淘宝的大数据分析主要使用的是阿里巴巴自主研发的大数据计算框架MaxCompute。MaxCompute是一个分布式云计算服务，提供高效、可扩展的大数据处理能力，广泛应用于阿里巴巴集团旗下各个平台的数据处理和分析工作中，包括淘宝、天猫、支付宝等。

MaxCompute具有以下特点：

1. 分布式计算：MaxCompute采用分布式计算架构，能够处理海量数据的并行计算，实现快速的数据处理和分析。

2. 高可靠性：MaxCompute具有高可靠性和容错能力，能够保障数据的安全性和稳定性。

3. 扩展性：MaxCompute支持线性扩展，可以根据业务需求动态扩展计算资源，满足不同规模数据处理的需求。

4. SQL支持：MaxCompute采用SQL语言进行数据查询和分析，用户可以通过标准的SQL语句进行复杂的数据处理操作。

5. 集成性：MaxCompute与阿里云的其他服务（如DataWorks、Table Store等）实现了无缝集成，方便用户在多个环节进行数据处理和分析。

在淘宝的大数据分析中，数据工程师和数据分析师通过MaxCompute进行数据的清洗、加工、分析和建模工作，提取有用的商业信息和洞察，从而支持淘宝平台的运营、营销、产品优化等决策工作。通过充分利用MaxCompute的强大功能，淘宝能够更加高效地处理海量的用户数据，从而实现精准营销、个性化推荐、用户画像建模等业务目标。

淘宝的大数据分析主要使用的软件包括以下几种：

1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据。淘宝利用Hadoop来存储和处理海量的用户数据、交易数据等。Hadoop拥有高可靠性、高扩展性等特点，适合处理淘宝庞大的数据量。

2. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。淘宝的数据分析团队可以使用Hive来进行复杂的数据查询和分析操作。

3. Spark：Spark是一个快速通用的集群计算系统，提供了基于内存的大数据处理能力，适合在内存中进行迭代运算和交互式查询。淘宝可以利用Spark进行实时数据处理、机器学习等任务。

4. Flink：Flink是一个流式计算框架，支持低延迟的流式数据处理。淘宝可以使用Flink进行实时数据分析、实时监控等任务。

5. Kylin：Kylin是一个开源的分布式分析引擎，可以支持多维分析、OLAP查询等操作。淘宝的数据分析团队可以使用Kylin来加速复杂的多维数据分析。

总的来说，淘宝的大数据分析团队在处理海量数据时，会结合多种开源软件工具来进行数据存储、处理、分析和可视化，从而为淘宝的业务决策提供支持。这些软件工具能够帮助淘宝进行数据挖掘、用户行为分析、推荐系统优化、广告投放策略等各方面的工作。

淘宝的大数据分析主要使用的是阿里巴巴自主研发的MaxCompute和DataV软件。MaxCompute是一种托管式大数据处理平台，可以快速处理PB级别的数据；DataV是一种数据可视化工具，可以帮助用户将数据进行直观的展示。

接下来我将详细介绍这两款软件的功能及操作流程。

MaxCompute

简介

MaxCompute是阿里巴巴集团自主研发的一种大数据计算服务。它基于云计算模式，提供了海量、安全、低成本、易于使用的数据存储和计算服务。用户可以在MaxCompute上进行数据处理、分析、挖掘等工作。

操作流程

1. 创建项目

首先，用户需要在MaxCompute上创建一个项目，用于管理和存储数据。用户可以使用MaxCompute提供的控制台或命令行工具创建项目。

2. 创建数据表

在项目中，用户可以创建数据表来存储数据。用户需要定义表的结构，包括字段名、类型等信息。创建表后，用户可以将数据加载到表中。

3. 编写SQL

用户可以使用MaxCompute提供的SQL语言来对数据进行处理和分析。用户可以编写SQL语句来查询、过滤、聚合数据等操作。

4. 运行任务

用户可以将编写好的SQL语句提交到MaxCompute进行运行。MaxCompute会自动分配计算资源，并执行用户提交的任务。

5. 查看结果

用户可以在MaxCompute上查看任务的执行情况和结果。用户可以查看任务的日志、执行时间等信息，从而了解任务的执行情况。

DataV

简介

DataV是阿里巴巴集团推出的一款数据可视化工具，可以帮助用户将数据通过图表、地图等形式直观展示，帮助用户更好地理解数据。

操作流程

1. 创建数据连接

首先，用户需要在DataV中创建数据连接，连接到MaxCompute或其他数据源。用户需要提供数据源的连接信息，并验证连接是否成功。

2. 创建数据源

在DataV中，用户可以创建数据源，并选择已连接的数据源。用户可以在数据源中定义数据集，包括查询数据、设置数据字段等操作。

3. 创建可视化页面

用户可以在DataV中创建可视化页面，并选择数据源中的数据集作为数据源。用户可以选择不同的图表、地图等组件，将数据可视化展示出来。

4. 设计页面布局

用户可以设计页面的布局，包括添加标题、调整图表位置、设置背景等操作。用户可以根据需要自定义页面的样式和布局。

5. 预览和发布

用户可以在DataV中预览页面效果，查看数据可视化的效果。用户可以根据需要对页面进行修改和调整。最后，用户可以将页面发布或分享给他人。

通过以上介绍，可以看出，淘宝的大数据分析主要使用MaxCompute和DataV软件，用户可以利用这两款软件进行数据处理、分析和可视化展示，帮助用户更好地理解和利用数据。