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大数据技术分析有哪些好方法
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国信安教育以IT技术相关专业为主要业务方向，自2002年起培养了十余万IT人才，分别就业于：腾讯、阿里巴巴、京东、华为、卫士通等知名企业及众多的IT企业。学员在...大数据分析告诉你,什么样的文章能获疯转_百度文库
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你可能喜欢什么是大数据？ - 知乎<strong class="NumberBoard-itemValue" title="被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="9,424分享邀请回答1.2K44 条评论分享收藏感谢收起22711 条评论分享收藏感谢收起【大数据干货】学数据分析，岂能没有工具？7款免费工具，拿走不谢【大数据干货】学数据分析，岂能没有工具？7款免费工具，拿走不谢大数据观察2017百家号数据分析对期望发掘隐藏在海量数据中的洞察力的公司来说越来越重要。企业可以使用旨在面对众多数据源，组织、分类和推导统计结论的工具，获得极其宝贵的洞察力，以便了解客户和业务目标。企业在评估数据分析工具时要考虑许多方面、要做出许多选择，但是一旦找到合适的软件，并高效地使用其功能可显著改善业务。我们评估了多家提供商以找到如今市面上最佳的免费数据分析软件。我们在评估了它们的优缺点，并分析了各家研究公司的评论后，选出了下列七款工具(按首字母顺序排列)，帮助你找到最适合自己的解决方案。1.DataMeltDataMelt又叫DMelt，这款计算平台用于统计分析庞大数据和科学可视化。该软件最常用于自然科学、工程以及金融市场的建模和分析。它支持许多编程语言，包括Python、 BeanShell、Groovy、Ruby、Java及其他语言。企业组织可通过动态脚本来访问大型库，包括面向计算和可视化的40000多个Java类和500个Python模块。更高级的功能需要开发者许可证或商业许可证，但是免费版DataMelt包括探索、分析和可视化数据所必要的许多关键功能。DataMelt可在Windows、Linux、macOS和Android设备上运行。链接：http://jwork.org/dmelt/2.KNIME分析平台KNIME分析平台旨在帮助企业通过可视化编程来处理、分析和建模数据。该软件包括1000多个模块、数百个随时可运行的示例和众多集成工具，帮助用户借助机器学习来发现隐藏在数据中的潜在洞察力，并预测未来。KNIME让企业能够拖放活动之间的连接点，无需编写代码。该数据分析工具使用单一的可视化工作流程，支持简单文本文件、数据库、文档、图像、网络和基于hadoop的数据之间的数据融合。KNIME分析平台是开源工具，每年发布两个新版本。KNIME适用于Windows、macOS和Linux设备。链接：https://www.knime.com/knime-analytics-platform3.OpenRefineOpenRefine前身是Google OpenRefine，可帮助企业处理凌乱的数据。谷歌在2012年停止支持该项目，但该软件并未停供，由自愿者定期更新。OpenRefine可对数据执行众多任务，包括清理、转换和格式化数据，让数据更适合数据分析和探索。该工具还让用户能够从外部Web服务获取数据，对来自各数据源的数据进行调和及匹配。OpenRefine不是最适合大型数据库的工具，但对许多企业来说仍是一种重要的、备受好评的选择，这是由于分析员们经常把大量的时间花在清理数据用于预测模型上。OpenRefine可以下载到Windows、macOS和Linux上。链接：http://openrefine.org/4.OrangeOrange是一款开源数据分析和可视化工具，在斯洛文尼亚的卢布尔雅那大学开发而成。用户可以通过可视化编程或Python脚本在终端窗口中挖掘数据;探索静态分布、箱形图或散点图;以及利用决策图、层次聚类、热图和线性预测，更深入地钻研数据。Orange的图形用户界面让用户能够专注于探索性数据分析，而不是编写代码。该工具还拥有用于机器学习的组件和扩展数据挖掘功能的附件，以执行自然语言处理、文本挖掘、生物信息学、网络分析以及相关的规则挖掘。Orange支持Windows、macOS和Linux。链接：https://orange.biolab.si5.RR编程语言广泛用于统计方法中的研究。企业组织还能充分利用用于数据处理、计算和图形显示的集成软件套件。关键的统计功能包括：线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类和聚类。R在Unix、Windows和macOS上运行。链接：https://www.r-project.org/6.Tableau PublicTableau Public是一款数据分析和可视化软件，让用户能够向Web发布交互式数据。免费版Tableau仅限于1GB的数据存储和100万行数据。Tableau Public具有简洁性和界面直观的优点，因而成为最流行的数据分析工具之一。Tableau Public可挖掘来自Google Sheets、微软Excel、CSV文件、JSON文件、静态文件、空间文件、Web数据连接件和OData的数据。用户可以生成在社区媒体上共享或嵌入到网站上供公众访问的交互式图形、图表和地图。Tableau Public可以下载到Windows和macOS上。链接：https://public.tableau.com/en-us/s/download7.Trifacta WranglerTrifacta Wrangler是另一款旨在帮助数据分析员清理和准备来自诸多数据源的凌乱数据的软件。一旦数据集导入到Trifacta Wrangler，该软件就会自动整理数据，并自动确定结构。机器学习算法可建议常见的转换和聚合，有助于准备数据用于更详细的分析。Trifacta Wrangler可从微软Excel、JSON文件和原始的CSV文件导入数据。该工具还可分析数据，表明多少百分比的行存在值缺失、不匹配或不一致的情况，并按类型对数据进行直观地分类，比如日期或时间、字符串或与每个数据点有关的IP地址。Trifacta Wrangler仅限于100MB数据，可以下载到Windows和macOS设备上。链接：https://www.trifacta.com/products/wrangler/（布加迪编译）文章与部分图片来源于网络，如有疑问，请联系删除本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。大数据观察2017百家号最近更新：简介:分享最具价值的大数据资讯作者最新文章相关文章大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。HPCCHPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。该项目主要由五部分组成：高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。StormStorm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。功能和特点：免费提供数据挖掘技术和库100%用Java代码(可运行在操作系统)数据挖掘过程简单，强大和直观内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程可以用简单脚本语言自动进行大规模进程多层次的数据视图，确保有效和透明的数据图形用户界面的互动原型命令行（批处理模式）自动大规模应用Java API（应用编程接口）简单的插件和推广机制强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模400多个数据挖掘运营商支持耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。Pentaho BIPentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。
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