现在软件行业还像几年前那么火吗？

一般用哪些工具做大数据分析？

一般业务人员数据分析使用最广的是excel。

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数据科学家一般使用R，python来分析。

工具上有spss，sas等软件。

另外各大云厂商都提供了分析建模工具。

总的来说，对业务的理解，对算法的熟悉是关键，工具都是次要的。

　　大数据分析工具OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对GoogleV8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

　　奥威BI轻松实现大屏监控，满足各种大屏可视化应用场景！

　　不论是内部战情观察，还是外部成果展示，不论是会议室，还是生产现场，透过大屏监控，企业关键数据一览无遗！

　　包括数十种酷炫图表，支持文本、图片、视频等，不论单块或拼接LED屏幕，不论大小，都可以任意布局，完美自适应。

　　大屏可视化可实现实时刷新，不论是双11实时交易状况，还是生产现场，都可以及时监控、及时预警。

按需求选择吧：

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3大开源Python数据分析工具

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大家日常工作中接触了很多数据分析工具，如 excel 也算是数据分析工具，那么更深入一些的，就是sql语言，当让也可以是编程语言例如python，如果没有基础的情况下学习python 见效会比较麻烦。推荐使用门槛低的JVS，下面简要介绍JVS-数据智仓，部分功能已经开源，JVS开源地址：
https://gitee.com/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn

智仓自动化抽取数据，设置定时任务

可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构

现在软件行业还像几年前那么火吗？

谢谢邀请，我2001大学毕业就选择了软件行业，可以算是经历了软件行业从兴起、火热、稳定的三个阶段，说说自己的看法，希望有用。

观点：软件行业未来是长期有价值的，但是软件行业的门槛越来越低，人人都是软件开发者，所以软件行业的红利没有了。

第一阶段：软件驱动IT信息化阶段

在2000年左右互联网行业刚刚兴起，从学习五笔字型到学习basic foxbase c语言和sql 、Oracle数据库，软件行业的入门的门槛特别高。记得全学校2万人只有300人在学习软件开发，当时通过软件写一个小程序是一件很牛逼的事情。软件工程师当时在大学找女朋友都是加分的。

第二阶段：软件驱动互联网火爆阶段

2009-2017，这个阶段软件行业是朝气但蓬勃发展的时间，特别是互联网电商、游戏行业的发票，社会对软件人才的需求特别多。随着java、php等语言的成熟及开源数据库mysql、mongodb的兴起，学习软件开发越来越容易。市场上也兴起大量的软件开发的速成班，即使不是学计算机出身的大学生，经过3-4月的封闭培训就可以成为一个程序员。

第三阶段：软件驱动智能社会阶段

2017年随着人工智能的深度学习技术的成熟发展，人类从互联网进入到智能时代，未来的世界是属于实体世界和虚拟世界的并行的二维空间。社会上的每个人都需要借助软件形成自己个人的智能平台和系统，随着python、go及中机智能人等智能代码语言的成熟，让每个人都可以自己的开发软件，生产数字化的数据，形成自己的智能空间。

到此，以上就是小编对于mongodb冷热数据分离的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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