1、大数据分析软件有很多，每种软件都各有利弊，根据自己的分析对象，找出合适的分析软件，以下便是常用的数据分析软件 一 SAS统计软件 SAS软件系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块BASE SAS模块；例如汽车企业就可以根据社交媒体汽车内容的阅读量来分析用户需求偏好，预先推出受欢迎的汽车类型二大数据可以帮助了解和优化业务流程 诸如商品供应链和配送路径的优化在这一方面，需求方可通过定位和识别系统来跟踪货物或运输。

2、IBM的Bluemix云平等等，这些都是基于云的大数据分析平台2 Hadoop新的企业数据操作系统 Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演变成分布式资源管理器，它可能将是数据分析的一个通用的操作系统有了这些系统，你可以将不同的。

3、#8226 欺诈检测 大数据分析的另一个常见用途用于欺诈检测，特别是在金融服务行业依赖于机器学习的大数据分析系统的一大优势是它们在检测模式和异常方面非常出色这些能力可以让银行和信用卡公司能够发现被盗信用卡或欺诈性；一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤Linux系统安装分布式计算平台或组件安装数据导入数据分析一般包括两个阶段数据预处理和数据建模分析数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量。

4、西门子首次实现了整合来自传感器制造流程机器生成数据，以及各种源系统的数据西门子技术领域商业分析及监测总监Michael May博士对此说“现在，我们可以更快更有效地获得数据中的价值把大数据转换为智能数据，我们将能够优化产品质量，为。

5、以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据分析有哪些基本方向？”的相关内容希望对大家有所帮助小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本；今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享1Tableau 这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽功能确实很强大，实至名归将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性；这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信等待协调等非有效的计算上 传统的分布式计算框架MPImessage passing interface，信息。