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企业大数据工具

发布时间:2022-09-28 11:57:20

1. 大数据分析工具都有哪些

大数据分析工具好用的有以下几个,分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一,包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能,保证人们能够按照需求进行分析。

2、BI工具

BI也就是商业智能,BI工具的产品设计,几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗,再到数据建模,最后数据可视化,全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦,产品操作起来也非常简洁,依靠拖拉拽就能完成大部分的需求,没有编程基础的业务人员也能很快上手。

3、Python

python在数据分析领域,确实称得上是一个强大的语言工具。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI,但是作为数据科学家的必备工具,从职业高度上讲,它肯定是高于Excel、BI工具的。尤其是在统计分析和预测分析等方面,Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

4、思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI,满足BI定义所有阶段的需求;提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能;提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求;满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。

5、Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果,用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

6、Storm

Storm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。

7、 Plotly

这是一款数据可视化工具,可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用,因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

2. 大数据开发工具有哪些

1. Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码, 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台,它用Pig和Python的组合替代了MapRece以便开发者能简单地编写Hadoop管道(Pipeline)。
6. Placed Analytics
利用脚本语言以及API, PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括, 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商, 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。
7. Ingres Corp
它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache,Cloudera,Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
8. Talend Open Studio
Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下,集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,有很多内置模块,可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

3. 常用的大数据工具有哪些

1. 开源大数据生态圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,版并免费,但Hadoop对技术要求权高,实时性稍差。

2. 商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库(费用很高)

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

数据仓库(费用较高)
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

数据集市(费用一般)
QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

4. 大数据分析的工具有哪些

1、Hadoop


Hadoop 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。


2、HPCC


HPCC,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。


3、Storm


Storm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。


4、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。


5、RapidMiner


RapidMiner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。


6、Pentaho BI


Pentaho 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。

5. 大数据专业都需要学习哪些软件啊

大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具,紧跟大数据发展脚步。

第一部分、数据提取工具
Octoparse是一种简单直观的网络爬虫,可以从网站上直接提取数据,不需要编写代码。无论你是初学者、大数据专家、还是企业管理层,都能通过其企业级的服务满足需求。为了方便操作,Octoparse还添加了涵盖30多个网站的“任务模板 (Task Templates)”,操作简单易上手。用户无需任务配置即可提取数据。随着你对Octoparse的操作更加熟悉,你还可以使用其“向导模式 (Wizard Mode)”来构建爬虫。除此之外,大数据专家们可以使用“高级模式 (Advanced Mode)”在数分钟内提取企业批量数据。你还可以设置“自动云提取 (Scheled Cloud Extraction)”,以便实时获取动态数据,保持跟踪记录。

02

Content Graber

Content Graber是比较进阶的网络爬网软件,具有可用于开发、测试和生产服务器的编程操作环境。用户可以使用C#或VB.NET调试或编写脚本来构建爬虫。Content Graber还允许你在爬虫的基础上添加第三方扩展软件。凭借全面的功能,Content Grabber对于具有基本技术知识的用户来说功能极其强大。
Import.io是基于网页的数据提取工具。Import.io于2016年首次启动,现已将其业务模式从B2C转变为B2B。2019年,Import.io并购了Connotate,成为了一个网络数据集成平台 (Web Data Integration Platform)。凭借广泛的网络数据服务,Import.io成为了商业分析的绝佳选择。
Parsehub是基于网页的数据爬虫。它可以使用AJax,JavaScript等等从网站上提取动态的的数据。Parsehub提供为期一周的免费试用,供用户体验其功能。
Mozenda是网络数据抓取软件,提供企业级数据抓取服务。它既可以从云端也可以从内部软件中提取可伸缩的数据。
第二部分、开源数据工具

01Knime

KNIME是一个分析平台,可以帮助你分析企业数据,发现潜在的趋势价值,在市场中发挥更大潜能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。KNIME为数据分析师提供了2,000多个模块。

02OpenRefine(过去的Google Refine)是处理杂乱数据的强有力工具,可用于清理、转换、链接数据集。借助其分组功能,用户可以轻松地对数据进行规范化。

03R-Programming

R大家都不陌生,是用于统计计算和绘制图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在数据挖掘中很流行,常用于开发统计软件和数据分析。近年来,由于其使用方便、功能强大,得到了很大普及。

04RapidMiner

与KNIME相似,RapidMiner通过可视化程序进行操作,能够进行分析、建模等等操作。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据分析效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的数据分析流程,极大地提高了效率。
第三部分、数据可视化工具

01

Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel附加组件引入的,后来因其强大的功能而广受欢迎。截至目前,它已被视为数据分析领域的领头羊,并且可以提供数据可视化和商业智能功能,使用户能够以较低的成本轻松创建美观的报告或BI仪表板。

02

Solver

Solver专用于企业绩效管理 (CPM) 数据可视化。其BI360软件既可用于云端又可用于本地部署,该软件侧重于财务报告、预算、仪表板和数据仓库的四个关键分析领域。

03

Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。可视化的仪表板可帮助公司有效地“理解”其业务绩效。
04

Tableau Public



Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具不同,Tableau可帮助新手克服最初的困难并动手实践。拖放功能使数据分析变得简单。除此之外,Tableau还提供了入门工具包和丰富的培训资源来帮助用户创建报告。

05

Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的数据管理平台。你可以使用它来收集,可视化和共享数据。Fusion Table与电子表格类似,但功能更强大、更专业。你可以通过添加CSV,KML和电子表格中的数据集与同事进行协作。你还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。

06

Infogram

Infogram提供了超过35种交互式图表和500多种地图,帮助你进行数据可视化。多种多样的图表(包括柱形图,条形图,饼形图和文字云等等)一定会使你的听众印象深刻。

第四部分、情感分析工具

01

HubSpot’s ServiceHub

HubSpot具有客户反馈工具,可以收集客户反馈和评论,然后使用自然语言处理 (NLP) 分析数据以确定积极意图或消极意图,最终通过仪表板上的图形和图表将结果可视化。你还可以将HubSpot’s ServiceHub连接到CRM系统,将调查结果与特定联系人联系起来。这样,你可以识别不满意的客户,改善服务,以增加客户保留率。

02

Semantria

Semantria是一款从各种社交媒体收集帖子、推文和评论的工具。Semantria使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。通过Semantria,公司可以了解客户对于产品或服务的感受,并提出更好的方案来改善产品或服务。

03

Trackur

Trackur的社交媒体监控工具可跟踪提到某一用户的不同来源。它会浏览大量网页,包括视频、博客、论坛和图像,以搜索相关消息。用户可以利用这一功能维护公司声誉,或是了解客户对品牌和产品的评价。

04

SAS Sentiment Analysis



SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的软件。网页文本分析中最具挑战性的部分是拼写错误。SAS可以轻松校对并进行聚类分析。通过基于规则的自然语言处理,SAS可以有效地对消息进行分级和分类。

05

Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻站点以及超过50种语言的上千万种其他来源。除此之外,它还可以按性别和位置对数据进行分类,使用户可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以访问实时数据并检查在线对话。

第五部分、数据库

01

Oracle



毫无疑问,Oracle是开源数据库中的佼佼者,功能丰富,支持不同平台的集成,是企业的最佳选择。并且,Oracle可以在AWS中轻松设置,是关系型数据库的可靠选择。除此之外,Oracle集成信用卡等私人数据的高安全性是其他软件难以匹敌的。

02

PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server,成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性,它可以处理大量数据。

03

Airtable

Airtable是基于云端的数据库软件,善于捕获和显示数据表中的信息。Airtable提供一系列入门模板,例如:潜在客户管理、错误跟踪和申请人跟踪等,使用户可以轻松进行操作。

04

MariaDB

MariaDB是一个免费的开源数据库,用于数据存储、插入、修改和检索。此外,Maria提供强大的社区支持,用户可以在这里分享信息和知识。

05

Improvado

Improvado是一种供营销人员使用自动化仪表板和报告将所有数据实时地显示在一个地方的工具。作为营销和分析领导者,如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据,那么Inprovado对你再合适不过了。你可以选择在Improvado仪表板中查看数据,也可以将其通过管道传输到你选择的数据仓库或可视化工具中,例如Tableau、Looker、Excel等。品牌,代理商和大学往往都喜欢使用Improvado,以大大节省人工报告时间和营销花费。

6. 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有:

1、Hadoop:它是最流行的数据仓库,可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB:它是领先的数据库软件,可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件,可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra:最强大的数据库,可以完美地处理数据块

5、Python:一流的编程语言,可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是:

1、描述性分析:它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外,它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析:它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术,例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析:这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析:当想要针对特定问题制定规定的解决方案时,会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析,以获得最准确的结果。除此之外,它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

7. 大数据开发工具有哪些

大数据研究的出现,为企业、研究机构、政府决策提供了新的行之有效思路和手段,想要做好大数据的管理和分析,一些大数据开发工具 的使用是必不可少的,以下是大数据开发过程中常用的工具:
1. Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码, 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台,它用Pig和Python的组合替代了MapRece以便开发者能简单地编写Hadoop管道(Pipeline)。
6. Placed Analytics
利用脚本语言以及API, PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括, 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商, 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。
7. Ingres Corp
它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache,Cloudera,Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
8. Talend Open Studio
Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下,集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,有很多内置模块,可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。
工具的熟练使用可以起到事半功倍的效果,以上仅仅是一些数据开发过程中常用的工具,对于大数据开发人员来说是需要熟练掌握的,当然,大数据开发 过程中也会需要借助一些其他的工具,这就需要大数据开发人员 具有发现和解决问题的能力,以及养成善于积累的习惯!

8. 大数据处理必备的十大工具!

大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表:

1.ApacheHive

Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2JaspersoftBI套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

3.1010data

1010data创立于2000年,是一个总部设在纽约的分析型云服务,旨在为华尔街的客户提供服务,甚至包括NYSEEuronext、 游戏 和电信的客户。它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。它也有它自己的查询语言,支持SQL函数和广泛的查询类型,包括图和时间序列分析。这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。

4.Actian

Actian之前的名字叫做IngresCorp,它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache,Cloudera,Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

5.PentahoBusinessAnalytics

从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块,你可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。

6.KarmasphereStudioandAnalyst

KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。在配置一个Hadoop工作时,Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。当出现所有数据处于同一个Hadoop集群的情况时,KarmaspehereAnalyst旨在简化筛选的过程,。

7.Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

8.

HP提供了用于加载Hadoop软件发行版所需的参考硬件配置,因为它本身并没有自己的Hadoop版本。计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一个“FlexZone”,允许用户在定义数据库方案以及相关分析、报告之前 探索 大型数据集中的数据。这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储,与Hadoop集成后为用户提供了一种 探索 HDFS数据表格视图的方法。

9.TalendOpenStudio

Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下,集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

10.ApacheSpark

ApacheSpark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

9. 大数据分析需要哪些工具

说到大数据,肯定少不了分析软件,这应该是大数据工作的根基,但市面上很多各种分析软件,如果不是过来人,真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求,总结了以下几点:
(1)SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R
(4)有获取外部数据的能力,如爬虫
(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据,总体来说,先学基础,再学理论,最后是工具。基本上,每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识,包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊,基础都还没扎实,知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的,要学习证券、银行、财务等各种知识,不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具,软件结合案列的实际应用,关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。
4、学会怎样操作这些软件,然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理,分析,最后输出结果,检验及解读数据。

10. 哪些软件适合企业做大数据分析用

大数据分析工具——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...
2.
大数据分析工具——思迈特软件Smartbi融合传统BI、自助BI、智能BI,满足BI定义所有阶段的需求;提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能;提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、

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