數據結構如何做推特

Ⅰ 大數據分析工具有哪些，有什麼特點

Excel
Excel簡單實用好操作，對於個人的工作匯報和日常工作的數據整理幫助特別大。但是其可供選擇的統計圖樣式有點難看，好看的需要付費。另外，Excel不足以支撐TB級別的數據分析需求。

億信華辰—一站式數據分析平台（ABI）
億信ABI融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報等功能，採用輕量級SOA架構設計、B/S模式，各模塊間無縫集成。數據整合模塊支持可視化的定義ETL過程，完成對數據的清洗、裝換、處理。數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。

神策數據—神策分析
神策分析的產品有完整的使用文檔，每個模塊都有詳細的使用說明以及示例，降低了用戶的學習成本。而且支持私有部署、任意維度的交叉分析，並幫助客戶搭建專屬的數據倉庫。工具需要付費使用。

帆軟—FineBI
FineBI分為數據處理、可視分析和分享公用三大功能模塊。分析頁面由控制項和組件組成，控制項和組件的數量是可以添加至任意多個，但是布局的交互比較僵硬，且使用邏輯有點亂，引導不明確。需要安裝本地客戶端才能使用。

永洪科技—永洪BI
永洪BI是一款可在前端進行多維分析和報表展現的BI軟體。支持拖拽操作，數據源格式多樣，提供不同級別的查詢支持，支持跨庫跨源連接。不過其產品用戶體驗一般，主題樣式雖多但是給人感覺樣式還是很傳統。

Ⅱ switch怎麼關聯twitter

是賬號關聯的，進入官網賬號登陸有相關選項。不過需要 番羽 土薔

Ⅲ 大數據的特徵有哪些

大數據所包含特徵，具體如下：

第一個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

第二個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。

第三個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。

大數據的作用及其用途

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業，而是正在「吞噬」和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。

1、變革價值的力量

2、變革經濟的力量，生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值；只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。

3、變革組織的力量，隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。

Ⅳ 大數據可視化分析工具有哪些

國內大數據魔鏡和永洪。永洪頁面和圖表不太好看，大數據魔鏡還不錯，可視化效果很好，頁面也很整潔。我現在用的是魔鏡付費的版本，功能比免費的雲平台版本還要強大。

Ⅳ 大數據分析工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。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，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、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、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。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：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

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

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Ⅵ 基於樹結構遞歸神經網路的推特謠言檢測

在謠言檢測研究方面，目前很少有基於謠言傳播結構的方法。一些基於核的方法用來建模傳播樹的結構，通過對比樹的相似性可以區分謠言和非謠言，但是不能直接分類一棵樹，而是需要與其他樹兩兩對比。
。
在本文中提出使用遞歸神經網路（Recursive Neural networks,RvNN）來建模和學習謠言的傳播結構。RvNN本身用來學習段落或句子的語法和語義表示，與文本解析不同的是，我們模型的輸入是一棵源自源推文的傳播樹，而不是單個句子的解析樹，樹的節點是一個響應的帖子而非單個詞。通過沿著樹形結構的遞歸特徵學習過程，可以共同捕獲帖子的內容語義及其之間的響應關系。

那麼，為什麼這種神經模型能更好地完成謠言檢測任務呢？分析發現，推特可以通過用戶分享觀點、猜測和證據來「自我糾正」一些不準確的信息。舉例來說，下圖展示了一個假謠言和真謠言的傳播樹：

結構不敏感的方法基本上依賴於文本中不同立場的相對比例，在這樣的線索不清晰的情況下，就不能很好地發揮作用。然而，可以看到，當一個帖子否認了虛假謠言時，往往會得到支持或肯定的回復，證實了謠言的否認；相反，對真實謠言的否認往往會引發質疑或否認。這一觀察結果可能暗示了一個更普遍的假設，即回復者傾向於不同意(或質疑)那些支持虛假謠言或否認真實謠言的人，同時也傾向於同意那些否認虛假謠言或支持真實謠言的人。同時，一個回復，通常是響應其直接祖先（也就是所回復的帖子）而不是直接響應源推文（即傳播樹的根節點）。遞歸網路自然地對這些結構進行建模，以學習捕獲謠言指示信號，並通過遞歸聚合來自不同分支的信號來增強其表示。

本文採用的RvNN模型分為兩種，bottom-up(BN)模型和top-down(TD)模型，通過不同方式來表示傳播樹結構。這種架構的重要優點是，在給定傳播樹的所有路徑的連接和方向的情況下，可以通過遞歸有選擇地優化節點特徵。

一個謠言檢測數據集定義為集合 ，每個 包含源推文 以及所有按時間順序排列的相關響應推文 ，也就是說 。需要注意的是，盡管推文是按時間順序標注的，但它們之間基於回復或轉發關系存在聯系，可以形成傳播樹結構，並以 為根節點。謠言檢測問題被定義為分類任務，也就是學習一個分類器 ， 屬於四個細粒度的類：non-rumor,false rumor, true rumor和unverified rumor。

根據方向考慮的樹結構分為兩種：
①Bottom-up樹的回復節點永遠指向被回復的節點，葉子節點沒有任何回復，用 表示，其中 ，對於節點 ， 存在表示 回復 ；
②Top-down樹符合信息傳播的方向， 表示信息從 流向 ， 看到了 並給 留下了一個回復。

RvNN的原始版本針對句子解析二叉樹，每個節點表示的計算與其直接子節點關聯在一起。舉例來說，下圖展示了RvNN的結構，對應圖左邊的解析樹：

葉子節點是輸入句子中詞的word embedding。用 表示一個父親節點，它的兩個子節點為 和 ，那麼父親節點的表示的計算過程為 ， 是激活函數， 是參數，這個過程被在所有節點上遞歸地執行，學習到的節點表示可以被用來進行各種分類任務。

自下而上模型的核心思想是通過遞歸訪問每個節點，從底部的葉子到頂部的根，為每個子樹生成特徵向量，最終聚合得到頂部根節點的表示作為樹的全局表示。一棵傳播樹及其對應的RvNN計算過程如下圖(a),(b)所示：

每個節點的表示是對應回復的tf-idf向量。在這里每個節點都有一個輸入向量，並且節點的子節點數量不一定是相同的。在本文中選用拓展GRU作為隱層單元。使用 表示節點 的直接子節點集合，節點 的隱狀態計算過程為：

是原始輸入向量， 用來對 進行仿射變換， 是GRU的參數， 代表哈達瑪積。不了解GRU可以參考： 人人都能看懂的GRU 。

最終使用根節點隱狀態進行分類：

Top-down RvNN旨在利用自頂向下樹的結構來捕獲用於對謠言進行分類的復雜傳播模式，其計算過程如上圖(c)所示。每個節點的表示是通過組合它自己的輸入和它的父節點而不是子節點來計算的，這與Bottom-up模型不同。

使用 代表節點 的父親節點，節點的隱狀態計算過程如下：

然後對葉子節點的表示進行max-pooling得到 進行分類，這可以幫助從所有傳播路徑中捕獲最有效的指示性特性：

我們可以推測，Top-down模型會更好。在Bottom-up的情況下最終的輸出依賴於根節點的表示，並且它的信息損失比Top-down模型要大。因為在Top-down的情況下，通過不同傳播路徑嵌入到葉子節點的表示可以通過pooling進行整體地合並。

採用平方損失來訓練並進行L2正則化：

是類別的數目。使用Adagrad進行訓練，使用均勻分布初始化模型參數，詞典大小為5000，隱層狀態與embedding大小為100。

對比了多個baseline的效果：

謠言的早期檢測測試：

下面是一個被Bottom-up和Top-down模型都檢測到的一個假謠言的例子：

Ⅶ 大數據分析的工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。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，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、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、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。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：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

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

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Ⅷ 現在有哪些常用的大數據分析工具

目前市場復上的數據分析制工具還是比較多的，國內跟國外都有，我就介紹幾款主流的給樓主。
國外：
Tableau：自身定位是一款可視化工具，與Qlikview的定位差不多，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜。目前移動端只支持IOS系統。
Qlikview:最大的競爭者是Tableau，同Tableau和國內眾多BI一樣，是屬於新一代的輕量化BI產品，體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統，C／S的產品架構。採用內存動態計算，數據量小時，速度很快；數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。
Cognos：傳統BI工具中最被廣泛使用的，已被IBM收購。擁有強大的資料庫平台、在數據管理、數據整合以及中間件領域專業功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求變化需要 重新建模，學習要求較高。

國內：
FineBI:帆軟旗下的自助性BI產品，輕量化的BI工具，部署方便，走多維分析方向。後期採用jar包升級換代，維護方便，最具性價比。
永洪BI:敏捷BI軟體，產品穩定性較高。利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。

Ⅸ 大數據深度分析工具有哪些

1、Disco

Disco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。

支持的操作系統：Linux和OSX。

2、HPCC

作為Hadoop之外的一種選擇，HPCC這種大數據平台承諾速度非常快，擴展性超強。除了免費社區版外，HPCCSystems還提供收費的企業版、收費模塊、培訓、咨詢及其他服務。

支持的操作系統：Linux。

3、Lumify

Lumify歸Altamira科技公司(以國家安全技術而聞名)所有，這是一種開源大數據整合、分析和可視化平台。你只要在Try、Lumify、io試一下演示版，就能看看它的實際效果。

支持的操作系統：Linux。

4、Pandas

Pandas項目包括基於Python編程語言的數據結構和數據分析工具。它讓企業組織可以將Python用作R之外的一種選擇，用於大數據分析項目。

支持的操作系統：Windows、Linux和OSX。

5、Storm

Storm現在是一個Apache項目，它提供了實時處理大數據的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、美國天氣頻道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他許多公司。

支持的操作系統：Linux。

Ⅹ 值得推薦的數據可視化工具有哪些

可視化工具包羅萬象，數不勝數，但平時工作中常用的也就那麼幾款：

6）Tableau

較為成功的BI工具之一，操作流暢，界面精美，當然這樣精美的軟體是需要費用的。

另外還有很多工具，例如BDP，圖表秀，數加平台、魔鏡等，但個人認為上面幾款已經足夠使用，切勿貪多。