大数据分析师用什么软件好用

大数据分析师在工作中需要处理大量的数据，因此选择合适的数据分析和可视化工具至关重要。以下是一些常用的软件：

1. Excel：Excel是最常用的电子表格软件，它提供了许多数据分析和可视化功能。例如，可以使用PivotTables（数据透视表）来对数据进行分组、计算和分析，使用图表（如柱状图、折线图、饼图等）来展示数据。此外，还可以使用Power Query（数据连接器）和Power Pivot（数据连接和分析引擎）来处理和分析数据。

2. Tableau：Tableau是一款专业的数据可视化工具，它提供了丰富的图表类型和定制选项，可以帮助用户快速地创建直观的数据报告。Tableau支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Web API等，可以满足不同场景下的数据需求。

3. QlikView：QlikView是一款基于浏览器的数据可视化工具，它可以与各种数据源进行集成，并提供实时的数据分析和可视化。QlikView具有强大的数据挖掘和机器学习功能，可以帮助用户发现数据中的模式和趋势。

4. Google Data Studio：Google Data Studio是一个基于云的数据可视化平台，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户快速地创建数据报告。Google Data Studio支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Web API等，可以满足不同场景下的数据需求。

5. Looker：Looker是一款基于云端的数据探索和分析平台，它提供了丰富的数据模型和查询语言，可以帮助用户构建复杂的数据查询和分析逻辑。Looker支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Web API等，可以满足不同场景下的数据需求。

6. Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它提供了分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型和YARN资源管理等组件，可以帮助用户处理大规模数据集。Hadoop适用于离线数据分析和处理，可以用于构建大数据处理流程。

7. Apache Spark：Apache Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它提供了快速的数据处理和分析能力。Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python等，可以与Hadoop和HDFS等技术进行集成。Spark适用于实时数据分析和流式处理，可以用于构建实时数据分析流程。

8. R：R是一种统计编程语言，它提供了丰富的数据处理和分析功能。R支持多种数据格式，包括CSV、Excel、SQL等，可以与各种数据源进行集成。R适用于统计分析、图形绘制和机器学习等领域，可以用于构建数据分析流程。

9. Python：Python是一种通用编程语言，它提供了丰富的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等。Python适用于数据挖掘、机器学习、深度学习等领域，可以用于构建数据分析和处理流程。

10. SQL：SQL是一种结构化查询语言，它是数据库管理系统（DBMS）的标准语言。SQL支持数据查询、数据更新和数据控制等功能，可以用于构建数据查询和分析流程。SQL适用于关系型数据库和非关系型数据库，可以用于处理结构化和非结构化数据。

总之，大数据分析师在选择软件时需要考虑数据源、数据处理和分析需求、可视化需求等因素。根据具体的场景和需求，可以选择适合的工具进行数据分析和可视化。