小编的一个朋友是从事大数据行业工作的，工作发展前景好，薪资待遇高，每次见到他都是非常的得意。然而，近日再看到他的时候，发现他愁眉不展，一问之下才知道，因为对于一个大数据软件工具的错误使用，导致领导对其进行了较严重的惩罚。
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。正所谓工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力，也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。然而，现实情况的复杂性决定了并不存在解决一切问题的终极工具。实际研究过程中，需要根据实际情况灵活选择最合适的工具（甚至多种工具组合使用），才能更好的完成研究探索。小编这篇文章为大家整理介绍了一些大数据研究常用的软件工具，一起来看看吧。
1.Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。
SPSS（SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。
2.SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析
3.SAS 功能丰富而强大（包括绘图能力），且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。
上述三个软件在面对大数据环境出现了各种不适，具体不再赘述。但这并不代表其没有使用价值。如果使用传统研究方法论分析大数据时，海量原始数据资源经过前期处理（如降维和统计汇总等）得到的中间研究结果，就很适合使用它们进行进一步研究。
有关大数据研究常用的软件工具方面的内容，小编就为大家介绍到这里了。大数据行业现在的热度是非常高的，很多人对于这个行业也都抱有非常浓厚的兴趣。因此，了解一些常用的软件工具，对于打算从事或者已经从事大数据研究工作的从业者来说，是百利而无一害的，希望小编的文章能对大家有所帮助。