当前大数据分析行业进步神速，各式各样的工具和软件不断涌现出来。不过，这些工具的功能和针对性使用环境差别很大，要是选错了工具，可能就会效果不佳。下面就来具体谈谈这些大数据分析工具。

Excel能力有限

最近两年，Excel在地理数据图像化和网络关联考察等领域的功能有所提升，但实际运用仍然有限。如果借助常规的科研方法处理大数据，在完成初步步骤例如简化数据和进行统计归纳后，采用Excel开展后续探究较为适宜。然而在处理庞大且繁杂的数据状况时，Excel的功能就显得比较吃力。

SPSS Modeler重商业

SPSS Modeler的统计能力比较一般，核心是包含了一些面向商业分析的机器学习模型，比如决策树和神经元网络这类算法。它在处理数据和帮助分析结果方面相当便捷，非常契合商业领域快速探索的需求。通过这个工具，商业人员可以高效地发现关键信息，从而为制定决策提供依据。

Weka适合学术

Weka是一款知名的开源数据挖掘工具，其提供的功能相对有限，进行数据预处理和分析时比较费事。这种软件比较适合在学术领域或者那些具备数据预处理技能的用户使用。在学术研究中，研究者们更关注算法的原理和探究过程，他们有能力去处理这些繁琐的工作，因此Weka在学术界拥有一定的应用空间。

TableAU商业卓越

近些年，涌现出不少处理大数据且具备可视化功能的分析软件，商业领域里的TableAU就是突出的例子。这款软件能够兼容多种数据来源和格式，提供丰富的图表展示方式，操作上采用拖拽模式，简单易学，很受研究人员欢迎。然而，它并不包含传统的统计分析方法和机器学习模型，虽然可以取代Excel的部分功能，但无法替代专业的统计和数据挖掘软件。

轻量工具Gephi

数据研究人员适宜采用部分简易的桌面可视化软件，比如Gephi就很常用。这类工具使用起来比较容易上手，能够应对数据研究人员在较小范围内进行数据可视化的情况。然而，一旦要处理规模较大的关系网络数据，它就难以胜任了。

编程处理复杂需求

自然语言处理技术对于海量非结构化数据的分析工作很有帮助。如果数据量达到亿万级别，并且需要半实时处理以及非标准化的复杂要求，一般要借助编程手段，有时甚至要运用Hadoop或Spark这类分布式计算平台。统计分析领域的研究者更倾向于使用R语言，处理文本信息和庞大数据集则Python更常用，Java因为功能全面且资源丰富，适用范围更广。

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