1、网址：talkingdata.com 点评：适合移动端APP、手游等应用的SDK数据分析工具，积累大量移动端用户数据。神策分析 可私有化部署的用户行为分析产品 网址：sensorsdata.cn 点评：提供用户行为分析，可私有部署，适合数据敏感的公司，团队背景强大。GrowingIO 无需埋点的用户行为数据分析工具。
2、Weka是一款开源的机器学习与数据挖掘软件，支持Java环境。它提供丰富的机器学习算法与数据挖掘功能，适用于各种数据分析任务。Weka的源代码可免费下载，使用灵活，是数据分析人员的得力助手。Tableau软件 Tableau专注于帮助用户快速查看、理解和分享数据。
3、京东商智：京东的全能选手京东商智以一站式运营数据开放平台著称，但在跨业务系统集成方面还有提升空间。生意有方：多维度分析专家生意有方以其商品、人群和店铺画像分析，为电商运营提供了丰富视角，但同样局限于单一平台的深度分析。
1、软件分析的软件有以下几个：Excel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。SASSAS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。
2、Excel：作为微软办公套装的核心组件，Excel能够执行数据处理、统计分析和辅助决策操作，广泛应用于管理、统计、财经、金融等多个领域。 SAS：由美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，SAS将数据存取、管理、分析和展示有机地结合在一起。
3、分析软件有：Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，被广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel电子表格软件历经22年的发展，从一款小软件成为人们日常工作中必不可少的数据管理、处理软件。
Hadoop Hadoop 是一个开源的软件框架，它能够高效、可靠且可扩展地在分布式系统上处理大量数据。它通过在多个节点上存储数据的多个副本来确保数据的可靠性，并在节点失败时重新分配任务。Hadoop 主要用 Java 编写，适合在 Linux 生产环境中运行，同时也可以支持其他语言，如 C++ 编写的应用程序。
Spark：Spark是一个速度快、功能全面的大数据处理框架。它通过使用内存计算，显著提高了数据处理速度，并减少了磁盘I/O操作。Spark还提供了包括机器学习、图计算和流处理在内的多种库。由于其高效性和灵活性，Spark在各种数据处理和分析任务中得到了广泛应用。
数据分析：SAS、SPSS和SAS都是经典的数据分析软件，它们提供了丰富的统计分析和数据挖掘功能。R语言也是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。 数据展示：Tableau和Power BI是两款流行的数据可视化工具，它们可以帮助我们将复杂的数据以图表的形式直观地展示出来。
目前常见的大数据分析软件有哪些？开课吧 Cassandra Cassandra是Facebook开发的NoSQL数据库管理系统。ApacheCassandra是一款优秀的、与操作系统无关的开源大数据软件，它能够为管理存储在各种商业服务器上的大量数据提供高质量的可用性。
大数据的软件有：Hadoop、Spark、大数据一体机软件等。Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为大数据处理而设计。它允许在大量廉价计算机上分布式存储和处理数据，其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和YARN资源管理框架。
1、Storm 易于使用，支持多种编程语言，并且由 Twitter 开发，并被多家知名企业，如 Groupon、淘宝、支付宝等广泛采用。Storm 能够处理大量的数据，每个节点每秒可处理超过一百万个数据元组，并且具备良好的可扩展性和容错性。
2、大数据分析工具主要分为以下几类：首先，是Excel等电子表格软件，它们适用于基础的数据处理、图表制作和简单分析。对于数据分析师而言，Excel是入门级的工具，需要重点了解数据处理技巧及函数应用。
3、数据分析：SAS、SPSS和SAS都是经典的数据分析软件，它们提供了丰富的统计分析和数据挖掘功能。R语言也是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。 数据展示：Tableau和Power BI是两款流行的数据可视化工具，它们可以帮助我们将复杂的数据以图表的形式直观地展示出来。
4、SPSS是最早的统计分析软件之一，具有数据处理、分析和报告的完整功能，支持多种文件格式。 Excel是一个功能强大的数据处理工具，广泛应用于统计分析和管理决策，支持各种数据操作和分析方法。 SAS软件集数据管理、分析和展示于一体，提供全面的统计分析过程，包括先进的分析技术和多种算法选项。