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数据分析
大数据分析需要哪些工具
发布时间:2020-01-22    信息来源:未知    浏览次数:

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  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。

  Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

  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。

  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。

  Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测 试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。

  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 Googles Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

  通过开发“Drill”Apache开源项目,组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构,从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

  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。

  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。

  Pentaho BI 平台构建于服务器,引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器,安全,portal,工作流,规则引擎,图表,协作,内容管理,数据集成,分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的,可使用其他产品替换之。

  展开全部大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,以达到积极主动地预测需求;缓冲风险并且减少欺诈;优化、改善客户体验等目的。

  数据可视化工具推荐一款最新的国产软件DataFocus,采用了最新的中文自然语言处理系统,部署完成后使用起来和用浏览器搜索一样便捷简单,而且性价比很高,可以在他们的官网申请试用试试看。 简单介绍下: 首先是基于大数据前提的数据处理技术,可以对TB级的数据实现秒级响应,能交互式分析,上钻下钻挖掘数据; 然后是以无IT背景业务人员为目标用户,当然数据分析师也一样能用,而且可以更关注于问题本身,略去以前繁重的编程过程。 再者不需要IT人员进行事先建模,可在分析过程中灵活调整以及自动建模,提升分析的效率从而提升企业决策的洞察力和及时性。 最后,DataFocus采用自然语言分析处理,运用搜索问答式的交互方式,更贴合用户使用习惯,并在使用中运用AI智能去辅助用户对数据进行探索。赢咖2平台轻量建模、数据直连、灵活交互,相比传统BI成本更低、上线更快、使用更方便、价值更大。

  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:

  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。

  数据编程工具有Python、R、SAS等,目前用得多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快,语法、函数、面向对象这些都比较简单,没有基础的小伙伴也可以自学,不是很难。

  数据可视化不是很难,如果不要求特别美工的话,大家先理解图表,再研究研究仪表板,阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错,主要是展示的业务结构需要规划。

  大数据技术:这个相对来说有些难度,不过有专业的工具让我们用,比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具;

  分析&AI:这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法;上面的如果都学了,可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例,增加对数据分析的流程理解和相关技术应用,但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的,比较简单,建议大家自己编程实现,也可以到天池大赛、九道门上去看一些案例,自己做做训练。

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