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盤點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析的主要工具

2021-04-25 15:11:32 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

大數(shù)據(jù)時代的到來,可以說各行各業(yè)的發(fā)展都離不開大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)分析工具讓企業(yè)能夠從數(shù)據(jù)倉庫獲得更直觀的信息,大數(shù)據(jù)也是企業(yè)的競爭優(yōu)勢之一。現(xiàn)在為了滿足各種需求,大數(shù)據(jù)分析工具可謂是速遍地開花。在大數(shù)據(jù)這一概念和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略出現(xiàn)以來的這段時間,大數(shù)據(jù)分析工具不斷呈現(xiàn),他們的作用各異,有為企業(yè)節(jié)省時間和金錢的,有能夠挖掘業(yè)務(wù)提高洞察力讓企業(yè)更快創(chuàng)收的等等。面對如此多的大數(shù)據(jù)分析工具我們應(yīng)該如何選擇才能讓企業(yè)數(shù)據(jù)得到合理和有效的利用呢?

盤點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析的主要工具

其中許多工具一開始就像最初的大數(shù)據(jù)軟件框架Hadoop那樣是開源項(xiàng)目,但后來商業(yè)公司迅速涌現(xiàn),為開源產(chǎn)品提供新工具或商業(yè)支持和開發(fā)。從中進(jìn)行遴選可能很困難,尤其是許多大數(shù)據(jù)工具用途單一,而你可以用大數(shù)據(jù)處理許多不同的任務(wù),所以你的分析工具箱會塞得滿滿當(dāng)當(dāng)。本文我們列出了市面上主要的大數(shù)據(jù)分析工具市面上主要的大數(shù)據(jù)分析工具。

一、大數(shù)據(jù)工具:數(shù)據(jù)存儲和管理,大數(shù)據(jù)完全始于數(shù)據(jù)存儲,也就是說始于大數(shù)據(jù)框架Hadoop。它是Apache基金會運(yùn)行的一種開源軟件框架,用于在大眾化計(jì)算機(jī)集群上分布式存儲非常大的數(shù)據(jù)集。很顯然,由于大數(shù)據(jù)需要大量的信息,存儲至關(guān)重要。但除了存儲外,還需要某種方式將所有這些數(shù)據(jù)匯集成某種格式化/治理結(jié)構(gòu),從而獲得洞察力。因此,大數(shù)據(jù)存儲和管理是真正的基礎(chǔ)――離開了它,分析平臺一無是處。在一些情況下,這些解決方案還包括員工培訓(xùn)。

這個領(lǐng)域的大玩家包括:

1、Cloudera

實(shí)際上是增加了一些額外服務(wù)的Hadoop,你會需要它,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)不容易搞。Cloudera的服務(wù)團(tuán)隊(duì)不僅可以幫助你構(gòu)建大數(shù)據(jù)集群,還可以幫助培訓(xùn)你的員工,更好地訪問數(shù)據(jù)。

2、MongoDB

MongoDB是最受歡迎的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,因?yàn)樗m用于管理經(jīng)常變化的數(shù)據(jù):非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)常常是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3、Talend

作為一家提供廣泛解決方案的公司,Talend的產(chǎn)品圍繞其集成平臺而建,該平臺集大數(shù)據(jù)、云、應(yīng)用程序、實(shí)時數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和主數(shù)據(jù)管理于一體。

二、大數(shù)據(jù)工具:數(shù)據(jù)清理

當(dāng)下,數(shù)據(jù)可能來自任何地方:移動、物聯(lián)網(wǎng)和社交媒體,數(shù)據(jù)清理顯得更為必要。并非所有這些數(shù)據(jù)都可以輕松“清理”以獲得洞察力,因此優(yōu)秀的數(shù)據(jù)清理工具極其重要。實(shí)際上,在未來幾年,預(yù)計(jì)經(jīng)過有效清理的數(shù)據(jù)會是可接受的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與真正出色的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的競爭優(yōu)勢。

在你真正處理數(shù)據(jù)以獲取洞察力之前,需要清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換成可遠(yuǎn)程搜索的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)集往往是非結(jié)構(gòu)化、無組織的,因此需要某種清理或轉(zhuǎn)換。

1、OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的開源工具,通過刪除重復(fù)項(xiàng)、空白字段及??其他錯誤來清理凌亂的數(shù)據(jù)。它是開源的,但有一個相當(dāng)大的社區(qū)可提供幫助。

2、DataCleaner

與OpenRefine一樣,DataCleaner可將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)可視化工具可以讀取的干凈可讀的數(shù)據(jù)集。該公司還提供數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)管理服務(wù)。

3、微軟Excel

說真的,Excel有其用途。你可以從各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)。Excel在手動數(shù)據(jù)輸入和復(fù)制/粘貼操作方面特別有用。它能消除重復(fù)項(xiàng),查找和替換內(nèi)容,檢查拼寫,還有用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的許多公式。但Excel很快陷入困境,不適合龐大數(shù)據(jù)集。

三、大數(shù)據(jù)工具:數(shù)據(jù)挖掘

一旦數(shù)據(jù)經(jīng)過清理和準(zhǔn)備,你可以通過數(shù)據(jù)挖掘開始搜索數(shù)據(jù)了。這時你執(zhí)行這個實(shí)際的過程:發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)、做出決定和進(jìn)行預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)流程的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常底層很復(fù)雜,但竭力提供一種外觀漂亮、對用戶友好的用戶界面,說起來容易做起來難。數(shù)據(jù)挖掘工具面臨的另一個挑戰(zhàn)是:它們確實(shí)需要人來編制查詢,所以數(shù)據(jù)挖掘工具的好壞取決于使用它的專業(yè)人員。

1、RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的預(yù)測分析工具,有著對用戶友好的可視化界面,這意味著你沒必要編寫代碼即可運(yùn)行分析產(chǎn)品。

2、IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款包括五個數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品的套件,面向企業(yè)級高級分析。另外IBM的服務(wù)和咨詢首屈一指。

3、Teradata

Teradata為數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)和分析以及營銷等應(yīng)用提供端到端解決方案。這一切意味著貴公司可以真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司,另外還有商業(yè)服務(wù)、咨詢、培訓(xùn)和支持。

四、大數(shù)據(jù)工具:數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是指以一種可讀、實(shí)用的格式顯示你的數(shù)據(jù)。你可以查看圖表圖形以及直觀顯示數(shù)據(jù)的其他圖像。數(shù)據(jù)可視化既是一門科學(xué),又是一門藝術(shù)。隨著大數(shù)據(jù)從有大批數(shù)據(jù)科學(xué)家支持的高管轉(zhuǎn)移到整個公司上下,眾多員工可以使用可視化工具極為重要。銷售代表、IT支持和中層管理,這些團(tuán)隊(duì)個個都需要能夠理解數(shù)據(jù),因此重點(diǎn)放在易用性上。然而,易于閱讀的可視化有時與來自深度特征集的數(shù)據(jù)讀出相沖突,這帶來了數(shù)據(jù)可視化工具面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

1、Tableau

Tableau是該領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,其數(shù)據(jù)可視化工具專注于商業(yè)智能,無需懂得編程,即可創(chuàng)建各種地圖、圖表、圖形及更多可視化元素。它共有五款產(chǎn)品,一款名為Tableau Public的免費(fèi)版供潛在客戶試用。

2、Silk

Silk是Tableau的簡單版,讓你可以通過地圖和圖表將數(shù)據(jù)可視化,無需任何編程。你在首次加載Silk時,它甚至?xí)囍鴮?shù)據(jù)可視化。它還讓用戶很容易在網(wǎng)上發(fā)布結(jié)果。

3、Chartio

Chartio使用自己的可視化查詢語言,只要點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)即可創(chuàng)建功能強(qiáng)大的儀表板,無需懂得SQL或其他建模語言。它有別于其他工具的地方主要在于,你可以直接連接到數(shù)據(jù)庫,因此不需要數(shù)據(jù)倉庫。

4、BM Watson Analytics

IBM Watson Analytics結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,有助于提供智能數(shù)據(jù)科學(xué)助手,為業(yè)務(wù)分析員和數(shù)據(jù)科學(xué)家等擁有眾多數(shù)據(jù)科學(xué)技能的用戶扮演了向?qū)А?/p>

以上我們介紹了大數(shù)據(jù)分析工具,想必您已經(jīng)有所了解,企業(yè)面對如此龐大而復(fù)雜的,他們有時候還需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具進(jìn)行處理,如果您想了解更多相關(guān)內(nèi)容,請您及時關(guān)注中培偉業(yè)。

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