大数据分析常用工具有哪些？

大数据一直是近年来大型公司密切关注的热点。 大数据，大数据开发工程师，大数据挖掘工程师，大数据分析师等扩展的相关职位也已成为备受追捧的职位。对于大数据开发工程师，他们拥有各种高效的开发工具。对于大数据分析师来说，常用的工具有哪些？

  常用工具1：Excel

  作为数据分析师，最常用和最基本的工具是Excel。您需要集中精力理解数据处理和功能应用程序的重要技能，尤其是熟悉数据清理技术的应用程序。 此外，一些互联网公司还需要掌握工具和相关技能的使用，例如Vision跨功能流程图练习，Xmind项目计划映射练习和PPT高级动画技术。

  常用工具2：数据库SQL

  Excel在处理简单数据方面相对比较擅长，但是对于中型甚至更大的Internet公司，必须掌握数据库技术。 通常，常用的数据库是MySQL。 您需要掌握使用MySQL管理工具和数据库的基本操作，甚至需要学习MySQL的备份和恢复，以开发完整的MySQL数据系统。

  常用工具三：SPSS，Python / R语言，Hive，大数据分析工具

  大数据分析中需要处理的数据量非常大，数据类型也多种多样，因此对数据分析师的工作能力的要求相对较高。 如果仅掌握Excel和SQL，则将不具备相应职位的资格。 需要掌握更多工具才能使用。

  1. Hive将用于聚合，查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。 数据分析师需要了解Hive如何在Hadoop生态系统中执行数据分析。

  2，掌握SPSS Modeler的基本应用，这部分技能对应于数据建模分析师。

  3，精通R语言或Python语言。R语言相对来说比较基础，可以完成基本的数据挖掘和数据可视化操作。 

  Python语言更完整。您可以使用Python编写Web爬虫，使用多种方法从页面中获取数据，从缓存中提取数据，使用多个线程和进程进行并发搜寻，等等。Python语言更适合于数据挖掘和数据分析的可视化处理。

  以上是数据分析师需要掌握的三个常用工具。 其中，执行大数据分析过程中需要掌握的工具的类型和难度越来越大。 如果您只想精通Excel就想成为数据分析师，那么现在变得不切实际。在大数据时代，市场要求每个数据分析师都掌握更多的大数据分析方法。因此，如果您想成为合格的大数据分析师，则必须掌握本文中常用的相关大数据分析工具。