⑴ 常見的數據分析軟體有哪些
好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍,更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具,也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能,可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面,對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言,它具有數據操作和數據定義功能,交互性強,能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統,技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集,以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎,成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度,有效處理復雜任務,是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型,以及解釋性語言的本質,使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言,並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼,適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔,所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案,可以有效地整合企業中現有的數據,快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據,幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理,數據清理,然後是數據建模,最後是數據可視化,用圖表識別問題,影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中,Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義,通過可視化工具來處理數據,使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型;它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有:采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄,並能對數據源進行預先整合和處理,通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時,提供了豐富的圖標組件,可實時顯示相關信息,便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多,如何選擇取決於企業自身的需求。因此,企業在購買數據分析軟體之前,首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手,對需求了解不多,不妨多試試BI工具,BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。
⑵ 現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台
現在市面上用得最多的數據挖掘工具要數思邁特軟體Smartbi Mining。它是是思邁特軟體Smartbi旗下的產品。思邁特軟體Smartbi Mining通過深度數據建模,可以為你提供預測能力,支持多種高效實用的機器學習演算法,包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯,5大類機器學習的成熟演算法。⑶ 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。
⑷ 大數據專業都需要用到哪些軟體去啊
數據分析報告類:Microsoft Office軟體等,如果連excel表格基本的處理操作都不會,連PPT報告都不會做,那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式,而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果,因此數據可視化軟體就不能少,BDP個人版、ECharts等這些必備的,就看你自己怎麼選了。
2,專業數據分析軟體:Office並不是全部,要從在數據分析方面做的比較好,你必須會用(至少要了解)一些比較常用的專業數據分析軟體工具,比如SPSS、SAS、Matlab等等,這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析,還有高級的python、R等。
3,資料庫:hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習;
4,輔助工具:比如思維導圖軟體(如MindManager、MindNode Pro等)也可以很好地幫助我們整理分析思路。
⑸ 大數據挖掘通常用哪些軟體
大數據挖掘通常用的軟體有:
1.RapidMiner功能強大,它除了提供優秀的數據挖掘功能,還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。
2.R,R-programming的簡稱,統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體,它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的,並且很多模塊都是由R編寫的,這是R一個很大的特性
3.WEKA支持多種標准數據挖掘任務,包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取,由於功能多樣,讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。
4.Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具,如果你碰巧是一個Python開發者,當需要找一個開源數據挖掘工具時,Orange必定是你的首選,當之無愧。
5.KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台,同時還通過其模塊化數據的流水型概念,集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。
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⑹ 大數據平台的軟體有哪些
一、Phoenix
簡介:這是一個Java中間層,可以讓開發者在Apache HBase上執行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫,代碼位於GitHub上,並且提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。
Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBase scan,並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBase API、協同處理器與自定義過濾器,對於簡單查詢來說,其性能量級是毫秒,對於百萬級別的行數來說,其性能量級是秒
二、Stinger
簡介:原叫Tez,下一代Hive,Hortonworks主導開發,運行在YARN上的DAG計算框架。
某些測試下,Stinger能提升10倍左右的性能,同時會讓Hive支持更多的SQL,其主要優點包括:
❶讓用戶在Hadoop獲得更多的查詢匹配。其中包括類似OVER的字句分析功能,支持WHERE查詢,讓Hive的樣式系統更符合SQL模型。
❷優化了Hive請求執行計劃,優化後請求時間減少90%。改動了Hive執行引擎,增加單Hive任務的被秒處理記錄數。
❸在Hive社區中引入了新的列式文件格式(如ORC文件),提供一種更現代、高效和高性能的方式來儲存Hive數據。
三、Presto
簡介:Facebook開源的數據查詢引擎Presto ,可對250PB以上的數據進行快速地互動式分析。該項目始於 2012 年秋季開始開發,目前該項目已經在超過 1000 名 Facebook 雇員中使用,運行超過 30000 個查詢,每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 當前支持 ANSI SQL 的大多數特效,包括聯合查詢、左右聯接、子查詢以及一些聚合和計算函數;支持近似截然不同的計數(DISTINCT COUNT)等。
⑺ 國內有哪些比較好的數據挖掘工具呢
國內比較好的數據挖掘工具有很多,比如思邁特軟體Smartbi。⑻ 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
⑼ 國內比較好的大數據分析軟體有哪些
思邁特軟體Smartbi是國內比較好的數據分析軟體。思邁特軟體Smartbi(思邁特軟體Smartbi) 的功能也非常完善,報表、填報、BI 一應俱全。這也是國內產品的標配能力。與眾不同的是,思邁特軟體Smartbi 的報表設計採用真「Excel」架構,也就是 Excel 插件方式開發報表,比類 Excel 設計器學習成本更低,常用操作方式、函數使用等完全是 Excel 中的用法。⑽ 數據挖掘工具有哪些
數據挖掘工具有很多,但我覺得思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台好用,它通過深度數據建模,為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理,並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。