大數據日益成為研究行業的重要研究目標，面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。工欲善其事，必先利其器。眾多新的軟件分析工具作為深入大數據洞察研究的重要助力，也成為數據科學家所必須掌握的知識技能。
為了幫你節省時間并且讓你第一次使用就能挑選出正確的工具，我們搜集和整理了數據提取、數據存儲、數據清洗、數據挖掘、數據分析和數據集成方面的我們最愛用的工具。
傳統數據分析所用工具
1、Excel作為電子表格軟件，適合簡單統計（分組/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能滿足很多場景需要，所以實際成為研究人員最常用的軟件工具。其缺點在于功能單一，且可處理數據規模小。這兩年Excel在大數據方面（如地理可視化和網絡關系分析）上也作出了一些增強，但應用能力有限。
2、SPSS（SPSS Statistics)和SAS作為商業統計軟件，提供研究常用的經典統計分析（如回歸、方差、因子、多變量分析等）處理。SPSS輕量、易于使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析
3、SAS功能豐富而強大（包括繪圖能力），且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。
數據存儲和管理所用工具
Hadoop現在幾乎已經等同于大數據。它是存儲在計算機集群中的超大數據集的一個開源的分布式的基礎架構。你可以隨意增大或減小你的數據量而不用擔心硬件故障。Hadoop提供了對任何種類的海量數據的存儲、強大的處理能力和幾乎無限的并行工作能力。
Hadoop并不適合數據初學者。要想充分發揮Hadoop的能力，你需要了解Java。學習Java可能耗時，但是Hadoop絕對值得你付出，因為大量的公司和技術都依賴于它甚至和它融為了一體。
數據清洗所用工具
在你進行數據挖掘之前，應該先對你的數據進行清洗。OpenRefine現在是一款用來專門清洗混亂數據的開源工具。從而使你能夠輕松和快速的探索有一定程度非結構化的大數據集。
數據挖掘所用工具
數據挖掘作為大數據應用的重要領域，在傳統統計分析基礎上，更強調提供機器學習的方法，關注高維空間下復雜數據關聯關系和推演能力。代表是SPSS Modeler，SPSS Modeler的統計功能相對有限,主要是提供面向商業挖掘的機器學習算法（決策樹、神經元網絡、分類、聚類和預測等）的實現。同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘。不過就處理能力而言，實際感覺難以應對億級以上的數據規模。
大數據常用的編程語言
1、R語言是用來進行統計分析和繪圖的一種語言。如果上述的數據挖掘和統計軟件無法滿足你的需求的話，那么R語言一定會有所幫助。實際上如果你要成為一個數據科學家，了解R語言是一項必備技能。
2、Python語言——最大的優勢是在文本處理以及大數據量處理場景，且易于開發。在相關分析領域，Python代替R的勢頭越來越明顯。
在你的數據生涯中學會單一工具很難一招鮮吃遍天。現在的工具雖然使用起來越來越簡便，功能也越來越強大，但是有的時候還是自己編程更好一些。即使你不是一個專業程序員，理解這些語言的基本工作原理對諸多的工具的運行和使用方法的理解也是大有裨益。此外，數據分析員要發揮自身對業務的深入理解，從數據結果中洞察發現有深度的結果，這才是最有價值的。
以上便是對大數據常用工具的相關知識介紹，如果您還存在疑惑或是想要了解更多，可關注西線學院。
