大數據雲詞

A. 大數據都是學什麼軟體

首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

B. 大數據分析 工具 大數據分析免費的工具有哪些 收費的哪些比較好

大數據魔鏡免費好用！！ 還有更高級別版本！

C. 大數據下，如何實現詞雲可視化

直接將數據導入到BDP個人版，然後拖拽欄位（一般是作者、名稱等名詞）即出現詞雲圖。

D. 什麼樣的大數據可視化效果圖算是比較酷炫的

就是各種各樣的圖表類型，比如用BDP個人版的詞雲吧，直接附圖。

E. 國內目前有幾家做大數據BI的公司都有什麼不同

國外BI：SAS BI、的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power-BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等等；

國內BI：海致BDP、smartbi、用友華表、帆軟、潤乾報表，永洪科技等。

國內BI比較熟悉的有這3款

1、BDP商業數據平台

1）這兩年很熱，行業都比較贊賞。BDP旨在幫助企業快速完成多數據整合，建立統一數據口徑，支持自助式數據准備（ETL），並提供靈活、易用、高效可視化探索式分析能力，幫助企業構建貼合自身業務的企業洞察。BDP可以靈活接入與同步多種數據源，包括各類資料庫連接、OpenAPI以及各種SaaS平台API，滿足企業多種多樣的業務場景、億行數據秒反應，快速實現數據清洗、整合、載入，通過拖拽即可可視化分析，支持近數據地圖、漏斗圖、旭日圖、餅圖、柱狀圖、折線圖、詞雲、雷達等30種圖表類型，讓數據更加直觀、美觀。

2）BDP商業數據平台為企業提供的核心價值在於用直觀、多維、實時的方式展示和分析數據，並可在APP實時查看和分享，全面激活企業內部數據，用數據驅動業績，適應快速變化的市場。目前他們服務的客戶也很多，涵蓋互聯網、零售快消、物流、O2O、教育SEM等多個行業。

3）跟他們公司的人接觸過，服務態度很好，也很專業，價格不貴。

3、永洪

1）永洪利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。永洪的技術主要分為大數據和可視化兩點。在大數據方面，通過列存儲、分布式計算、內存計算、分布式通訊等技術，永洪自主研發了高性能的大數據計算引擎，作為分析用的數據集市，可實現百億級數據在秒級時間內完成計算。

2）在可視化方面，永洪將復雜的多維分析功能隱藏在背後，在前端通過點擊和拖拽的簡單可視化操作實現各種復雜的分析過程。

3）需要一定的技術門檻，交互比較復雜點

F. 大數據可視化工具哪個做出來最漂亮

非編程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的圖表工具，善於處理快速少量的數據。結合數據透視表，VBA語言，可製作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。
單表或單圖用Excel製作是不二法則，它能快速地展現結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板製作還是數據計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業也不會用Excel作為數據分析的主要工具。
2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）
也許是Excel也意識到自己在數據分析領域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點擊和拖拽來實現，幾款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明顯是提供了可交互、鑽取的儀錶板，利用Power Pivot可直接生產數據透視報告，省去了數據透視表。
Tableau
可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。
帆軟FineBI
企業級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數據性能可以得到保證，業務屬性較重，能與各類業務掛鉤。
對於個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業務邏輯的分析。
編程篇
對於尋求更高境界數據分析師或數據科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數據做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數據分析工作更加靈活的能力，各種類型的數據都能適應。大多數設計新穎、令人驚艷的數據圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。
與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然後逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經開始寫代碼了。關於編程最酷的事情在於，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。
1. Python語言
Python 語言最大的優點在於善於處理大批量的數據，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創建數據圖形比較受IT人員的歡迎。
2. PHP語言
PHP這個語言鬆散卻很有調理，用好了功能很強大。在數據分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網頁數據，也可與Hadoop結合做大數據量的統計分析。
因為大部分 Web 伺服器都事先安裝了 PHP 的開源軟體，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。
比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字型大小的微型圖表，或者在數字表格中添加視覺元素。
一般 PHP會和 MySQL 資料庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數據集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS語言
很多可視化軟體都是基於web端的，可視化的開發，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，藉助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現的程序。
不過還是有幾點需要注意。由於相關的軟體和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發的時候都要考慮這樣的問題。
4. R語言
R語言是絕大多數統計學家最中意的分析軟體，開源免費，圖形功能很強大。
談到R語言的歷史，它是專為數據分析而設計的，面向的也是統計學家，數據科學家。但是由於數據分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那麼多限制了。
R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數據載入到 R 裡面，寫一兩行代碼就可以創建出數據圖形。
當然還有很多傳統的統計圖表。

G. 大數據可視化需要哪些類型的呈現形式

抄1.可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段，因此可視化並不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以藉助現有的程序和軟體，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。

2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。

3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現形式，交互方式等都可以有很自主的設計。

4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。

H. 國內大數據分析服務商哪一家比較好

找系統分析方案嗎？

社會信息採集系統

I. 常用的大數據工具有哪些

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至科技泵站是一款大數據平台數據抽取工具，實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。
未至科技雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術,
包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop
MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,
在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

J. 大數據可視化分析軟體與傳統的Excel表格在使用上有什麼區別

EXCEL中主要是折線圖、雷達圖、柱狀圖、餅圖等常見的統計圖表，但詞雲等這些圖專表是沒有的，不過EXCEL數據功能屬強大，通過函數、數據透視表等功能，很多數據分析都能完成。另外，EXCEL有一些固定的分析模板，用戶可以直接用，方便。BDP個人版有很多分析的功能，如同比環比、留存率、重復率等高級計算，也有各種圖表，折線圖、柱狀圖、雙軸圖、餅圖、GIS地圖、省份地圖、詞雲、漏斗圖、桑基圖等等。