数据分析工具

适用于2020年的10大最佳大数据分析工具

时间:2020-01-07 16:31 点击:
适用于2020年的10大最佳大数据分析工具 2.数据分析工具简介

以下是10种最佳大数据分析工具及其用途和局限性。

1,Tableau Public

a,什么是Tableau Public - 大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。

使用Tableau的视觉效果,您可以调查一个假设。此外,浏览数据,并交叉核对您的见解。

b。Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web。 无需编程技能。 发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外,还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

c。Tableau Public的限制

所有数据都是公开的,并且限制访问的范围很小 数据大小限制 无法连接到[R 。 读取的唯一方法是通过OData源,是Excel或txt。 2, OpenRefine

a。什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外,将列放在列下,与关系数据库表非常相似。

b。OpenRefine的使用

清理凌乱的数据 数据转换 从网站解析数据 通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如,OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

c。OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集。 精炼对大数据不起作用 3,KNIME

a。什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作,分析和建模数据。它用于集成各种组件,用于数据挖掘和机器学习。

b。KNIME的用途

不要写代码块。相反,您必须在活动之间删除和拖动连接点。 该数据分析工具支持编程语言。 事实上,分析工具,例如可扩展运行化学数据,文本挖掘,蟒蛇,和[R 。

c。KNIME的限制

数据可视化不佳 4,RapidMiner

a。什么是RapidMiner - 数据分析工具

RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘,包括数据可视化,处理,统计建模和预测分析。

用Java编写的RapidMiner 作为大数据分析工具正在迅速获得认可。

b。RapidMiner的使用

它为业务分析和预测分析提供了一个集成环境。 除商业和商业应用程序外,它还用于应用程序开发。

c。RapidMiner的局限性

RapidMiner 在行数方面存在大小限制。 对于RapidMiner,您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。 5, Google Fusion Tables

a。什么是Google Fusion Tables

对于数据工具,我们有更酷,更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析,映射和大型数据集可视化工具。此外,Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

b。使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据。 跨越数十万行进行过滤和总结。 将表与Web上的其他数据组合在一起 您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化。

c。Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射。 在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。 6。NodeXL

a。什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外,访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

b。NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具,可帮助实现以下方面:

数据导入 图形可视化 图形分析 数据表示 该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开,包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘。

该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵,Pajek .net,UCINet .dl,GraphML和边缘列表。

c。NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语。 在稍微不同的时间运行数据提取。 7。Wolfram Alpha

a。什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

b。Wolfram Alpha的使用

Apple的Siri的附加组件 提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题。 帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述,商品信息和高级定价历史记录。

c。Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实,而不能处理观点。 它限制了每个查询的计算时间。 这些数据分析统计工具有何疑问?请给出意见。

8。Google搜索运营商

a。什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源,可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

b。Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果 Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

9,Excel解算器

a。什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外,它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。

这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具,有助于快速解决问题。

b。求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案。 它采用了多种方法,来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法,以找到解决方案。

c。求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一。 它会影响解决方案的时间和质量。 求解器会影响模型的内在可解性。 测试您的Hadoop知识

10, Dataiku DSS

a。什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外,它还有助于团队构建,原型和探索。虽然,它可以更有效地提供自己的数据产品。

b。Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此,他们可以构建,单击,指向或使用SQL等语言。

c。Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能 UI障碍:重新加载代码/数据集 无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中 仍然需要与SPARK集成 这些是顶级数据分析工具,这些都是最佳大数据分析工具。


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