1、专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
2、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
3、大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。
4、Spark：Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。机器学习：机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。在算法和自动化的发展过程中，机器学习扮演着非常重要的角色。
5、大数据专业需要学习数据采集、分析、处理软件，如Python、R语言、Java等，还需要学习数据可视化软件，如Tableau、PowerBI等。此外，还需要学习数学建模软件和计算机编程语言，如MATLAB、C++等。在知识结构方面，大数据专业需要具备二专多能复合的跨界人才，有专业知识、有数据思维。
ZohoAnalytics是一款自助式大数据分析软件，它能让你对你的数据进行可视化分析，还能让你创建有见解的报告仪表板。这款大数据软件能够分析数据集，并提供关键的业务见解。你可以从任何大数据源（如NoSQL，关系数据库和云数据库）中获取数据，甚至是你的业务应用程序。
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。
六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
1、首先向kafka灌入数据。其次通过调整压测资源的分配，经过多次压测比对结果。最后得到的就是storm的负载。
2、Storm采用流式计算的模型，和shell类似让数据在一个个“管道”中进行处理。用户行为日志有准事实的查询需求，用flume将日志文件发送到kafka后，可以用storm实时消费，把需要的字段信息从日志里解析出来，按照hive表定义结构，实时的写入hdfs，这样hive表可以实时查询。
3、zookeeper。stormkafka的offset在zookeeper中保存的路径方式，但是在zookeeper中不能创建此路经，这就是导致没有记录下offset的进度，重复消息的根本原因。
4、采集系统是数据的生产者，流计算（storm）是数据的消费者。二者的速度并不是时时刻刻匹配的，中间就需要需要一个缓冲，这个模型下消息队列在适合不过了。当然为什么一般用kafka，这个超出了这个问题，我们暂不讨论。
1、Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
2、大数据开发学习内容 数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel；大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等；数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式；资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。
3、学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie 学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
1、数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
2、Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
3、Excel/作为数据分析的基石，Excel以其强大的基础功能如数据透视表、VBA编程，以及用户友好的界面，深受用户喜爱。它几乎能满足日常分析需求，但对于大规模数据处理，它的处理能力可能会有所限制。 R语言/R语言，这不仅是一门语言，更是数据科学家的瑞士军刀。
4、目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富。④大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等 如果说Excel是轻数据处理工具，Mysql是中型数据处理工具那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。
5、Excel Excel是数据分析师必备武器之一，虽然不能在任何场景使用，但是短小精悍，就如同CS里面的沙漠之鹰，必要时摸出，以一敌万。而Excel中，最常用的两大功能模块，就是数据透视表以及灵活的函数功能，用好这两个功能，基本就可以实现很多的数据分析操作了。
大数据是一种规模巨大、多样性、高速增长的数据集合，它需要新的处理模式和工具来有效地存储、处理和分析。以下是大数据的四种主要处理方式： **批处理模式**：这种模式适用于离线处理，将大数据分成多个批次进行处理。它通常用于非实时场景，如离线数据分析和挖掘。
大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。
处理方式：传统数据处理方式通常是批处理，即对数据进行一次性处理，而大数据处理则采用流式处理，即实时处理数据。这种处理方式的不同也影响了安全策略的不同。在大数据安全中，需要更多地考虑实时检测和响应威胁，而传统安全则更多地侧重于防御和抵制威胁。
大数据具有四个主要特点，即“四V”特点，分别是体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度高（Value）。大数据的“体量大”是指数据的规模巨大，远远超过传统数据处理系统的承受能力。这包括来自各种来源的海量数据，如社交媒体、传感器、日志文件等。
所谓大数据技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因： 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起，互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。
数据规模庞大：大数据的数据量巨大，以至于难以用常规的方法进行处理和管理。 数据类型繁多：除了传统的结构化数据，大数据还包括来自社交媒体、日志文件、视频等来源的非结构化数据。 处理速度快：大数据需要快速处理和分析，以满足实时决策和响应的需求。