股票大数据分析软件如何用

『壹』 做大数据分析一般用什么工具呢

一、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。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

『贰』 大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

『叁』 常用的大数据分析软件有哪些

工具介绍

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

(3)股票大数据分析软件如何用扩展阅读

大数据分析的六个基本方面

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

『肆』 如果编写一个股票分析的软件，用什么软件编写比较好，而且股票的数据从何而来

微软的visual C++ 比较好
用起来方便 初学者比较适用

至于股票数据
据我所知
要向证券所代理
一般都要收费的

『伍』 做大数据分析一般用什么软件

大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
一、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。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、SPSS软件
我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

『陆』 大数据分析一般用什么工具分析

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

1、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。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

『柒』 我想自己写个自用的股票看盘与分析的软件，如何能快速入门

看盘的一般步骤是：
1、看两市涨跌幅榜：

(1)对照大盘走势，与大盘比较强弱，了解主力参与程度，包括其攻击、护盘、打压、不参与等情况可能，了解个股量价关系是否正常，主力拉抬或打压时动作、真实性以及目的用意。了解一般投资者的参与程度和热情。

(2)了解当日k线在日k线图中的位置，含义。再看周k线和月k线，在时间上、空间上了解主力参与程度、用意和状态。

(3)对涨幅前2版和跌幅后2版的个股要看的特别仔细。了解那些个股在悄悄走强，那些个股已是强弓之弩，那些个股在不计成本的出逃，那些个股正在突破启动，那些个股正在强劲的中盘，也就说，有点象人口普查，了解各部分的状态，这样才能对整个大盘的情况基本上了解大概。

(4)在了解个股的过程中，把那些处于低部攻击状态的个股挑出来，仔细观察日K线、周K线、月K线所经历的时间和空间、位置等情况良好的，剔除控盘严重的庄股和主力介入不深和游资阻击的个股，剩余的再看一下基本面，有最新的调研报告最好调出来看一下，符合的进入自己的自选股。

看涨幅在前两版的个股，看他们之间有那些个股存在板块、行业等联系，了解资金在流进那些行业和板块，看跌幅在后的两板，看那些个股资金在流出，是否具有板块和行业的联系，了解主力做空的板块。需要说明的看几板合适主要看当日行情的大小，好多看几板，差看前后两板就可以了。

2、看自己的自选股(包括当日选入的)：

观察是不是按照自己预想的在走，检验自己的选股方法，有那些错误，为什么出错，找出原因，改进。看那些个股已经出现买点(买点自己定的，按照什么标准也是你自己定的)的个股，你要做一个投资计划，包括怎么样情况怎么买，买多少、多少价格、止损位设置等。

3、看大盘走势：

主要分析收阴阳的情况、成交量情况，与昨日相比是否怎么样的情况，整个量价关系是否正常，在日K线的位置、含义，看整个日K线整体趋势，判断是否可以参与个股，能否出现中线波段，目前大盘处于哪一级趋势的那个阶段。看当日大盘波动情况，什么时候在拉抬、什么时候在打压，拉抬是那些股，打压又是那些股，他们对大盘的影响力又是如何。看涨跌平个股家数，了解大盘涨跌是否正常。了解流通市值前10名个股的运况，以及对大盘的影响，如果不是大盘股影响大盘，找出影响大盘的板块。了解大盘当日的高低点含义，了解大盘的阻力和支持位，了解大盘在什么位置有吸盘和抛压，了解那些个股在大盘打压之前先打压，那些个股在大盘打压末期先止住启动。

综合排名榜，市场各要素都展现在这里，那些个股在活跃，那些个股在出逃最强烈，那些个股在拉尾市勾当，那些在尾市打压制造恐慌假象，那些个股盘轻如燕，那些步履蹒跚，这是主力的照妖镜。

一、坚持每天复盘，并按自己的选股方法选出目标个股。复盘的重点在浏览所有个股走势，副业才是找目标股。在复盘过程中选出的个股，既符合自己的选股方法，又与目前的市场热点具有共性，有板块、行业的联动，后市走强的概率才高。复盘后你会从个股的趋同性发现大盘的趋势，从个股的趋同性发现板块。据接触过吕梁的朋友称，吕梁绝对是位分析高手，盘面感觉堪称一流，盘面上均线就是光溜溜的k线——股道至简。

二、对当天涨幅、跌幅在前的个股再一次认真浏览，找出个股走强(走弱)的原因，发现你认为的买入(卖出)信号。对符合买入条件的个股，可进入你的备选股票池并予以跟踪。

三、实盘中主要做到跟踪你的目标股的实时走势，明确了解其当日开、收、最高、最低的具体含义，以及盘中的主力的上拉、抛售、护盘等实际情况，了解量价关系是否的正常等。

四、条件反射训练。找出一些经典底部启动个股的走势，不断的刺激自己的大脑。

五、训练自己每日快速浏览动态大盘情况。

六、最核心的是有一套适合自己的操作方法，特别是适合自己。方法又来自上面的这些训练。

复盘就是利用静态再看一边市场全貌，这针对你白天动态盯盘来不及观察、来不及总结等等情况，在收盘后或者定时你又进行一次翻阅各个环节，进一步明确一下，明确那些股资金流进活跃，那些股资金流出主力在逃，大盘的抛压主要来自哪里，大盘做多动能又来自哪里，它们是不有行业、板块的联系，产生这些情况原因是什么？那些个股正处于上涨的黄金时期，那些即将形成完美突破，大盘今日涨跌主要原因是什么等等情况，需要你重新对市场进行复合一遍，更了解市场的变化

『捌』 大数据分析用什么软件数据分析软件有哪些优缺点是什么

比较流行的有以下几种

1. 最基础的excel：操作简单，易学习，数据量较小时，很方便使用

2. spss：内置很多现成的分析工具，不会代码都可以直接套用其中的数据分析模式，能数据的数据量也大幅度提升，得出的结论报告也很专业； 缺点的话，不太好定制分析模型

3. sas和R语言：需要一定的代码基础，网上都有开源的代码包，可以拿来使用，入门门槛相对就高了

最后说下，根据你需要处理的数据量和分析方式，选择适合自己的软件来分析

希望对你有帮助吧

『玖』 如何利用数据分析软件来分析数据

利用亿信ABI一站式数据处理分析工具来分析数据，里面有很多种分析方式，比如常用的报表分析，它可以制作各种报表，支持布局，可以很轻松的完成各种中国式复杂报表、dashboard的制作，里面内置了非常多种统计图，比如常用的柱状图、折线图等，还有一些热门的统计图，比如：雷达图、风险图、力导向布局图等。同时，统计图支持多种配色，属性可以自定义，可以做出来很好看的展示效果。ABI还支持报告分析，有word分析报告、幻灯片报告、即席报告，word分析报告就是纯word的文档，里面可以拾取做好的表样的统计图和数据。幻灯片报告就相当于我们平常使用的PPT，可以展示数据，还支持导出成ppt。ABI还有敏捷分析，简单的拖拽维度和指标就可以玩一般的进行数据分析，自动生成统计图，既好玩又好用。

『拾』 金融行业适合使用哪种大数据分析软件

金融行业的数据量比较大，可以试用一下极星大数据分析系统。它是专为大企业打造的大数据软件，拥有数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据专业算法等强大功能，金融、电力、制造业、石化、燃气、交通等行业都适合。