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2020年最值得推荐的十大数据分析工具,有你用的吗

本文摘要:前言近几年,大数据驱动的业务越来越广泛。以大数据驱动为基石的人工智能、云盘算、物联网等新兴技术蓬勃生长,预示着人们进入了第三次信息技术浪潮。 事实证明,数据驱动对IT创新和企业业务生长都有利益,它从数据信息中获取价值,明白数据及其模式,然后从中预测和发生效果。在数据驱动中数据分析师起着基础性的作用,因为他们卖力组织,评估和研究数据及其治理模式。 乐成的数据分析师不仅要具有一定的资格和教育,还必须醒目一些特定的工具。

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前言近几年,大数据驱动的业务越来越广泛。以大数据驱动为基石的人工智能、云盘算、物联网等新兴技术蓬勃生长,预示着人们进入了第三次信息技术浪潮。

事实证明,数据驱动对IT创新和企业业务生长都有利益,它从数据信息中获取价值,明白数据及其模式,然后从中预测和发生效果。在数据驱动中数据分析师起着基础性的作用,因为他们卖力组织,评估和研究数据及其治理模式。

乐成的数据分析师不仅要具有一定的资格和教育,还必须醒目一些特定的工具。尤其是在数据收罗,数据清理,数据堆栈,数据分析,以及数据可视化方面。今天我将通过我自身的数据分析实践,盘货数据分析的十大工具,让你的数据变得更有价值。

RapidMinerRapidMiner 起初是德国多特蒙德工业大学人工智能学院的 Ingo Mierswa、Ralf Klinkenberg和Simon Fischer配合开发的一个项目,它可以快速、轻松地对数据举行处置惩罚。RapidMiner能够举行数据准备,机械学习,深度学习,文本挖掘,预测分析,数据可视化和模型优化等事情,并在汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、及快消行业、通讯业、以及公用事业等各个行业都有着广泛的应用。它现在自带有1500多种功效,可以同时满足函数模型拖曳与编程两种功效,为技术人员与非技术人员提供了交互式的互动页面。

RapidMiner能使用户自动执行预界说的关联分析,内置模板和可重复的事情流程。Gartner一连六年将RapidMiner置于数据科学和机械学习平台魔力象限的向导者象限中,并指出,RapidMiner为自动化的端到端模型开发提供了广泛而深入的建模功效。

Apache SparkApache Spark基本上是一种全能的分析引擎,是使用最多的数据分析工具。它最初由加州大学伯克利分校的Matei Zaharia开发,第一个版本于2012年公布。它附带有多个API,这些API勉励数据科学家重新会见数据以举行机械学习,数据科学,SQL存储、图形盘算等。它是对Hadoop的革新,但可以比MapReduce更快地执行多次,并在会见磁盘时比Hadoop快10倍。

Spark 有许多关于机械学习的 API,它们可以资助数据科学家凭据给定的信息做出惊人的预测,同时它提供的许多模块会让那些使用 Python 的 pandas 或 R 语言的 data.frame 或者 data.tables 的数据分析师、数据科学家或研究人员以为很熟悉。另外,Spark 在集群治理方面格外醒目,与Hadoop相比,它的革新要好得多,因为后者仅用于存储,正是集群治理系统能够使 Spark 快速处置惩罚应用法式。MySQLMySQL是一个开放源代码的关系型数据库治理系统(RDBMS),是RDBMS中的佼佼者,它使用SQL(结构化查询语言)举行建立,它有种种电子编程应用法式,尤其是在Web服务器中。

虽然有多种存储信息的方法,但总是需要通过有效会见和可分析的方式存储数据,因而数据库被视为数据科学中最有用的技术,这时可以使用 MySQL 收集,清理和可视化数据。DataRobotDataRobot由 Jeremy Achin 和 Thomas DeGodoy 于 2012 年在美国波士顿建立,它为所有专业水平的数据科学家提供了一个机械学习平台,可在很少的时间内建设并实施准确的预测模型。

该技术通过改变预测分析的速度和经济性来解决数据分析师的痛苦。DataRobot云平台是凭据一些世界顶级数据科学家的信息和履历构建而成的,它在不凌驾几分钟的时间内,可以组装世界一流的预测模型。

DataRobot 凭借灵活的部署,治理,培训和世界一流的支持者等重大业务功效,扩大了机械学习平台的价值。BigMLBigML 是另一种普遍使用的数据科学工具。它提供了一个完全可交互的基于云的情况,可用于处置惩罚机械学习算法。BigML提供了使用云盘算满足行业先决条件的尺度化软件。

同时,它通过Rest API提供了一种易于使用的Web界面,你可以凭据自己的数据需求建立免费帐户或高级账户。它允许对数据举行交互式可视化,并使你能够在移动或IoT小工具上发送可视化图形。

Go Spot CheckGo Spot Check是一个具有突破性的应用法式,可供现场团队实时收集和提供共享数据。准确来讲,它是一个BI分析平台,允许用户组装和收集实时详细信息,并举行快速分析以解决敏锐的业务问题。该工具执行三个简朴步骤:建立,收集和分析,以实现数据分析。在这个法式中,用户可以实时分析数据,而且可以会见仪表板以视察事情进度和执行情况。

AlteryxAlteryx 公司总部位于加利福尼亚州尔湾市,它提供了一个快速实施的端到端分析平台,该平台可以使业务专家和数据研究人员到场其中,以打破信息障碍,它提供改变游戏规则的权力,从而为你带来庞大的利益业务问题。Alteryx平台可自助,点击,简化,适用于全球领先企业中的众多小我私家。

MozendaMozenda 是基于企业云的 Web 爬虫平台。它可以资助组织最有效,最经济地收集和组织网络信息。

该工具具有点击界面和易于使用的UI。该设备分为两个部门:一个用于建立数据提取项目的应用法式和一个用于运行署理,组织效果以及导出数据的Web控制台。它易于合并,并允许用户以CSV,TSV,XML或JSON组形式公布效果。

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该工具同样允许API会见以获取信息,而且具有内置的存储集成,例如FTP,Amazon S3,Dropbox等。MATLABMATLAB是用于处置惩罚数学数据的多范式数值盘算情况。它是一种开源软件,可举行矩阵盘算,算法执行和数据统计建模。MATLAB最广泛地用于多个科学学科。

在数据科学中,MATLAB用于模拟神经系统和蓬松的原理。使用MATLAB图形库,你可以实现惊人的可视化效果。MATLAB还用于图像和信号处置惩罚,这使得它成为数据科学家的一种多功效工具,因为他们可以处置惩罚从数据清理分析到进一步的深度学习算法中的所有问题。

PaxataPaxata率先提供了智能的自助服务数据准备应用法式,该应用法式基于机械学习提供通用企业级平台,它能够使所有企业用户自动地将原始信息立刻转换为停当信息,从而成为企业的先锋。他们的自适应信息平台可以未来自任何数据源,任何云或任何条件的数据划分到信息结构中,以使任何公司都能制作可信赖的信息。使用Paxata,用户单击即可完成下令,而不是敲代码,只需几分钟,而不是几个月。他们与所有业务的消费者举行互动,以使他们以飞快的速度掌握数据,成为信息启发型企业。

Paxata与诸如Cloudera和Amazon之类的云提供商,大数据和商业智能解决方案提供商精密互助,而且与BI设备(包罗Salesforce Wave,Tableau,Qlik和Microsoft Excel)完美地联合在一起,从而显著缩短了获取有价值信息的时间。结语工欲善其事,必先利其器!大家另有什么可推荐的数据分析工具,接待大家在评论区交流。

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