大数据财务分析——基于pthon

在进行大数据财务分析时，可以使用Python作为编程语言来处理和分析数据。Python有丰富的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，可以帮助处理大规模的数据集和生成可视化报告。此外，还可以使用开源的分布式SQL查询引擎Presto来进行交互式的分析查询。Presto适用于处理大规模的数据，并可以实现快速的交互式分析。它可以对250PB以上的数据进行快速地交互式分析，并且在处理速度方面比传统的查询引擎如Hive和MapReduce要好上10倍以上。
另外，Amazon Kinesis Streams是一个用于处理流数据的服务，可以从数十万种来源中连续捕获和存储大量的数据。它可以用于收集和分析网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件等数据，满足大数据财务分析的需求。
对于商务智能方面的需求，可以使用开源的商务智能软件Pentaho。Pentaho是一个基于Java平台的商业智能套件，包括报表、分析、图表、数据集成、数据挖掘等工具软件。它以工作流为核心，强调面向解决方案而非工具组件，可以满足商务智能的各个方面的需求。
综上所述，大数据财务分析可以基于Python编程语言进行处理和分析数据，并可以借助Presto进行交互式查询和分析。此外，Amazon Kinesis Streams可以用于处理流数据，而Pentaho则是一个全面的商务智能套件，可满足各种商务智能需求。