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適用于2020年的10大最佳大數據分析工具

來源:未知 編輯:小螞蟻站長 時間:2020-01-07 16:31:22 閱讀:
適用于2020年的10大最佳大數據分析工具 2.數據分析工具簡介

適用于2020年的10大最佳大數據分析工具

以下是10種最佳大數據分析工具及其用途和局限性。

1,Tableau Public

a,什么是Tableau Public - 大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。

使用Tableau的視覺效果,您可以調查一個假設。此外,瀏覽數據,并交叉核對您的見解。

b。Tableau Public的使用

您可以免費將交互式數據可視化發布到Web。 無需編程技能。 發布到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頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

c。Tableau Public的限制

所有數據都是公開的,并且限制訪問的范圍很小 數據大小限制 無法連接到[R 。 讀取的唯一方法是通過OData源,是Excel或txt。 2, OpenRefine

a。什么是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟件。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外,將列放在列下,與關系數據庫表非常相似。

b。OpenRefine的使用

清理凌亂的數據 數據轉換 從網站解析數據 通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如,OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。

c。OpenRefine的局限性

Open Refine不適用于大型數據集。 精煉對大數據不起作用 3,KNIME

a。什么是KNIME - 數據分析工具

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

b。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。 該數據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據,文本挖掘,蟒蛇,和[R 。

c。KNIME的限制

數據可視化不佳 4,RapidMiner

a。什么是RapidMiner - 數據分析工具

RapidMiner提供機器學習程序。而數據挖掘,包括數據可視化,處理,統計建模和預測分析。

用Java編寫的RapidMiner 作為大數據分析工具正在迅速獲得認可。

b。RapidMiner的使用

它為業務分析和預測分析提供了一個集成環境。 除商業和商業應用程序外,它還用于應用程序開發。

c。RapidMiner的局限性

RapidMiner 在行數方面存在大小限制。 對于RapidMiner,您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。 5, Google Fusion Tables

a。什么是Google Fusion Tables

對于數據工具,我們有更酷,更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析,映射和大型數據集可視化工具。此外,Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一。

b。使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據。 跨越數十萬行進行過濾和總結。 將表與Web上的其他數據組合在一起 您可以合并兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化。

c。Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射。 在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。 6。NodeXL

a。什么是NodeXL

它是關系和網絡的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網絡分析和可視化軟件。NodeXL是用于數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網絡指標。此外,訪問社交媒體網絡數據導入程序和自動化。

b。NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具,可幫助實現以下方面:

數據導入 圖形可視化 圖形分析 數據表示 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構元素的工作表。這就像節點和邊緣。

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。

c。NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語。 在稍微不同的時間運行數據提取。 7。Wolfram Alpha

a。什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

b。Wolfram Alpha的使用

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

c。Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實,而不能處理觀點。 它限制了每個查詢的計算時間。 這些數據分析統計工具有何疑問?請給出意見。

8。Google搜索運營商

a。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結果。這立即得到最相關和有用的信息。

b。Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果 Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

9,Excel解算器

a。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中的線性編程和優化工具。

這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具,有助于快速解決問題。

b。求解器的使用

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

c。求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一。 它會影響解決方案的時間和質量。 求解器會影響模型的內在可解性。 測試您的Hadoop知識

10, Dataiku DSS

a。什么是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟件平臺。此外,它還有助于團隊構建,原型和探索。雖然,它可以更有效地提供自己的數據產品。

b。Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供交互式可視化界面。因此,他們可以構建,單擊,指向或使用SQL等語言。

c。Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能 UI障礙:重新加載代碼/數據集 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 這些是頂級數據分析工具,這些都是最佳大數據分析工具。


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