10种最佳大数据分析工具下载推荐合集:哪个最好用?

2022年5月10日03:04:55 发表评论 265 次浏览

大数据分析工具提供对数据集的洞察。数据来自不同的大数据集群。该工具可帮助企业了解数据趋势、创建模式及其复杂性,并将数据转换为可理解的数据可视化。

常用的大数据分析工具有哪些?由于大数据的混乱性质,分析工具在了解你的业务绩效和获取客户洞察力方面非常重要。由于有许多在线可用的数据分析工具,本文将帮助你获得洞察力并选择最佳的大数据分析工具。

十大最好的大数据分析工具合集

我们向你展示了 10 种最佳和强大的大数据分析工具,适用于任何规模的企业。继续阅读!

KNIME

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图片来源:--tibco.com

最好的大数据分析工具推荐:KNIME(康斯坦茨信息挖掘器)于 2004 年 1 月开发。该工具由康斯坦茨大学的少数软件工程师设计。它是一个开源(免费)大数据分析工具,使你能够通过可视化编程检查和设计数据。借助模块化数据流水线概念,KNIME 可以集成不同的组件用于机器学习和数据挖掘。

KNIME 的用途

KNIME 包含在列表中的最大原因之一是它的拖放选项。使用 KNIME,你无需编写代码块。你可以简单地拖放活动之间的连接点。大数据分析工具支持不同的编程语言。你还可以扩展该工具的功能以分析化学数据、Python、R 和文本挖掘。

但是,在可视化数据时,该工具有其局限性。

总之,KNIME Analytics 是可以帮助你充分利用数据的最佳解决方案之一。你可以在 KNIME 中找到超过 1000 个模块和可立即执行的示例。同样,它包含一系列对数据科学家有用的集成工具和高级算法。

Apache Spark

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图片来源:--spark.apache.org

最佳大数据分析工具下载:Apache Spark 是列表中另一个出色的大数据分析工具,它提供了 80 多个高端运营商来协助设计并行应用程序。Spark 在不同的组织中用于分析大型数据集。

强大的处理引擎让 Spark 能够快速地大规模处理数据。它能够以 100 倍的内存速度和 10 倍的磁盘速度在 Hadoop 集群中运行应用程序。该工具完全基于数据科学,这使其能够轻松支持数据科学。与 KNIME 一样,Spark 也可用于机器学习和数据管道模型开发。

Spark 包含一个名为 MLib 的库,它提供动态的机器算法组。这些算法可用于数据科学,例如聚类、过滤、协作、回归、分类等。

最后,Apache Spark

  • 帮助在 Hadoop 集群中执行软件
  • 提供照明快速处理
  • 支持复杂的分析
  • 容纳 Hadoop 及其现有数据
  • 在 Python、Scala 或 Java 中提供内置 API

R 编程

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图片来源:--softpro9.com

R 是最好的大数据分析工具之一,广泛用于数据建模和统计。R 可以轻松处理你的数据并以各种方式显示它。它在结果、性能和数据容量等许多方面都优于 SAS。R 编译并支持不同的平台,例如 MacOS、Windows 和 UNIX。它包含 11,556 个经过适当分类的包。R 还提供了根据用户要求自动设置软件包的软件。同样,它可以用大数据编译。

R 是用三种不同的编程语言编写的——C、Fortran 和 R。由于 R 是一种支持开源软件环境的编程语言,因此受到许多开发用于数据分析的统计软件的数据挖掘者的青睐。近年来,可扩展性和易用性使 R 的流行度呈指数增长。

R 编程还提供图形和统计技术,包括非线性和线性建模、聚类、分类、时间序列分析和传统统计测试。

特征:

  • 轻松的数据处理和出色的存储设施
  • 提供可以计算数组或矩阵的不同运算符
  • 提供可用于数据分析的各种大数据工具的连贯集合
  • 提供在屏幕上显示或作为硬拷贝显示的图形工具

Talend

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图片来源:hortonworks.com

常用的大数据分析工具有哪些?Talend是最领先的开源大数据分析工具之一,专为数据驱动型企业设计。Talend 的用户可以在任何地方以任何给定的速度进行连接。Talend 的最大优点之一是它具有连接大数据规模的能力。它的速度提高了 5 倍,并且以 1/5 的成本执行任务。

该工具的目的是简化和自动化大数据集成。Talend 的图形向导生成本机代码。该软件还允许主数据管理、大数据集成和验证数据质量。

特征:

  • 提高大型数据项目的处理速度
  • 简化大数据的 ELT 和 ETL
  • 通过 MapReduce 和 Spark 进行简化。它提供本机代码
  • 支持自然语言处理和机器学习。它导致更智能的数据质量
  • 敏捷 DevOps 加速大数据项目
  • 促进所有 DevOps 流程

NodeXL

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最佳大数据分析工具下载:NodeXL 是一个网络和关系的智能分析软件。NodeXL 以其精确的计算而闻名。

NodeXL 是一种开源分析和可视化工具,被认为是分析数据的最有效工具之一。它包括高级网络指标和自动化。你还可以通过 NodeXL 管理社交媒体网络数据导入器。

NodeXL 的使用

Excel 中的此工具可在各个领域为你提供帮助:–

  • 数据表示
  • 数据导入
  • 图分析
  • 图形可视化

该工具与 Microsoft 2016、2013、2010 和 2007 完美集成。它将自己呈现为包含不同工作表的工作簿。工作表包含在图形结构中可以注意到的不同元素,例如边和节点。你可以导入不同的图形格式,例如边列表、GraphML、UCINet.dl、Pajek .net 和邻接矩阵。

但是,在 NodeXL 中,用户应该针对特定问题使用不同的种子条件。

Tableau Public

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图片来源:public.tableau.com

最好的大数据分析工具推荐:Tableau Public 软件是最好的大数据分析工具之一,它是一种开源工具,可让你连接任何数据源——基于 Web、Microsoft Excel 或企业仓库数据。该工具构建数据可视化、仪表板、地图等,并通过网络实时更新支持它们。你可以在社交媒体上分享分析结果,也可以通过不同的方式即时与客户分享。你可以下载各种格式的最终​​结果。为了充分利用 Tableau Public,建议用户拥有一个有组织的数据源。

Tableau Public 在大数据方面非常高效,这使其成为许多用户的个人最爱。此外,人们可以使用 Tableau Public 以更好的方式检查和可视化数据。

Tableau 用一个有吸引力的简单工具调整可视化。该软件在业务中非常高效,因为它可以通过数据可视化传达见解。Tableau 中的视觉效果可帮助你检查假设、简要检查你的直觉并在进入危险的统计旅程之前浏览数据。

OpenRefine

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图片来源:pilsudski.org

最好的大数据分析工具合集:OpenRefine 是一种数据清理工具,可让你纠正数据以进行数据分析。它早先被称为谷歌细化。

OpenRefine 对在列下方具有单元格的一系列数据起作用(结构类似于关系数据库表)。

用途

  • 清理杂乱的数据
  • 转换数据
  • 你可以从 Web 服务获取数据并将其添加到数据集中。例如,该工具可用于将地址地理编码为各种地理坐标
  • 你可以解析来自不同网站的数据

但是,对于较大的数据集,建议不要使用 OpenRefine。

Pentaho

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图片来源:allvectorlogo.com

常用的大数据分析工具有哪些?Pentaho 是一种解决方案,可帮助你从组织数据中提取价值。这个大数据分析工具可以简单地准备和混合任何数据。它包含范围广泛的工具,可以毫不费力地确定、可视化、调查、报告和预测。Pentaho 是开放的、可嵌入的和可扩展的。该工具旨在确保每个用户,无论是开发人员还是业务用户,都可以将数据转化为价值。

Orange

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图片来源:orange.biolab.si

最佳大数据分析工具下载:开源数据分析和可视化专家工具 Orange 为专家和新手创造了奇迹。它是一个多合一的分析工具,提供交互式工作流来可视化和分析数据。该工具包括强大的工具箱等功能,该工具箱提供了广泛的工具来设计交互式工作流程。

此外,该软件包包括各种可视化、散点图、热图、网络、树状图、树和条形图。

Weka

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图片来源:--cs.waikato.ac.nz

最好的大数据分析工具推荐:Weka 是一个了不起的开源工具,可用于组织中的大数据分析。该工具包含专用于数据挖掘过程的不同机器学习算法。你可以直接将算法应用于数据集或通过你的 JAVA 代码调用它们。该工具非常适合创建新的机器学习模式,因为它完全是用 JAVA 开发的。此外,该工具支持各种数据挖掘任务。

即使你有一段时间没有编程,Weka 也可以帮助你理解数据科学的概念。对于编程专业知识有限的用户来说,它确实使该过程变得轻而易举。

我们的清单到此结束!这些是最好的大数据分析工具,可以为你的组织带来福音。使用这些工具,你的组织在将数据转化为价值时绝不会面临挑战。

木子山

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