大数据分析一般用什么工具分析？

一、Excel

Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

二、Google Chart API

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

三、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

四、R

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

五、Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

六、Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

七、Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

八、Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

九、PolyMaps

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

十、Charting Fonts

Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。

十一、Gephi

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

十二、CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

十三、Weka

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

十四、NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。

医学上的分析SPSS较常见，因为医学生若干年都在学习医学相关知识往往忽略了统计学的学习，SPSS是属于易上手的傻瓜软件，而且方便准确，可以满足基本的数据分析功能。对于大数据来说，属于数据挖掘与机器学习的领域，比较好用的软件有matalab、R、Weka，内部嵌入很多包，而且具体的包可以网上下载或者自己编写，R较为灵活强大，Matlab不太了解据说作图很不错，个人比较喜欢Weka，易于学习操作，内部嵌入的工具包全面，不用自己编程，能够实现很多算法的运行，当然不同人有不同看法，如果数据不够多或者怎么学也学不会的SPSS甚至是excel都够用了