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                數據分析
                常用的大數據分析軟件有哪些?
                發布時間:2019-11-10    信息來源:未知    瀏覽次數:

                  國內的數據分析軟件比較多,大數據分析軟件推薦選擇Smartbi Insight(點擊連鏈接可以直接免費下載,或者進入,在線體驗使用),定位於前端數據分析,對接各種業務數據庫,數據倉庫和大數據平台,滿足各種數據分析應用需求,如大數據分析,自助探索分析,地圖可視化,移動管理駕駛艙,指揮大屏幕,企業報表平台等。

                  實際上是增加了一些額外服務的Hadoop,你會需要它,因為大數據不容易搞。Cloudera的服務團隊不僅可以幫助你構建大數據集群,還可以幫助培訓你的員工,更好地訪問數據。

                  MongoDB是最受歡迎的大數據數據庫,因為它適用於管理經常變化的數據:非結構化數據,大數據常常是非結構化數據。

                  作為一家提供廣泛解決方案的公司,Talend的產品圍繞其集成平台而建,該平台集大數據、雲、應用程序、實時數據集成、數據準備和主數據管理於一體。

                  在你真正處理數據以獲取洞察力之前,需要清理和轉換數據,轉換成可遠程搜索的內容。大數據集往往是非結構化、無組織的,因此需要某種清理或轉換。

                  當下,數據可能來自任何地方:移動、物聯網和社交媒體,數據清理顯得更為必要。並非所有這些數據都可以輕鬆“清理”以獲得洞察力,因此優秀的數據清理工具極其重要。實際上,在未來幾年,預計經過有效清理的數據會是可接受的大數據係統與真正出色的大數據係統之間的競爭優勢。

                  OpenRefine是一款易於使用的開源工具,通過刪除重複項、空白字段及??其他錯誤來清理淩亂的數據。它是開源的,但有一個相當大的社區可提供幫助。

                  與OpenRefine一樣,DataCleaner可將半結構化數據集轉換成數據可視化工具可以讀取的幹淨可讀的數據集。該公司還提供數據倉庫和數據管理服務。

                  說真的,Excel有其用途。你可以從各種數據源導入數據。Excel在手動數據輸入和複製/粘貼操作方麵特別有用。它能消除重複項,查找和替換內容,檢查拚寫,還有用於轉換數據的許多公式。但Excel很快陷入困境,不適合龐大數據集。

                  一旦數據經過清理和準備,你可以通過數據挖掘開始搜索數據了。這時你執行這個實際的過程:發現數據、做出決定和進行預測。

                  數據挖掘是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常底層很複雜,但竭力提供一種外觀漂亮、對用戶友好的用戶界麵,說起來容易做起來難。數據挖掘工具麵臨的另一個挑戰是:它們確實需要人來編製查詢,所以數據挖掘工具的好壞取決於使用它的專業人員。

                  提供了專門在大型數據庫上進行各種開采的功能:關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。

                  各種開采算法具有近似線性(O(n))計算複雜度,可適用於任意大小的數據庫。

                  MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘係統。MineSet集成多種數據挖掘算法和可視化工具,幫助用戶直觀地、實時地發掘、新寶五手機版下載理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點:

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