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常见的大数据分析工具有哪些?
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。
一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza)， OracleExadata， SAP Hana等等。数据仓库：TeradataAsterData， EMC GreenPlum， HPVertica 等等。数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。
数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打开和运行速度都比较快。
物联网有多种可选择技术但什么获得比较优势
1、当前，物联网技术中“物”特指日常生活用品，比如：各种各样家用电器、家具、衣服、交通工具，还有其他各种网络可以识别、定位、控制的物品。
2、物联网的关键技术主要包括：无线传感器网络、ZigBee、M2M技术、RFID技术、NFC技术、低能耗蓝牙技术。
3、第三，我国是能够实现物联网完整产业链的国家之一；第四，我国无线通信网络和宽带覆盖率高，为物联网的发展提供了坚实的基础设施支持；第五，我国已经成为世界第二大经济体，有较为雄厚的经济实力支持物联网发展。
4、●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。
5、WiFi技术：WiFi方案的优势是技术成熟，单独的产品就可以接入公网，成本也是相对较低。
6、传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术，它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。
物联网时代的数据库如何选型?
从评论来看InfluxDB应该是目前综合性能最好的，但是它的集群版是闭源的商业产品。OpenTSDB用的人也挺多，但是性能上比较差，写入速度波动幅度比较大。
数据库引擎：选择适合你的应用需求的数据库引擎。不同的数据库引擎在性能和功能上可能有所差异。一些常见的数据库引擎包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等，根据你的具体需求选择最合适的引擎。
应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。
此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。 MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。
虽然，根据笔者的了解，不少中小型企业，在数据库选型的时候，选择了相对复杂的Oracle数据库系统，而放弃了收费高昂的微软的数据库系统。从这方面考虑，甲骨文的数据库实施成本反而比微软的数据库要小的多。
大数据技术的发展趋势有哪些
大数据发展趋势包括资产化、融合化、泛互联网化。大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。
增强大数据安全、防止数据泄露增强大数据安全、防止数据泄露 随着数字化进程，物联网将物物连接为网络，大数据的安全变得越来越重要。
大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
大数据发展趋势：数据分析成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。广泛采用实时性的数据处理方式。
数据挖掘与预测分析术语总结
预测分析（Predictive Analytics）： 从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。
在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。
数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。数据监控 预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。
数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。1关联分析 association analysis 关联规则挖掘由RakeshApwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。
常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。
业务理解从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划。
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