618活动今天刚刚结束，我的电商朋友这段时间忙的仿佛人间蒸发一样。今天才跟她联系上，刚联系上就问我，大数据分析工具都有哪些？

这段时间她一直在处理各种数据，而且还是用的excel，她说她天天都要卸载了excel，用它处理数据，数据量一大就难得不行，加载龟速，说崩就崩，然后就是重头再来，这谁顶得住？

不仅是我电商朋友有这种体会，大家试图用excel进行大数据分析处理的时候就发现，excel是真做不来这事，excel虽然一般的数据分析很强，但是对于大数据，只能说没有这个金刚钻，的确揽不了这个瓷器活。所以她现在就在问大数据分析工具都有哪些，然后立马换上。

那作为一直数据分析行业的老搬砖人了，大数据分析工具也是我平常的打交道的，今天就跟大家谈谈大数据分析工具都有哪些：

Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，体现Python有利于各个业务之间的融合。和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。缺点是他的执行速度。Python不是一个完全编 译的语言，而是先编译为内部字节码形式，然后交由Python解释器来执行。而且另外一个缺点就是需要有编程基础，门槛高。

R语言

R语言是一门开源的计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似。R语言可以进行数据分析、统计建模、数据可视化。R免费且体积小，安装包仅有70M，而且安装异常简单，所需操作环境十分随意。在数据清洗与数据分析的过程中，R语言的简洁强大十分给力。不少人对R语言所推崇的“向量化操作”的理念：不写循环，但是能做循环一样的事儿。但是缺点是对大文本处理差，另外一个也在于开源，package如果出错，烦死你。当你跑比较大的simulation，对效率有要求的时候，有时还是不得不用其他语言，这可能是10小时和10分钟的差别，毫不夸张。

BI工具

另外一个不得不提的大数据分析工具就是BI工具，BI工具又叫商业智能工具，基本上可以说是为数据分析而生的，而且和python、R语言不同的是，它贯彻的是零代码的理念，操作更加简单方便，以finebi举例来说，其作为大数据分析工具，其在不同方面的表现：

1、数据处理能力

BI软件直接从数据库取数，支持的数据库类型丰富。并且，对于FineBI来说，处理上万条数据是非常容易的事情，如果你每天都要处理上万条数据，还是用FineBI吧，个人版是免费的。

2、数据协同能力

BI软件考虑到了办公协同问题，Fine BI通过权限控制，让每一个需要协同办公的用户都可以在充分授权的情况下很方便地操作同一份数据，大量减少IT取数工作。操作的结果也可以通过浏览器实时直观呈现。如果想将数据分享给别人，也能通过链接的形式直接分享，对方打开链接就能查看。

3、数据安全性能

BI工具通过管理控制台，对不同用户、不同数据、不同报表都进行了权限管理，确保让每一层级的用户都能看到匹配自己的信息，通过管理权限对数据进行了很好地安全保护。

4、数据分析便利性

Fine BI适合小白这句话就是体现在数据分析上的，仅需要拖、拽就可以把想要分析的字段拖到对应维度里面，图表的类型、配色、大小都只需要鼠标单击选择，图表之间天然存在联动功能，能够动态展示数据。此外，Fine BI帮助文档中，有多种常用的数据分析模型，如RFM、ABC、漏斗模型等，能够直接套用。

下次我朋友问我大数据分析工具都有哪些的时候我直接就把这篇文章发给她了，我的电商朋友在个人版免费试用之后也用了finebi了，下次大家不清楚大数据分析工具都有哪些的时候可以参考这个，当然大家也可以根据不同的特点进行选择。

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