大数据分析一般用什么工具呢?

发布网友 发布时间:2022-04-22 22:42

我来回答

4个回答

热心网友 时间:2022-05-02 05:29

虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。


热心网友 时间:2022-05-02 06:47

大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
在浩瀚的数据中,如果放置这些数据,不去分析整理,那就相当于一堆废的数据,对我们的发展没有任何意义。今天给大家分享的就是:大数据分析工具的介绍和使用。
工具一:Pentaho BI
Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样,这个框架以流程作为中心,再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品,便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后,它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些产品,有效的集成一起,再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。

工具二:RapidMiner
在世界范围内,RapidMiner是比较好用的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上,RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围,主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价,还有各类数据艺术。
工具三:Storm
Storm这个实时的计算机系统,它有分布式以及容错的特点,还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理,还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言,而且很简单,使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。
工具四:HPCC
某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划,那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元,主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件,以此来开发千兆比特的网络技术,还有支持太位级网络的传输性能,进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
工具五:Hadoop
Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠,它假设了计算元素以及存储可能失败,基于此,它为了保证可以重新分布处理失败的节点,维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩,是因为它可以对PB级数据进行处理。
当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

热心网友 时间:2022-05-02 08:21

大数据开发是一个复杂的IT系统,需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层:Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集,另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据;
1.2储存层:分布式文件系统HDFS最为常用;
1.3计算层:有不同的计算框架可以选择,常见的如MapRece、Spark等,一般来讲,如果能使用计算框架的“原生语言”,运算效率会最高(MapRece的原生支持Java,而Spark原生支持Scala);
1.4应用层:包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等,更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力.

热心网友 时间:2022-05-02 10:29

以前大数据分析会用到多种工具,比如数仓工具、数据建模工具、BI工具等等。现在新一代的大数据分析平台,都是一站式的数据分析平台,一个平台搞定所有。比如亿信一站式数据分析平台(ABI),该平台融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据处理分析平台。提供的数据分析工具丰富:除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外,ABI还支持自助式分析,包括拖拽式*分析、看板和看板集,业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时,类word即席报告、幻灯片报告,让汇报展示更加出彩。

声明声明:本网页内容为用户发布,旨在传播知识,不代表本网认同其观点,若有侵权等问题请及时与本网联系,我们将在第一时间删除处理。E-MAIL:11247931@qq.com