìn)這個(gè)子區(qū)間所代表的“箱子”內(nèi)。把待處理的數(shù)據(jù)(某列屬性值)按照一定的規(guī)則放進(jìn)一些箱子中，考察每一個(gè)箱子中的數(shù)據(jù)，采用某種方法分別對各個(gè)箱子中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在采用分箱技術(shù)時(shí)，需要確定的兩個(gè)主要問題就是：如何分箱以及如何對每個(gè)箱子中的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。

2.2.1分箱的方法：有4種：等深分箱法、等寬分箱法、最小熵法和用戶自定義區(qū)間法。

等深分箱法(統(tǒng)一權(quán)重)：將數(shù)據(jù)集按記錄行數(shù)分箱，每箱具有相同的記錄數(shù)，每箱記錄數(shù)稱為箱子的深度。這是最簡單的一種分箱方法。

設(shè)定權(quán)重(箱子深度)為4，分箱后

箱1：800 1000 1200 1500

箱2：1500 1800 2000 2300

箱3：2500 2800 3000 3500

箱4：4000 4500 4800 5000

等寬分箱法(統(tǒng)一區(qū)間)：使數(shù)據(jù)集在整個(gè)屬性值的區(qū)間上平均分布，即每個(gè)箱的區(qū)間范圍是一個(gè)常量，稱為箱子寬度。

設(shè)定區(qū)間范圍(箱子寬度)為1000元人民幣，分箱后

箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800

箱2：2000 2300 2500 2800 3000

箱3：3500 4000 4500

箱4：4800 5000

用戶自定義區(qū)間：用戶可以根據(jù)需要自定義區(qū)間，當(dāng)用戶明確希望觀察某些區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)分布時(shí)，使用這種方法可以方便地幫助用戶達(dá)到目的。

如將客戶收入劃分為1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上幾組，分箱后

箱1：800

箱2：1000 1200 1500 1500 1800 2000

箱3：2300 2500 2800 3000

箱4：3500 4000

箱5：4500 4800 5000

2.2.2數(shù)據(jù)平滑方法

按平均值平滑：對同一箱值中的數(shù)據(jù)求平均值，用平均值替代該箱子中的所有數(shù)據(jù)。按邊界值平滑：用距離較小的邊界值替代箱中每一數(shù)據(jù)。按中值平滑：取箱子的中值，用來替代箱子中的所有數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成中的兩個(gè)主要問題是：

(1)如何對多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行匹配，當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫的屬性與另一個(gè)數(shù)據(jù)庫的屬性匹配時(shí)，必須注意數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu);(2)數(shù)據(jù)冗余。兩個(gè)數(shù)據(jù)集有兩個(gè)命名不同但實(shí)際數(shù)據(jù)相同的屬性，那么其中一個(gè)屬性就是冗余的。

四、數(shù)據(jù)變換

數(shù)據(jù)變換策略主要包括以下幾種：

光滑：去掉噪聲;屬性構(gòu)造：由給定的屬性構(gòu)造出新屬性并添加到數(shù)據(jù)集中。例如，通過“銷售額”和“成本”構(gòu)造出“利潤”，只需要對相應(yīng)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單變換即可聚集：對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。比如通過日銷售數(shù)據(jù)，計(jì)算月和年的銷售數(shù)據(jù);規(guī)范化：把數(shù)據(jù)單按比例縮放，比如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理;離散化：將定量數(shù)據(jù)向定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。比如一系列連續(xù)數(shù)據(jù)，可用標(biāo)簽進(jìn)行替換(0,1);

五、數(shù)據(jù)歸約

數(shù)據(jù)歸約通常用維歸約、數(shù)值歸約方法實(shí)現(xiàn)。維歸約指通過減少屬性的方式壓縮數(shù)據(jù)量，通過移除不相關(guān)的屬性，可以提高模型效率。常見的維歸約方法有：分類樹、隨機(jī)森林通過對分類效果的影響大小篩選屬性;小波變換、主成分分析通過把原數(shù)據(jù)變換或投影到較小的空間來降低維數(shù)。