大數(shù)據(jù)分析圖（免費大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站）

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)分析的目的是什么？

• 2、大數(shù)據(jù)可視化工具都有什么

• 3、商業(yè)大數(shù)據(jù)分析有什么價值？

• 4、大數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)開發(fā),數(shù)據(jù)挖掘 所用到技術(shù)和工具？

一、大數(shù)據(jù)分析的目的是什么？

1、分析現(xiàn)狀

分析現(xiàn)狀是我們數(shù)據(jù)分析的基本目的，我們需要明確當前市場環(huán)境下，我們的產(chǎn)品市場占有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉(zhuǎn)化率是多少，購買轉(zhuǎn)化率是多少，競品是什么，競品的發(fā)展現(xiàn)狀如何。

我們和競爭對手相對，優(yōu)勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬于對于現(xiàn)狀的分析。這里包括兩方面的內(nèi)容，分析自己的現(xiàn)狀和分析競爭對手的現(xiàn)狀。

2、分析原因

分析原因是數(shù)據(jù)運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業(yè)務中，不光要知道怎么了，還需要知道為什么如此。在業(yè)務上，我們經(jīng)常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，并給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數(shù)據(jù)分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數(shù)據(jù)分析的方法預測未來產(chǎn)品的變化趨勢，對于產(chǎn)品的運營者來說至關(guān)重要。

作為運營者，可根據(jù)最近一段時間產(chǎn)品的數(shù)據(jù)變化，根據(jù)趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，并用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務增長。

擴展資料：

大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：

1、交易數(shù)據(jù)(TRANSACTION DATA)

大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。

2、人為數(shù)據(jù)(HUMAN-GENERATED DATA)

非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

3、移動數(shù)據(jù)(MOBILE DATA)

能夠上網(wǎng)的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和傳感器數(shù)據(jù)(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對數(shù)據(jù)進行分析。

機器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所產(chǎn)生的主要例子。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備)。

參考資料來源：百度百科—大數(shù)據(jù)

二、大數(shù)據(jù)可視化工具都有什么

大數(shù)據(jù)可視化工具有很多，其中就有思邁特軟件Smartbi。我們常常聽說的數(shù)據(jù)可視化大多指狹義的數(shù)據(jù)可視化以及部分信息可視化。根據(jù)數(shù)據(jù)類型和性質(zhì)的差異，經(jīng)常分為以下幾種類型：

1、統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化：用于對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行展示、分析，一般都是以數(shù)據(jù)庫表的形式提供，常見的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；

2、關(guān)系數(shù)據(jù)可視化：主要表現(xiàn)為節(jié)點和邊的關(guān)系，比如流程圖、網(wǎng)絡(luò)圖、UML 圖、力導圖等。常見的關(guān)系可視化類庫有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；

3、地理空間數(shù)據(jù)可視化：常見類庫如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；還有時間序列數(shù)據(jù)可視化（如 timeline）、文本數(shù)據(jù)可視化（如 worldcloud）等等。

數(shù)據(jù)分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產(chǎn)品功能設(shè)計全面，涵蓋數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享四個環(huán)節(jié)，幫助客戶從數(shù)據(jù)的角度描述業(yè)務現(xiàn)狀，分析業(yè)務原因，預測業(yè)務趨勢，推動業(yè)務變革。

三、商業(yè)大數(shù)據(jù)分析有什么價值？

第一作用：用數(shù)據(jù)說話

商業(yè)分析最大作用之一，用數(shù)據(jù)量化現(xiàn)狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數(shù)據(jù)，就只能籠統(tǒng)的說：感覺賣的還好。如果在交易系統(tǒng)對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數(shù)量、參與優(yōu)惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很準確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基于以上數(shù)據(jù)做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第二作用：用數(shù)據(jù)判斷

商業(yè)分析最大作用之二，用數(shù)據(jù)替代感覺。所有的商業(yè)判斷都離不開標準?？珊芏鄷r候，企業(yè)里的標準是隨意、隨性、隨緣來定的，甚至辦事沒有標準，大家憑感覺做。

用未經(jīng)分析檢驗的標準指導商業(yè)經(jīng)營，往往是災難的起源。遇事拍腦袋，辦事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍屁股的人引發(fā)的問題，我們都見得太多、太多、太多了。孫子兵法有云：主不可以怒而興師，將不可以慍而攻戰(zhàn)。做好商業(yè)分析，是遏制自己的主觀沖動，回歸理性的有效辦法。比如上述場景，其實對應了三大類判斷標準，我們可以用分析方法來檢驗這些判斷標準是否合理，是否有更好的標準可以用。

雖然很多時候，商業(yè)判斷本身不一定是理性客觀的產(chǎn)物，商業(yè)經(jīng)營的成功也是激情、沖動、創(chuàng)意、甚至運氣的結(jié)果。但經(jīng)過分析，至少可以給一個客觀的參考，這樣才能讓決策者在激情沖動之前，先有一個常識性的認知。畢竟置之死地而后生的人少，置之死地死像凄慘片甲無存的人多。

第三作用：用數(shù)據(jù)尋因

這是人們通常認知的商業(yè)分析的作用1。需要注意的是，商業(yè)分析探索問題原因，不是單純依靠內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)。比如銷售發(fā)生問題，往往是通過內(nèi)部數(shù)據(jù)鎖定是什么時候，什么區(qū)域，什么門店，什么產(chǎn)品發(fā)生的問題，之后要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內(nèi)部是沒有數(shù)據(jù)記錄的。因此單純對著圖標很難得到結(jié)論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調(diào)研，競品對比，共同確認問題發(fā)生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產(chǎn)供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數(shù)據(jù)評估

這是人們通常認知的商業(yè)分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數(shù)量，違規(guī)（搶客、不規(guī)范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統(tǒng)計學方法，做專家評估或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，壓縮評估變量，得出綜合分數(shù)，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產(chǎn)品、門店、供應商資質(zhì)等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數(shù)據(jù)預測

這是人們通常認知的商業(yè)分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業(yè)務部、市場部、供應鏈、售后都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售后的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業(yè)務部得努力抓執(zhí)行。預測銷售利用統(tǒng)計學方法或機器學習方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商業(yè)預測不同于農(nóng)業(yè)、社會學、經(jīng)濟學預測，商業(yè)環(huán)境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經(jīng)常變化。因此商業(yè)預測更多是作為參照值，預測效果不如農(nóng)業(yè)、社會學、經(jīng)濟學那么好。

四、大數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)開發(fā),數(shù)據(jù)挖掘 所用到技術(shù)和工具？

大數(shù)據(jù)分析是一個含義廣泛的術(shù)語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設(shè)計的硬件和軟件工具進行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。這些數(shù)據(jù)集收集自各種各樣的來源：傳感器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他例子包括購買交易記錄，網(wǎng)絡(luò)日志，病歷，軍事監(jiān)控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。

大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有一個興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應變化，并做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環(huán)境存儲并處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單一的服務器到上千臺機器的擴展，每一個臺機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop 是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是輕松架構(gòu)和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用程序。它主要有以下幾個優(yōu)點：

1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數(shù)以千計的節(jié)點中。

3、高效性。Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù)，并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡，因此處理速度非?？?。

4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務重新分配。

Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產(chǎn)平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會向國會提交了"重大挑戰(zhàn)項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統(tǒng)科學戰(zhàn)略項目，其目的是通過加強研究與開發(fā)解決一批重要的科學與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發(fā)可擴展的計算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴展研究和教育機構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。

該項目主要由五部分組成：

1、高性能計算機系統(tǒng)(HPCS)，內(nèi)容包括今后幾代計算機系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設(shè)計工具、先進的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評價等;

2、先進軟件技術(shù)與算法(ASTA)，內(nèi)容有巨大挑戰(zhàn)問題的軟件支撐、新算法設(shè)計、軟件分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;

3、國家科研與教育網(wǎng)格(NREN)，內(nèi)容有中接站及10億位級傳輸?shù)难芯颗c開發(fā);

4、基本研究與人類資源(BRHR)，內(nèi)容有基礎(chǔ)研究、培訓、教育及課程教材，被設(shè)計通過獎勵調(diào)查者-開始的，長期的調(diào)查在可升級的高性能計算中來增加創(chuàng)新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯(lián)營，和來提供必需的基礎(chǔ)架構(gòu)來支持這些調(diào)查和研究活動;

5、信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)技術(shù)和應用(IITA )，目的在于保證美國在先進信息技術(shù)開發(fā)方面的領(lǐng)先地位。

三、Storm

Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易，彌補了Hadoop批處理所不能滿足的實時要求。Storm經(jīng)常用于在實時分析、在線機器學習、持續(xù)計算、分布式遠程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。Storm的部署管理非常簡單，而且，在同類的流式計算工具，Storm的性能也是非常出眾的。

Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

Storm有許多應用領(lǐng)域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載)等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測試，每個節(jié)點每秒鐘可以處理100萬個數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設(shè)置和操作。

四、Apache Drill

為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會近日發(fā)起了一項名為"Drill"的開源項目。Apache Drill 實現(xiàn)了Google’s Dremel。"Drill"已經(jīng)作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。

該項目將會創(chuàng)建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應用提速)。而"Drill"將有助于Hadoop用戶實現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。

"Drill"項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構(gòu)建系統(tǒng)上的測試結(jié)果等等。

通過開發(fā)"Drill"Apache開源項目，組織機構(gòu)將有望建立Drill所屬的API接口和靈活強大的體系架構(gòu)，從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語言。

五、RapidMiner

RapidMiner提供機器學習程序。而數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)可視化，處理，統(tǒng)計建模和預測分析。

RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計和評價。

功能和特點

免費提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和庫；100%用Java代碼(可運行在操作系統(tǒng))；數(shù)據(jù)挖掘過程簡單，強大和直觀；內(nèi)部XML保證了標準化的格式來表示交換數(shù)據(jù)挖掘過程；可以用簡單腳本語言自動進行大規(guī)模進程；多層次的數(shù)據(jù)視圖，確保有效和透明的數(shù)據(jù)；圖形用戶界面的互動原型；命令行(批處理模式)自動大規(guī)模應用；Java API(應用編程接口)；簡單的插件和推廣機制；強大的可視化引擎，許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模；400多個數(shù)據(jù)挖掘運營商支持；耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領(lǐng)域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設(shè)計，數(shù)據(jù)流挖掘，集成開發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。

RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行數(shù)方面存在大小限制；對于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI 平臺不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務智能的獨立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構(gòu)成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Pentaho BI 平臺，Pentaho Open BI 套件的核心架構(gòu)和基礎(chǔ)，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平臺上執(zhí)行的商業(yè)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 平臺包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術(shù)集成到Pentaho平臺中來。 Pentaho的發(fā)行，主要以Pentaho SDK的形式進行。

Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平臺、Pentaho示例數(shù)據(jù)庫、可獨立運行的Pentaho平臺、Pentaho解決方案示例和一個預先配制好的 Pentaho網(wǎng)絡(luò)服務器。其中Pentaho平臺是Pentaho平臺最主要的部分，囊括了Pentaho平臺源代碼的主體;Pentaho數(shù)據(jù)庫為 Pentaho平臺的正常運行提供的數(shù)據(jù)服務，包括配置信息、Solution相關(guān)的信息等等，對于Pentaho平臺來說它不是必須的，通過配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平臺是Pentaho平臺的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺在沒有應用服務器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺開發(fā)相關(guān)的商業(yè)智能解決方案。

Pentaho BI 平臺構(gòu)建于服務器，引擎和組件的基礎(chǔ)之上。這些提供了系統(tǒng)的J2EE 服務器，安全，portal，工作流，規(guī)則引擎，圖表，協(xié)作，內(nèi)容管理，數(shù)據(jù)集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標準的，可使用其他產(chǎn)品替換之。

七、Druid

Druid是實時數(shù)據(jù)分析存儲系統(tǒng)，Java語言中最好的數(shù)據(jù)庫連接池。Druid能夠提供強大的監(jiān)控和擴展功能。

八、Ambari

大數(shù)據(jù)平臺搭建、監(jiān)控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數(shù)量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向?qū)А?/p>

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監(jiān)視Hadoop集群

Ambari為監(jiān)視Hadoop集群的健康狀況和狀態(tài)提供了一個儀表板。

九、Spark

大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架(可以應付企業(yè)中常見的三種數(shù)據(jù)處理場景：復雜的批量數(shù)據(jù)處理(batch data processing);基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢;基于實時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理，Ceph:Linux分布式文件系統(tǒng)。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大數(shù)據(jù)分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數(shù)據(jù)可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數(shù)據(jù)分析市場中的大多數(shù)其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調(diào)查一個假設(shè)。此外，瀏覽數(shù)據(jù)，并交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將交互式數(shù)據(jù)可視化發(fā)布到Web;無需編程技能;發(fā)布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網(wǎng)頁。共享的內(nèi)容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數(shù)據(jù)分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數(shù)據(jù)都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數(shù)據(jù)大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 數(shù)據(jù)分析工具

以前稱為GoogleRefine的數(shù)據(jù)清理軟件。因為它可以幫助您清理數(shù)據(jù)以進行分析。它對一行數(shù)據(jù)進行操作。此外，將列放在列下，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;從網(wǎng)站解析數(shù)據(jù);通過從Web服務獲取數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用于大型數(shù)據(jù)集;精煉對大數(shù)據(jù)不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 數(shù)據(jù)分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數(shù)據(jù)。它用于集成各種組件，用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數(shù)據(jù)分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數(shù)據(jù)，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

數(shù)據(jù)可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

對于數(shù)據(jù)工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數(shù)據(jù)分析，映射和大型數(shù)據(jù)集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業(yè)務分析工具列表中。這也是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一，大數(shù)據(jù)分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數(shù)據(jù);跨越數(shù)十萬行進行過濾和總結(jié);將表與Web上的其他數(shù)據(jù)組合在一起；您可以合并兩個或三個表以生成包含數(shù)據(jù)集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數(shù)據(jù)包含在查詢結(jié)果中或已映射;在一次API調(diào)用中發(fā)送的數(shù)據(jù)總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業(yè)的)和開源網(wǎng)絡(luò)分析和可視化軟件。NodeXL是用于數(shù)據(jù)分析的最佳統(tǒng)計工具之一。其中包括高級網(wǎng)絡(luò)指標。此外，訪問社交媒體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數(shù)據(jù)分析工具，可幫助實現(xiàn)以下方面：

數(shù)據(jù)導入;圖形可視化;圖形分析;數(shù)據(jù)表示;該軟件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結(jié)構(gòu)元素的工作表。這就像節(jié)點和邊緣;該軟件可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術(shù)語;在稍微不同的時間運行數(shù)據(jù)提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創(chuàng)建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術(shù)搜索的詳細響應并解決微積分問題;幫助業(yè)務用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創(chuàng)建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數(shù)字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什么是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結(jié)果。這立即得到最相關(guān)和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結(jié)果;Google強大的數(shù)據(jù)分析工具可以幫助發(fā)現(xiàn)新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加載項是Microsoft Office Excel加載項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優(yōu)化工具。這允許您設(shè)置約束。它是一種先進的優(yōu)化工具，有助于快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關(guān)系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優(yōu)化。還有線性規(guī)劃到進化算法和遺傳算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領(lǐng)域之一;它會影響解決方案的時間和質(zhì)量;求解器會影響模型的內(nèi)在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

這是一個協(xié)作數(shù)據(jù)科學軟件平臺。此外，它還有助于團隊構(gòu)建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數(shù)據(jù)分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構(gòu)建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數(shù)據(jù)集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數(shù)據(jù)分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)分析魔鏡)，思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

當然學大數(shù)據(jù)分析也有很多坑：

《轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析師后悔了》、《零基礎(chǔ)學大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)實嗎》、《大數(shù)據(jù)分析培訓好就業(yè)嗎》、《轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析必知技能》

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)分析圖相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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