推薦!大數據領域的12大工具

恰年家

恰年號

恰年家官方媒體賬號

恰年家 2019-05-19 09:45:36

一、大數據工具:數據存儲和管理

大數據完全始于數據存儲,也就是說始于大數據框架Hadoop。它是Apache基金會運行的一種開源軟件框架,用于在大眾化計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

很顯然,由于大數據需要大量的信息,存儲至關重要。但除了存儲外,還需要某種方式將所有這些數據匯集成某種格式化/治理結構,從而獲得洞察力。因此,大數據存儲和管理是真正的基礎――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。

這個領域的大玩家包括:

1. Cloudera

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。

2. MongoDB

MongoDB是最受歡迎的大數據數據庫,因為它適用于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。

3. Talend

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臺而建,該平臺集大數據、云、應用程序、實時數據集成、數據準備和主數據管理于一體。


15.jpg



圖1:Talend大數據集成平臺包括數據質量和治理功能

二、大數據工具:數據清理

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。并非所有這些數據都可以輕松“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系統與真正出色的大數據系統之間的競爭優勢。

4. OpenRefine

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

5. DataCleaner

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干凈可讀的數據集。該公司還提供數據倉庫和數據管理服務。

6. 微軟Excel

說真的,Excel有其用途。你可以從各種數據源導入數據。Excel在手動數據輸入和復制/粘貼操作方面特別有用。它能消除重復項,查找和替換內容,檢查拼寫,還有用于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。

三、大數據工具:數據挖掘

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復雜,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。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是:它們確實需要人來編制查詢,所以數據挖掘工具的好壞取決于使用它的專業人員。

7. RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的預測分析工具,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行分析產品。

8. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款包括五個數據挖掘產品的套件,面向企業級高級分析。另外IBM的服務和咨詢首屈一指。

9. Teradata

Teradata為數據倉庫、大數據和分析以及營銷等應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據驅動的公司,另外還有商業服務、咨詢、培訓和支持。

16.jpg


圖2:與許多目前的大數據工具一樣,RapidMiner解決方案也支持云

四、大數據工具:數據可視化

數據可視化是指以一種可讀、實用的格式顯示你的數據。你可以查看圖表圖形以及直觀顯示數據的其他圖像。

數據可視化既是一門科學,又是一門藝術。隨著大數據從有大批數據科學家支持的高管轉移到整個公司上下,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,這些團隊個個都需要能夠理解數據,因此重點放在易用性上。然而,易于閱讀的可視化有時與來自深度特征集的數據讀出相沖突,這帶來了數據可視化工具面臨的主要挑戰之一。

10. Tableau

Tableau是該領域的領導者,其數據可視化工具專注于商業智能,無需懂得編程,即可創建各種地圖、圖表、圖形及更多可視化元素。它共有五款產品,一款名為Tableau Public的免費版供潛在客戶試用。

11. Silk

Silk是Tableau的簡單版,讓你可以通過地圖和圖表將數據可視化,無需任何編程。你在首次加載Silk時,它甚至會試著將數據可視化。它還讓用戶很容易在網上發布結果。

12. Chartio

Chartio使用自己的可視化查詢語言,只要點擊幾下鼠標即可創建功能強大的儀表板,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據庫,因此不需要數據倉庫。

13.IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics結合了機器學習和人工智能,有助于提供智能數據科學助手,為業務分析員和數據科學家等擁有眾多數據科學技能的用戶扮演了向導。


本文由 恰年家 投稿發布,并經過恰年家編輯。本文地址:http://www.vfktro.icu/a/103.html

轉載此文章須經作者同意,并附上出處()及本頁鏈接。原文鏈接:

若稿件文字、圖片、視頻等內容侵犯了您的權益,請聯系本站進行 投訴處理

相關搜索

大數據

恰年家

恰年號

恰年家官方媒體賬號

全部評論

恰年家

恰年號

恰年家官方媒體賬號

  • 喜茶、奈雪的茶、快樂檸檬...這些茶飲品牌為...
  • 稅務總局發布新版《“大眾創業...
  • 武漢支持民間資本創新發展 破解民間投資融資難題
  • 常州市近600個小區已全面實施垃圾分類
  • 在鄉鎮開母嬰店賺錢嗎-如何開母嬰店
  • 我來說兩句
    真人捕鱼比赛 天津11选5 主页 上海天天彩选4号码统计 快中彩票app下载 宝妈在家手机兼职 南宁友乐麻将俱乐部下载 比特币价格今日行情 王中王马老师平特一肖 打麻将财神方位 贵州快3预测推荐 平特高手论坛免费资料 深圳富贵棋牌 安徽快3正规吗 捕鱼平台下载 有没有好玩的游戏棋牌 深圳风采35选7开奖结果 股票融资余额