大數據採集軟體有哪些

Ⅰ 什麼採集軟體好用

目前採集軟體市面上有很多，具體看你需要什麼類型的，如果想要綜合類型的，就是說各行各業基本都可以採集這樣的話，的確不多這樣的軟體，前段時間使用了拼小夕還不多綜合性大數據採集的還挺不錯的，淘寶商品採集，58同城分類採集，趕集網分類採集，高德
網路地圖採集，美團餓了么商家採集等等有上百款軟體具體看你需要用哪款吧，挺方便一個賬號通用所有。

Ⅱ 常用的大數據分析軟體有哪些

數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

Ⅲ 常見的大數據分析工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

Ⅳ 有哪些好用的大數據採集平台

1.數據超市

一款基於雲平台的大數據計算、分析系統。擁有豐富高質量的數據資源，通過自身渠道資源獲取了百餘款擁有版權的大數據資源，所有數據都經過審核，保證數據的高可用性。

2. Rapid Miner

數據科學軟體平台，為數據准備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。

3. Oracle Data Mining

它是Oracle高級分析資料庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出准確的預測。

4. IBM SPSS Modeler

適合大規模項目。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘演算法，基本上不需要編程。

5. KNIME

開源數據分析平台。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。

6. Python

一種免費的開源語言。

關於有哪些好用的大數據採集平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅳ 數拍採集app是干什麼的

大數據採集軟體。
數據採集軟體也稱為大數據採集軟體，現在是大數據的時代，數據當然必不可少，一款好用的數據採集軟體也能幫用戶更加高效精準的進行數據的採集，提高工作效率。國內五大主流採集軟體：火車頭定位是具有一定代碼基礎的人員，具有基本的HTML基礎，能看得懂網頁源碼和網頁結構。八爪魚操作簡單，容易上手，但是，需要好好學習八爪魚的採集原理和教程，有一定學習曲線，適合小白用戶嘗試，不用編程。集搜客操作簡單，適用於初級用戶，不用編程，後續付費要求較多。神箭手雲爬蟲爬蟲系統框架，採集內容需要用戶自寫爬蟲，需要編程基礎。狂人採集器專注論壇、博客文本內容的抓取，不能全網數據採集，不用編程。

Ⅵ 常用的大數據工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

Ⅶ 常見的數據採集工具有哪些

摘要 你好

Ⅷ 大數據常用的軟體工具有哪些

眾所周知，現如今，大數據越來越受到大家的重視，也逐漸成為各個行業研究的重點。正所謂「工欲善其事必先利其器」，大數據想要搞的好，使用的工具必須合格。而大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，因此就需要我們使用更為先進的現代化工具，那麼大數據常用的軟體工具有哪些呢？
首先，對於傳統分析和商業統計來說，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。同時，SPSS更簡單，但功能相對也較少，而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二，對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。
第三，大數據可視化。在這個領域，最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。
第四，關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。
Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。但由於它是由Java編寫的，導致處理性能並不是那麼優秀，在處理大規模數據的時候顯得力不從心，所以也是有著自己的局限性。
上面四種軟體，就是筆者為大家盤點的在大數據行業中常用到的軟體工具了，這些工具的功能都是比較強大的，雖然有著不少的局限性，但由於大數據行業分工比較明確，所以也能使用。希望大家能從筆者的文章中，獲取一些幫助。

Ⅸ 大數據專業都需要學習哪些軟體啊

大數據處理分析能力在21世紀至關重要。使用正確的大數據工具是企業提高自身優勢、戰勝競爭對手的必要條件。下面讓我們來了解一下最常用的30種大數據工具，緊跟大數據發展腳步。

第一部分、數據提取工具
Octoparse是一種簡單直觀的網路爬蟲，可以從網站上直接提取數據，不需要編寫代碼。無論你是初學者、大數據專家、還是企業管理層，都能通過其企業級的服務滿足需求。為了方便操作，Octoparse還添加了涵蓋30多個網站的「任務模板 (Task Templates)」，操作簡單易上手。用戶無需任務配置即可提取數據。隨著你對Octoparse的操作更加熟悉，你還可以使用其「向導模式 (Wizard Mode)」來構建爬蟲。除此之外，大數據專家們可以使用「高級模式 (Advanced Mode)」在數分鍾內提取企業批量數據。你還可以設置「自動雲提取 (Scheled Cloud Extraction)」，以便實時獲取動態數據，保持跟蹤記錄。

02

Content Graber

Content Graber是比較進階的網路爬網軟體，具有可用於開發、測試和生產伺服器的編程操作環境。用戶可以使用C#或VB.NET調試或編寫腳本來構建爬蟲。Content Graber還允許你在爬蟲的基礎上添加第三方擴展軟體。憑借全面的功能，Content Grabber對於具有基本技術知識的用戶來說功能極其強大。
Import.io是基於網頁的數據提取工具。Import.io於2016年首次啟動，現已將其業務模式從B2C轉變為B2B。2019年，Import.io並購了Connotate，成為了一個網路數據集成平台 (Web Data Integration Platform)。憑借廣泛的網路數據服務，Import.io成為了商業分析的絕佳選擇。
Parsehub是基於網頁的數據爬蟲。它可以使用AJax，JavaScript等等從網站上提取動態的的數據。Parsehub提供為期一周的免費試用，供用戶體驗其功能。
Mozenda是網路數據抓取軟體，提供企業級數據抓取服務。它既可以從雲端也可以從內部軟體中提取可伸縮的數據。
第二部分、開源數據工具

01Knime

KNIME是一個分析平台，可以幫助你分析企業數據，發現潛在的趨勢價值，在市場中發揮更大潛能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用於數據挖掘和機器學習的外部擴展。KNIME為數據分析師提供了2,000多個模塊。

02OpenRefine（過去的Google Refine）是處理雜亂數據的強有力工具，可用於清理、轉換、鏈接數據集。藉助其分組功能，用戶可以輕松地對數據進行規范化。

03R-Programming

R大家都不陌生，是用於統計計算和繪制圖形的免費軟體編程語言和軟體環境。R語言在數據挖掘中很流行，常用於開發統計軟體和數據分析。近年來，由於其使用方便、功能強大，得到了很大普及。

04RapidMiner

與KNIME相似，RapidMiner通過可視化程序進行操作，能夠進行分析、建模等等操作。它通過開源平台、機器學習和模型部署來提高數據分析效率。統一的數據科學平台可加快從數據准備到實施的數據分析流程，極大地提高了效率。
第三部分、數據可視化工具

01

Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服務又提供雲服務。它最初是作為Excel附加組件引入的，後來因其強大的功能而廣受歡迎。截至目前，它已被視為數據分析領域的領頭羊，並且可以提供數據可視化和商業智能功能，使用戶能夠以較低的成本輕松創建美觀的報告或BI儀錶板。

02

Solver

Solver專用於企業績效管理 (CPM) 數據可視化。其BI360軟體既可用於雲端又可用於本地部署，該軟體側重於財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫的四個關鍵分析領域。

03

Qlik

Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。可視化的儀錶板可幫助公司有效地「理解」其業務績效。
04

Tableau Public



Tableau是一種互動式數據可視化工具。與大多數需要腳本的可視化工具不同，Tableau可幫助新手克服最初的困難並動手實踐。拖放功能使數據分析變得簡單。除此之外，Tableau還提供了入門工具包和豐富的培訓資源來幫助用戶創建報告。

05

Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的數據管理平台。你可以使用它來收集，可視化和共享數據。Fusion Table與電子表格類似，但功能更強大、更專業。你可以通過添加CSV，KML和電子表格中的數據集與同事進行協作。你還可以發布數據作品並將其嵌入到其他網路媒體資源中。

06

Infogram

Infogram提供了超過35種互動式圖表和500多種地圖，幫助你進行數據可視化。多種多樣的圖表（包括柱形圖，條形圖，餅形圖和文字雲等等）一定會使你的聽眾印象深刻。

第四部分、情感分析工具

01

HubSpot』s ServiceHub

HubSpot具有客戶反饋工具，可以收集客戶反饋和評論，然後使用自然語言處理 (NLP) 分析數據以確定積極意圖或消極意圖，最終通過儀錶板上的圖形和圖表將結果可視化。你還可以將HubSpot』s ServiceHub連接到CRM系統，將調查結果與特定聯系人聯系起來。這樣，你可以識別不滿意的客戶，改善服務，以增加客戶保留率。

02

Semantria

Semantria是一款從各種社交媒體收集帖子、推文和評論的工具。Semantria使用自然語言處理來解析文本並分析客戶的態度。通過Semantria，公司可以了解客戶對於產品或服務的感受，並提出更好的方案來改善產品或服務。

03

Trackur

Trackur的社交媒體監控工具可跟蹤提到某一用戶的不同來源。它會瀏覽大量網頁，包括視頻、博客、論壇和圖像，以搜索相關消息。用戶可以利用這一功能維護公司聲譽，或是了解客戶對品牌和產品的評價。

04

SAS Sentiment Analysis



SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的軟體。網頁文本分析中最具挑戰性的部分是拼寫錯誤。SAS可以輕松校對並進行聚類分析。通過基於規則的自然語言處理，SAS可以有效地對消息進行分級和分類。

05

Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析評論、帖子、論壇、新聞站點以及超過50種語言的上千萬種其他來源。除此之外，它還可以按性別和位置對數據進行分類，使用戶可以制定針對特定群體的戰略營銷計劃。你還可以訪問實時數據並檢查在線對話。

第五部分、資料庫

01

Oracle



毫無疑問，Oracle是開源資料庫中的佼佼者，功能豐富，支持不同平台的集成，是企業的最佳選擇。並且，Oracle可以在AWS中輕松設置，是關系型資料庫的可靠選擇。除此之外，Oracle集成信用卡等私人數據的高安全性是其他軟體難以匹敵的。

02

PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成為第四大最受歡迎的資料庫。憑借其堅如磐石的穩定性，它可以處理大量數據。

03

Airtable

Airtable是基於雲端的資料庫軟體，善於捕獲和顯示數據表中的信息。Airtable提供一系列入門模板，例如：潛在客戶管理、錯誤跟蹤和申請人跟蹤等，使用戶可以輕松進行操作。

04

MariaDB

MariaDB是一個免費的開源資料庫，用於數據存儲、插入、修改和檢索。此外，Maria提供強大的社區支持，用戶可以在這里分享信息和知識。

05

Improvado

Improvado是一種供營銷人員使用自動化儀錶板和報告將所有數據實時地顯示在一個地方的工具。作為營銷和分析領導者，如果你希望在一個地方查看所有營銷平台收集的數據，那麼Inprovado對你再合適不過了。你可以選擇在Improvado儀錶板中查看數據，也可以將其通過管道傳輸到你選擇的數據倉庫或可視化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大學往往都喜歡使用Improvado，以大大節省人工報告時間和營銷花費。