1.最佳大數據分析工具
在這篇關於最佳
大數據分析工具的文章中，我們將瞭解最佳數據分析工具。此外，還將研究這些數據分析工具：Tableau Public，OpenRefine，KNIME，RapidMiner，Google Fusion Tables，NodeXL，Wolfram Alpha，Google搜索運算符，Solver，Dataiku DSS及其用途，限制和說明。最佳大數據分析工具
2.數據分析工具簡介
以下是10種最佳大數據分析工具及其用途和侷限性。
1，Tableau Public
a,什麼是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，並交叉核對您的見解。
b。Tableau Public的使用
- 您可以免費將交互式數據可視化發佈到Web。
- 無需編程技能。
發佈到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，並且限制訪問的範圍很小
- 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。什麼是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，與關係數據庫表非常相似。
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可用於將地址地理編碼到地理座標。
c。OpenRefine的侷限性
- Open Refine不適用於大型數據集。
- 精煉對大數據不起作用
3,KNIME
a。什麼是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。它用於集成各種組件，用於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。什麼是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，它還用於應用程序開發。
c。RapidMiner的侷限性
- RapidMiner 在行數方面存在大小限制。
- 對於RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。
5, Google Fusion Tables
a。什麼是Google Fusion Tables
對於數據工具，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
- 您可以合併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。什麼是NodeXL
它是關係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是用於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的侷限性
- 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。什麼是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
- 是Apple的Siri的附加組件
- 提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題。
- 幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。
c。Wolfram Alpha的侷限性
- 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。什麼是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。什麼是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，有助於快速解決問題。
b。求解器的使用
- Solver找到的最終值是相互關係和決策的解決方案。
- 它採用了多種方法，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。求解器的侷限性
- 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。
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10, Dataiku DSS
a。什麼是Dataiku DSS
這是一個協作數據科學軟件平臺。此外，它還有助於團隊構建，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的侷限性
- 有限的可視化功能
- UI障礙：重新加載代碼/數據集
- 無法輕鬆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。
希望這些對大家有所幫助，當然希望大家多多關注，更多精彩的文章帶給大家，
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