國內做大數據的公司還是分為兩類:壹類是已經有能力獲取大數據的公司，如百度、騰訊、阿裏巴巴等互聯網巨頭，以及華為、浪潮、中興等國內龍頭企業，做大數據、領店，涵蓋數據采集、數據存儲、數據分析、數據可視化、數據安全；另壹類是初創的大數據公司，它們依靠大數據工具為市場帶來創新的解決方案，並根據市場需求推動技術發展。這些大數據應用大多還是需要第三方公司的服務。
越來越多的應用涉及大數據。這些大數據的屬性，包括數量、速度、多樣性，都顯示了大數據日益增長的復雜性。所以大數據的分析方法在大數據領域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，哪些分析大數據的產品比較受歡迎？
其中最耀眼的明星是Hadoop，它已經被公認為新壹代大數據處理平臺，EMC、IBM、Informatica、微軟、Oracle都已經擁抱了Hadoop。對於大數據來說，最重要的是對數據進行分析，從中發現有價值的數據，幫助企業做出更好的商業決策。下面，我們來看看以下十大企業級大數據分析工具。
隨著數據的爆炸式增長，我們被各種各樣的數據包包圍著。大數據的正確使用會給人們帶來極大的便利，但同時也給傳統的數據分析帶來了技術上的挑戰。雖然我們已經進入大數據時代，但“大數據”技術仍處於初級階段，進壹步發展完善大數據分析技術仍是大數據領域的熱點。
在當前的互聯網領域，大數據的應用已經非常廣泛，尤其是對於企業來說，已經成為大數據應用的主體。大數據真的能改變公司的運營方式嗎？答案無疑是肯定的。隨著企業開始使用大數據，我們每天都會看到新的精彩的大數據應用，幫助人們真正從中受益。大數據的應用已經滲透到我們生活的方方面面，涵蓋了醫療、交通、金融、教育、體育、零售等行業。
視覺分析
大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶，但他們對大數據分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現大數據的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話壹樣。
2.數據挖掘算法
大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。各種數據挖掘算法，基於不同的數據類型和格式，可以更科學的呈現數據本身的特征，也正是因為這些，全世界都在統計。
科學家認可的各種統計方法(可以稱之為真理)可以深入數據，挖掘出公認的價值。另壹方面，也是因為有了這些數據挖掘算法，大數據才能得到更快的處理，比如
如果壹個算法需要幾年才能得出結論，大數據的價值就無從談起。
3.預測分析
大數據分析的最終應用領域之壹是預測分析，從大數據中挖掘出特征。通過科學建模，可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4.語義引擎
非結構化數據的多樣化給數據分析帶來了新的挑戰，我們需要壹套工具來系統地分析和提煉數據。語義引擎需要設計足夠的人工智能，從數據中主動提取信息。
5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理。無論是學術研究還是商業應用，高質量的數據和有效的數據管理都可以保證分析結果的真實性和價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果深入到大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業的大數據分析方法。
大數據技術
數據采集:ETL工具負責將分布式、異構數據源中的數據，如關系數據、平面數據文件等提取到臨時中間層，進行清洗、轉換和集成，最終加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理和數據挖掘的基礎。
數據訪問:關系數據庫、NOSQL、SQL等。
基礎設施:雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理:
自然語言處理
Processing)是研究人機交互的語言問題的學科。自然語言處理的關鍵是讓計算機“理解”自然語言，所以自然語言處理也叫自然語言理解和計算語言學。壹方面是語言信息處理的壹個分支，另壹方面是人工智能的核心課題之壹。
統計分析:
？假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關性分析、t檢驗、方差分析、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法和聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
數據挖掘:
分類、估計、預測、相關分組或關聯規則(相似性
分組或關聯規則)、聚類、描述和可視化、描述和。
可視化)、復雜數據類型(文本、Web、圖形和圖像、視頻、音頻等)的挖掘。)
模型預測:預測模型、機器學習、建模與仿真。
呈現的結果:雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1.大數據處理之壹:采集
大數據的收集是指使用多個數據庫從客戶端(Web、App或傳感器表單等)接收數據。).
數據，用戶可以使用這些數據庫進行簡單的查詢和處理。例如，電子商務將使用傳統的關系數據庫MySQL和Oracle來存儲每壹筆交易數據，除了
此外，Redis和MongoDB等NoSQL數據庫也常用於數據收集。
在收集大數據的過程中，它的主要特點和挑戰是高並發，因為可能同時有成千上萬的用戶。
對於接入和運營，如火車票售票網站和淘寶，其並發訪問量高峰時達到數百萬，因此需要在采集端部署大量數據庫來支撐。以及如何在這些數據庫之間進行通信。
負載均衡和碎片化確實需要深入的思考和設計。
2.大數據處理II:導入/預處理
雖然采集端本身會有很多數據庫，但是要想有效的分析這些海量數據，還是要把這個
前端的壹些數據導入到壹個集中式的大型分布式數據庫或者分布式存儲集群中，在導入的基礎上可以做壹些簡單的清理和預處理工作。也有壹些用戶會制作
Twitter的Storm用於傳輸數據流，以滿足壹些企業的實時計算需求。
導入和預處理過程的特點和挑戰主要是導入數據量大，往往達到每秒百兆甚至千兆的水平。
3.大數據處理III:統計/分析
統計和分析主要使用分布式數據庫或分布式計算集群，對其中存儲的海量數據進行普通利用。
為了滿足最常見的分析要求，壹些實時要求將使用EMC的GreenPlum、Oracle的數據庫雲服務器和基於的數據庫。
MySQL將Infobright存儲在列中，而Hadoop可以用於壹些批處理或半結構化的數據需求。
統計與分析的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，會占用大量的系統資源，尤其是I/O。
4.大數據處理IV:挖掘
不同於以往的統計和分析過程，數據挖掘壹般沒有預設的主題，主要是在現有的數
根據以上基於各種算法的計算，可以達到預測的效果，實現壹些高層數據分析的要求。典型的算法有聚類的Kmeans，聚類的kmeans，聚類的kmeans，聚類的kmeans，聚類的kmeans。
用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes主要使用Hadoop的Mahout等工具。這個過程的特征和挑戰是用於挖掘的算法非常復雜
並且計算中涉及的數據量和計算量非常大，常用的數據挖掘算法主要是單線程。