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1. 一般用哪些工具做大数据分析？
2. 低代码平台将如何改变软件开发？

一般用哪些工具做大数据分析？

感谢邀请，大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生，下面几款工具还是比较值得推荐的。

一、HadoopHadoop

是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC，High Performance computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。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。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

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希望对您有用，谢谢！

一般业务人员数据分析使用最广的是excel。

数据科学家一般使用R，python来分析。

工具上有spss，sas等软件。

另外各大云厂商都提供了分析建模工具。

总的来说，对业务的理解，对算法的熟悉是关键，工具都是次要的。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

不过，在这里推荐一些非专业人员也能完成数据分析的工具 ，个人认为推荐的两个是比较实用，好上手的数据分析工具，注册能试用，产品也在不断改进当中：

1.可视化工具，图表秀，能为用户提供在线图表制作工具和可视化交流社区，适合所有行业领域，让工作成果、报告演示瞬间出彩。

它提供了简单易用的数据分析与可视化图表制作工具，用户可以基于现有的离线数据、RDB数据以及第三方平台数据，实现数据的分析与可视化，挖掘数据价值。通过交流社区以及社交媒体分享机制，让用户之间无障碍沟通，打造全领域交流沟通平台。通过图表集市，为第三方开发者、领域分析专家与用户间搭建供需桥梁，创建最新、最专业的适合相关领域的可视化图表，构建共赢生态。

2.方便快捷的数据分析工具：dataviz

DataViz为企业用户提供自助分析能力，通过多维交互分析，帮助用户快速完成数据探索，获取第一手数据分析报告，洞悉数据背后隐藏的商业价值，辅助企业决策，提升企业竞争力。

大家日常工作中接触了很多数据分析工具，如 excel 也算是数据分析工具，那么更深入一些的，就是sql语言，当让也可以是编程语言例如python，如果没有基础的情况下学习python 见效会比较麻烦。推荐使用门槛低的JVS，下面简要介绍JVS-数据智仓，部分功能已经开源，JVS开源地址：
，在线demo：frame.bctools.cn

智仓自动化抽取数据，设置定时任务

可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构

谢邀~

本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。

从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以后，基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求，这也大大提供了业务人员的工作效率。

附图几张：

用户模型

全行为路径分析模型

低代码平台将如何改变软件开发？

低代码平台使得开发人员不需要手动编程就可以完成应用程序构建，事实证明敏捷和DevOps并不是企业CIO唯一的选择，低代码凭条可以推动应用程序更快速的完成。除了利用低代码平台快速完成软件构建之外，开发人员还可以通过低代码开发平台拖放界面来安排应用程序的组件。

低代码与无代码开发不同，在无代码开发中，所谓的公民开发人员（通常只有很少甚至没有编程经验的业务分析人员）使用类似的拖放工具来安排应用程序。根据Forrester Research的说法，使用低代码，开发人员可能仍需要进行一些编码，以集成对较旧应用程序的访问，进行报告以及满足特殊的用户界面要求。

根据Forrester的数据，到2022年，低代码开发平台的总市场将达到212亿美元，复合年增长率为40％。研究人员还表示，全球有23％的开发人员在2018年报告使用低代码平台。

随着5G ，云计算、大数据、IOT等平台被越来越多的人所熟知，很多企业开始坚持软件开发平台化的战略，低代码开发平台不仅可以减少开发人员的编码工作量，而且在开发周期，沟通成本上也会有极大的提升改善，企业可以更快速的完成软件的开发迭代工作。

低代码平台的优势主要体现在开发周期短，开发成本低，开发上手快，进而可以灵活调整业务需求。和传统的底层编码软件开发模式相比，低代码平台主要是将常用的业务场景模板化，只需要通过可视化拖拉拽为主的方式即可快速构建。逢山开路遇水搭桥，想要什么搭什么。

这种可视化低代码开发技术推广得相对较慢，但从事的厂商逐渐增多。主要是因为业务场景瞬息万变，客户要求又与日俱增，传统软件开发模式的效率低下，与业务响应速度提升之间的矛盾变得不可调和，低代码平台的优势日渐凸显，低代码平台的概念浮出水面

例如JNPF快速开发平台：

对软件公司而言，因为有了低代码工具的加持，软件开发的效率得以提升，可以更加高效的响应终端客户的需求，可以更好的盈利；

对于企业而言，信息化不再是成本中心，而是利润中心。不再是阻碍业务变革的阻力，而是驱动业务发展变革的动力，帮助终端企业更好地在市场竞争中赢得胜利。

到此，以上就是小编对于自适应优化建站源码的问题就介绍到这了，希望介绍关于自适应优化建站源码的2点解答对大家有用。