大数据分析都要会什么软件

大数据分析是一个涉及多个领域的复杂过程，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化。为了有效地进行大数据分析，需要使用一系列专业的软件工具。以下是一些常见的大数据分析软件：

1. 数据处理和存储：

（1）hadoop生态系统：包括hdfs（high-performance file system）、mapreduce、hive、pig、hbase等。这些工具用于处理大规模数据集，并提供了分布式计算的能力。

（2）amazon aws datapipeline：这是一个集成的数据处理管道，用于从各种源（如s3、redshift等）收集数据，并将其转换为可分析的数据格式。

（3）google bigquery：这是一个强大的数据仓库解决方案，用于处理和分析大规模的数据集。它支持多种数据源，并提供了大量的查询功能。

2. 数据清洗和预处理：

（1）etl工具：如informatica、talend、datastage等，这些工具可以帮助用户从不同的数据源中提取、转换和加载数据。

（2）sql工具：如mysql、postgresql、oracle等，这些工具可以用于数据查询和操作。

（3）python库：如pandas、numpy、scipy等，这些库提供了丰富的数据处理和分析功能。

3. 统计分析和机器学习：

（1）r语言：r是一种统计编程语言，广泛用于统计分析和数据挖掘。它提供了丰富的数据处理和分析功能，以及大量的统计和机器学习算法库。

（2）python：python是一种广泛使用的编程语言，有许多强大的数据分析库，如pandas、numpy、scikit-learn等。

（3）matlab：matlab是一种数值计算和科学计算的软件，也提供了一些数据分析的功能。

4. 可视化和报告：

（1）tableau：这是一个交互式的数据可视化工具，可以帮助用户将复杂的数据转化为直观的图表和仪表板。

（2）power bi：这是微软提供的一个商业智能工具，可以将数据转化为可视化的报表和仪表板。

（3）d3.js：这是一个基于浏览器的javascript库，可以用来创建交互式的图表和可视化。

5. 数据挖掘和预测建模：

（1）sas：这是一种商业智能软件，提供了数据挖掘和预测建模的工具。

（2）spss：这是一种统计分析软件，提供了回归分析、聚类分析等功能。

（3）stata：这是一种统计软件，提供了时间序列分析、方差分析等功能。

6. 云计算平台：

（1）aws：aws提供了一系列的大数据服务，如s3、redshift、kinesis等，可以帮助用户处理和分析大规模数据集。

（2）azure：azure提供了一系列的大数据服务，如synapse analytics、data lake storage service等，可以帮助用户处理和分析大规模数据集。

（3）google cloud platform：google cloud platform提供了一系列的大数据服务，如bigquery、cloud storage等，可以帮助用户处理和分析大规模数据集。

总之，大数据分析是一个多学科交叉的领域，需要结合统计学、计算机科学、数据科学等多个领域的知识和技能。选择合适的工具和方法，根据具体的需求和场景进行选择和组合，是进行大数据分析的关键。