大數(shù)據(jù)現(xiàn)在正在蓬勃發(fā)展。這就是為什么許多大數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)運(yùn)而生或自我更新以更具競(jìng)爭(zhēng)力的原因。但是有沒有認(rèn)為大數(shù)據(jù)比其他任何技術(shù)都更受歡迎?原因是大數(shù)據(jù)技術(shù)幾乎使用所有技術(shù)來獲取原始數(shù)據(jù)。

因?yàn)槭占凸芾碛脩魯?shù)據(jù)的技術(shù)、應(yīng)用程序、軟件、游戲越來越多。大數(shù)據(jù)用于管理來自不同來源的所有這些數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，以做出最準(zhǔn)確的決策。

什么是大數(shù)據(jù)分析?

大數(shù)據(jù)分析用于從各種來源生成的原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)幫助我們獲得有意義的見解、隱藏的模式、未知的相關(guān)性、市場(chǎng)趨勢(shì)等等。大數(shù)據(jù)分析的主要?jiǎng)訖C(jī)是提供有價(jià)值的見解，以便為未來做出更好的決策。

大數(shù)據(jù)分析的類型

規(guī)范性分析

當(dāng)我們想要為特定問題制定規(guī)定的解決方案時(shí)，我們會(huì)使用這些分析。它與描述性和預(yù)測(cè)性分析一起使用，以獲得最準(zhǔn)確的結(jié)果。除此之外，它還使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得最佳結(jié)果。

描述性分析

它將過去的數(shù)據(jù)匯總成人們可以輕松閱讀和理解的形式。使用此分析創(chuàng)建與公司收入、銷售額、利潤(rùn)等相關(guān)的報(bào)告非常容易。除此之外，它在社交媒體指標(biāo)方面也非常有益。

預(yù)測(cè)分析

該分析用于對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。它通過使用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等各種大數(shù)據(jù)技術(shù)來使用歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)。通過這種分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)用于不同行業(yè)的不同目的。

診斷分析

它首先處理確定問題的原因。它使用各種技術(shù)，例如下鉆、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)恢復(fù)等。診斷分析提供對(duì)特定問題的深入洞察。

大數(shù)據(jù)分析的周期

定義目標(biāo)

沒有目標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析是毫無價(jià)值的，這就是為什么需要在大數(shù)據(jù)分析生命周期的初始階段定義目標(biāo)的原因。

數(shù)據(jù)識(shí)別

網(wǎng)上有大量的數(shù)據(jù)源。但為了準(zhǔn)確地使用大數(shù)據(jù)分析，需要選擇特定的數(shù)據(jù)源以獲得最佳結(jié)果并最大限度地減少大數(shù)據(jù)分析工具的負(fù)載。

數(shù)據(jù)過濾

在確定數(shù)據(jù)源之后，從工具生成的數(shù)據(jù)總量中刪除不必要的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)提取

在數(shù)據(jù)過濾之后，設(shè)置數(shù)據(jù)源以定期從中提取數(shù)據(jù)，然后將它們轉(zhuǎn)換為兼容的形式。

數(shù)據(jù)聚合

數(shù)據(jù)提取后，組合來自不同來源的相同數(shù)據(jù)集以獲得更精確的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理。

數(shù)據(jù)分析

獲得所需數(shù)據(jù)后，使用最強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)工具執(zhí)行各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化將需要展示的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，以便人們更好的理解。這就需要一些數(shù)據(jù)可視化工具，比如：Tableau、PowerBI、SovitChart等等。

分析結(jié)果

一旦完成了數(shù)據(jù)分析過程，就該最終分析結(jié)果了。在這方面，需要確保將結(jié)果提供給業(yè)務(wù)利益相關(guān)者，以做出準(zhǔn)確的決策。

大數(shù)據(jù)分析工具

R-Programming

R-Programming是對(duì)所有人免費(fèi)的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)編程語言，可用于統(tǒng)計(jì)分析、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等。R-Programming還可以擴(kuò)展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

數(shù)據(jù)分析師可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)引擎，基于相關(guān)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集提供更好和更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)。還可以在 R-Programming中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，還可以與任何編程語言(如 Java、C、Python)集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準(zhǔn)確的分析。R-Programming提供了許多可在任何數(shù)據(jù)集中使用的繪圖和圖形。

Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領(lǐng)先的開源大數(shù)據(jù)分析工具。是一個(gè)軟件框架，用于在商品硬件集群上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和運(yùn)行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)或 HDFS 和 MapReduce。被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析的頂級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它具有在數(shù)百臺(tái)服務(wù)器上存儲(chǔ)和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

MongoDB

MongoDB是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件。它基于 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，可用于存儲(chǔ)比基于 RDBMS 的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件更多的數(shù)據(jù)。MongoDB 是強(qiáng)大的，它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對(duì)組成，即 MongoDB 中的基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但在 MongoDB 中，每個(gè)文檔的大小、內(nèi)容和字段數(shù)量會(huì)有所不同。

MongoDB 最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對(duì)象。MongoDB 有一個(gè)內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系以存儲(chǔ)數(shù)組和其他元素。

RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)模型部署等的領(lǐng)先平臺(tái)之一。是最好的免費(fèi)大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

RapidMiner 是用于分析過程設(shè)計(jì)的最強(qiáng)大的工具，具有一流的圖形用戶界面。它獨(dú)立于平臺(tái)，適用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。提供了各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設(shè)計(jì)器工具的幫助下減少了編寫冗長(zhǎng)代碼的需要。

RapidMiner 使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop 中進(jìn)行訓(xùn)練。除此之外，它還支持團(tuán)隊(duì)協(xié)作、集中式工作流管理、Hadoop 模擬等。還組裝請(qǐng)求并重用 Spark 容器以智能優(yōu)化流程。

Apache Spark

Apache Spark 是最好和最強(qiáng)大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。可以借助其數(shù)據(jù)處理框架處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或與其他分布式計(jì)算工具，在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上分布數(shù)據(jù)處理任務(wù)非常容易。

它具有流式 SQL、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點(diǎn)成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快和通用生成器。可以在內(nèi)存中以一百倍的速度處理數(shù)據(jù)，在磁盤中以十倍的速度處理數(shù)據(jù)。

除此之外，它還擁有 80 個(gè)高級(jí)算子，可以更快地構(gòu)建并行應(yīng)用程序。它還提供 Java 中的高級(jí) API。還提供了極大的靈活性和多功能性，因?yàn)樗梢耘c HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra 等不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一起使用。

Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是微軟處理的公共云計(jì)算平臺(tái)，是提供廣泛服務(wù)的領(lǐng)先平臺(tái)，包括計(jì)算、分析、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)。

Windows Azure 提供標(biāo)準(zhǔn)和高級(jí)兩類大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它與大量數(shù)據(jù)工作負(fù)載無縫協(xié)作。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力，以及行業(yè)領(lǐng)先的 SLA 和企業(yè)級(jí)安全性和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳高效平臺(tái)。它提供了在最先進(jìn)的應(yīng)用程序中易于生成的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。無需 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務(wù)器進(jìn)行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript 和 C#。

Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一個(gè) BI 工具，可以無縫地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)，以更好地了解原始數(shù)據(jù)。同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個(gè)數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)軟件、云存儲(chǔ)、CRM 等等。還可以在方便時(shí)自定義報(bào)告，因?yàn)樗试S生成動(dòng)態(tài)且高度自定義的可操作報(bào)告。

在 Zoho 分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因?yàn)樗子诓渴鸷蛯?shí)施。世界各地的用戶廣泛使用這個(gè)平臺(tái)。此外，它還使我們能夠在應(yīng)用程序中生成評(píng)論，以促進(jìn)員工和團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。

結(jié)論

隨著數(shù)據(jù)量的增加，大數(shù)據(jù)可視化及大數(shù)據(jù)分析將會(huì)越來越重要。這就是為什么我們需要了解大數(shù)據(jù)分析工具的原因。

如果對(duì)大數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)仍有任何疑問，可以聯(lián)系我們。除此之外，國(guó)內(nèi)也有很多大公司的大數(shù)據(jù)分析工具，比如阿里巴巴的DataV、百度的Sugar BI、網(wǎng)易的有數(shù)BI、微軟的Power BI等等，這里就不一一做介紹了，需要了解可以自己嘗試使用這些大數(shù)據(jù)分析工具。

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本文由“大數(shù)據(jù)可視化工具SovitChart”翻譯整理，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來源出處。

文 | 數(shù)維圖（SovitJs）

總結(jié)

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