探索大数据分析，哪些软件工具最受欢迎？

1、Hadoop：Hadoop是Apache基金会开发的一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集，它能够高效地处理PB级别的数据，并支持各种数据处理任务，如数据挖掘、机器学习等。

2、Cassandra：Cassandra是一种高度可扩展的分布式数据库系统，专为处理大量数据而设计，具有高可用性和无单点故障的特点。

3、MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，适用于存储半结构化和非结构化数据，易于扩展以处理大规模数据集。

4、Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，提供了比Hadoop MapReduce更快的处理速度，支持批处理和实时数据处理。

5、Tableau：Tableau是一款数据可视化工具，可以将复杂的数据转化为直观的图表和图形，帮助用户更好地理解数据。

6、Python：Python是一种高级编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy等，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。

7、Excel：Excel是微软公司推出的电子表格软件，提供数据透视功能，可以进行统计分析，包含多种检验方式，操作简便。

8、R语言：R是一种用于统计计算和图形绘制的语言环境，具有强大的数据处理和可视化能力，适用于复杂的数据分析任务。

9、SAS：SAS是由美国NORTH CAROLINA州立大学开发的统计分析系统，功能强大，使用灵活，适用于各种统计分析需求。

10、SPSS：SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，操作简便，功能强大，适用于初学者和熟练者。

11、Qlik：Qlik是一种企业数据分析工具，允许用户探索各种形式的数据，包括文本、图像和社交媒体帖子，帮助企业发现新机会和竞争优势。

12、OurwayBI：OurwayBI是一款专做大数据可视分析的软件，能在极短时间内完成亿级数据的深度分析以及数据可视化。

这些软件各有特点，适用于不同的数据分析场景和需求，在选择时，应根据具体的业务需求和技术背景进行综合考虑。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“分析大数据用什么软件”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！