1. Apache Hadoop
2. Spark
3. Tableau
4. FineBI
5. Elasticsearch
6. Splunk

大数据分析已经成为企业和个人分析数据的必要手段。但是，在大量数据处理过程中，我们往往会遇到许多挑战，如数据质量、数据归档、数据处理速度等。幸运的是，有很多大数据分析平台可以帮助我们解决这些问题。本文大家介绍几款好用的大数据分析平台。

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个开源框架，用于在大规模集群上分布式存储和处理大量数据。它是最受欢迎的大数据处理框架之一，因为它可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。此外，它还支持多种编程语言和操作系统，适用于各种不同的应用场景。

2. Spark

Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一种在内存中计算的方法，可以比Hadoop更快地处理大规模数据。它还提供了一个易于使用的API，可以使用Java、Scala、Python和R等多种编程语言进行编程。Spark还内置了许多机器学习算法，可以帮助我们进行数据挖掘和分析。

3. Tableau

Tableau是一个数据可视化和商业智能平台，可以帮助我们将数据转化为可视化的图形和仪表板。它是一款易于使用的工具，可以帮助非技术人员快速创建交互式的报表和可视化图表。此外，它还支持从各种数据源中提取数据，并提供了许多内置的数据分析功能。

4. FineBI

和Tableau类似，FineBI也是一款数据可视化和商业智能平台。作为自助式BI数据分析平台 ，FineBI操作简单，基本实现零代码操作，相较于一些对代码技术要求高的开源软件，FineBI致力于让每个业务人员都能接触并轻松进行业务数据分析，从而将IT人员解放出来去做专业的事情。

FineBI具有如下特点

• FineBI的自助数据处理集可以记录数字化处理步骤，可以非常方便的修改数字化处理过程！
• FineBI的仪表板提供了非常丰富的数据可视化模板，既美观又方便！
• FineBI帮助你更好更直观的对各个领域进行分析，帮助你优化策略

5. Elasticsearch

Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以帮助我们轻松地搜索和分析大量数据。它支持各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。此外，它还提供了一个强大的查询语言，可以帮助我们快速找到我们需要的数据。

6. Splunk

Splunk是一个基于日志的数据分析平台，可以帮助我们从各种来源中提取和分析数据。它是一种易于使用的工具，可以帮助我们快速创建可视化的报表和图表。此外，Splunk还支持自定义脚本和插件，可以扩展其功能。

以上是我推荐的五个大数据分析平台。当然，还有其他很多好用的大数据分析平台，如Cloudera、MapR、IBM Watson等。如果你正在寻找一个适合你的大数据分析平台，你可以根据自己的需求进行选择。

总的来说，大数据分析开源平台可拓展性强，更为灵活，但是对使用者的编码技术和能力要求很高，需要专业的技术人员才能搞定。而FineBI作为自助式数据BI工具，则成功规避了这点，致力于让每个业务人员都能接触并轻松进行业务数据分析，从而将IT人员解放出来去做专业的事情。 我们提供免费个人版，您可以前往查询和试用。

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