1、FineBI 目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具，企业客户多、服务范围广， 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验，企业可充分了解和利用他们的数据，增强企业的竞争力。
2、数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
3、Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
4、常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+。Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
5、SAP商业智能 SAP是SAP的BI工具，可为组织提供实时分析以帮助他们做出决定。信息研究人员，预测分析师，评估投资者，技术专家和信息工程师认为此工具非常理想，因为它是理想，更智能，更快捷的工具。它提供了各种高级分析解决方案，包括 机器学习，计划，分析和实时BI预测分析。
Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。
SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。BitDeliBitDeli是今年11月份在旧金山成立的一家初创公司。
做图表公司有：帆软公司、微软、网易集团、西安葡萄城、大汉软件股份有限公司。帆软公司 软软件有限公司是一家在2006年成立的专业进行大数据和分析图表制作的做图表公司，至今已经走过了14个年头，在图表制作的专业水准、公司规模、客户数量等方面都居于行业前列的位置，获得了多家权威机构的认可。
首先推荐千赞科技。千赞科技是一家专注于研发大数据可视化领域的公司，创始团队成立于2010年，2017年1月公司化运作，作为大数据可视化领域的先行者，十余年来坚持探索创新，连接数据、呈现数据、让数据驱动决策，为客户提供全周期一站式服务，让数据成为社会发展新动能，助力政府和企业的数字化转型。
QYResearch企业 在化学材料、电子半导体、汽车及交通、设备及耗材、机械设备、消费品、农业、能源电力、建筑、食品饮料、网络及通讯、软件及商业服务等研究领域为企业提供专业的市场调查报告、市场研究报告、可行性研究、IPO咨询、商业计划书等服务。
帆软，其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年，入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport，后来研发BI商业智能finebi，产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案，包括阿米巴经营管理，数字化运营体系搭建项目，很成熟很老牌的厂商。
思迈特软件Smartbi作为企业级商业智能应用平台，可广泛应用于金融、大型制造业、政府、电信等多个行业，它整合了各行业的数据分析和决策支持的需求，可以给企业中各级人员带来不同的体验和价值。
推荐您了解一下蛛网时代的云蛛系统提供一站式解决方案，需求，实现，运维之类的，云蛛系统全部能够完成，再也不用为寻找各种厂商而发愁。不但如此，云蛛系统出人出力搭建好您的整个项目后，还会再留给客户一整套根据客户习惯单独定制化出来的产品。
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。
进行一次有效的大数据调研总结，可以遵循以下步骤：明确目标：在开始调研之前，明确你的目标和研究问题。这将帮助你在整个过程中保持专注，并确保你的研究成果有针对性。收集数据：根据你的研究问题，从各种来源收集相关数据。这可能包括公开数据集、内部数据、第三方数据等。确保数据的质量和可靠性。
市场/行业分析：对某个市场或者行业进行现状分析，并对未来趋势进行预测。具体包括宏观环境，典型企业、大事件分析、发展趋势等。用户画像洞察：对目标用户进行洞察，包括基本属性、行为属性以及态度属性等。竞品监测：对同类产品或者品牌现状进行分析，包括市场占比，功能诉求、用户满意度分析等。
一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。
预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
将以上利润指标进行拆解，观远数据相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系（会员管理）、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化，覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善，构建基于数据能力的持续改善循环模型，实现产品与服务增值。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据的采集。
大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
1、大数据可视化陈述使咱们能够用一些简略的图形就能表现那些杂乱信息，乃至单个图形也能做到。决策者能够轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让繁忙的主管和事务伙伴了解问题和未决的计划。
2、数据可视化的一个重要优势，是它使用户能够更有效地查看在操作条件和业务性能之间发生的连接。在当今竞争激烈的商业环境中，在数据中找到这些相关性从未如此重要。例如，通过提供业务和运营动态的多角度视图，数据可视化允许高级领导团队了解，最近远程客户呼叫中心的首次联系解决率如何？从而显着影响客户满意度。
3、动作更快 由于人脑对视觉信息的处理要比书面信息简单得多。生活中咱们都能发现，有时候文字表达记不住，换成图形表达就会记得很快。所以说，数据可视化是一种十分清晰的交流方法，使事务领导者能够更快地理解和处理那些杂乱的数据。
4、速度快 这里的速度快不只是因为能快速的识别当前趋势和信息，科学的来说是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息快10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快，从而轻松理解数据。
5、快速建立部署 运用丰富强大的功能，快速建立前端剖析界面和剖析流程，缩短运用运营周期，下降企业本钱。立体数据动态呈现 经过大数据的动态呈现，智能剖析，运用互联网对数据实时监控，使得展现的作用动态演绎在面前。