在数据为王的时代，每个人都需要掌握一些数据分析技能。我不懂SQL，不懂数据库，不懂Excel，VBA都不敢碰。这些都是挡在我面前的障碍。但随着企业数量的不断增加数据分析，数据人才供不应求。为了降低准入门槛，近年来市场上涌现出大量的自助BI 工具。自助BI 工具其实是指大数据前端分析工具。安装简单，使用方便是其主要特点。目前，自助BI 工具已经将维度的选择集成到控件组件的拖放操作中，自动建模技术避免了手动建立数据模型。
对于很多企业来说，使用自助BI 工具可以帮助企业实现部门之间的协作，帮助企业看到问题，分析原因。TableauTableau是最强大的可视化工具，这一点毋庸置疑。Tableau提供丰富多样的可视化图表，独具特色，可以实现仪表盘和动态数据更新。
8、大数据可视化分析 工具有哪些?Tableau连续六年在GatherBI和数据分析魔力象限的报告中独占鳌头，是一个庞大而老派的产品。Tableau功能强大，注重细节，倾向于专业人士数据分析老师。只要对数据进行预处理，就可以制作出许多丰富多彩的信息图。QlikSense作为一款典型的敏捷BI桌面软件，性能不错，图形风格简洁明了，突出了数据的主体。它涵盖了广泛的数据源和自建的qvd和qvx文件优化了数据加载速度，比直接进入数据文件或访问数据库更快。
9、大 数据分析一般用什么 工具分析?大数据处理与分析中常用的六种工具:1。Hadoop是一个软件框架，可以分布式处理大量数据。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度。
另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能计算和通信的缩写。1993年，美国联邦科学、工程与技术协调委员会向国会提交了《重大挑战项目:高性能计算与通信》报告，该报告也被称为HPCC计划报告，即美国总统的科学战略项目。其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战。
10、大 数据分析 工具有哪些1。开源大数据生态圈HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态圈逐渐形成。开源生态系统活跃且免费，但Hadoop技术要求高，实时性差。2.商业大学数据分析 工具一体化数据库/数据仓库(非常贵)IBM Puredata (Netezza)，Oracle Exadata，
数据仓库(高成本)Teradata Asterdata，EMC Greenplum，HPVertica等等。数据集市(平均成本)QlikView，Tableau，中国的永红数据集市等等，前端显示用来显示分析的前端开源工具jasper soft，Pentaho，Spagobi，Openi，Birt等等。
