适用于2018年的10大最佳大数据分析工具

1.最佳大数据分析工具

在这篇关于最佳

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

• 是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。

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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。

希望这些对大家有所帮助，当然希望大家多多关注，更多精彩的文章带给大家，

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