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50款大数据分析工具
excel：excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 d3：d3（data driven documents）是支持svg渲染的另一种javascript库。 但是d3能够提供大量线性图和条形...
大数据处理套件
用户可以按需部署大数据处理服务实现数据处理需求，例如：报表展示，数据提取、分析，客户画像等大数据应用。 腾讯大数据处理套件 简介 腾讯大数据处理套件 是基于腾讯多年海量数据处理经验对外提供的可靠 安全 易用的大数据处理平台 您可以借助 在公有云 私有云 非云化环境根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析...
15个国外顶级的大数据分析工具
数据分析可以为用户提供对其客户，业务和行业的更深入了解。 有三大类数据分析可提供不同级别的洞察力传统商业智能（bi）可提供传统的周期性数据报告。 自助分析使最终用户能够在it提供的数据和工具的上下文中构建自己的分析。 嵌入式分析在传统业务应用程序（如hr系统，crm或erp）的范围内提供商业智能。 这些分析在...
云计算给大数据分析工具带来了什么
人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。 而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？ 对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？ 17218300_937342.jpg 大数据的机遇or挑战大数据与传统的海量数据...
关于数据分析工具的终极问题
今天我想分享的是一个非常重要的话题，就是关于数据分析工具，这也可能会影响到大家的职业发展路线。 因为选择一个工具开始学习是要花很多学习成本的。 如果不清楚这款工具会给你带来什么价值，就盲目开始学，很有可能误入歧途。 powerbi这个产品上线了大概两年多的时间，其实我也是在一年多以前才开始接触它...
Snova 数据仓库
借助于 snova，您可以在数分钟内创建数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作； 也可以使用丰富的 postgre 开源生态工具，实现对 snova 中海量数据的即席查询分析、etl 处理及可视化探索； 还可以借助 snova 云端数据无缝集成特性，轻松分析位于 cos、cdb、es 等数据引擎上的pb级数据。 腾讯云 数据...
干货 | 19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总
然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如knime和orange，到各种用java、c++编写...
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大数据分析学习必须用到的工具，一定要收藏
简单来说，我们可以把大数据分析工具简单分成两个维度：第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层第二维度：用户级——部门级——企业级——bi级1、数据存储层数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型...
云数据仓库套件 Sparkling
sparkling基于业界领先的apache spark框架，您可以在数分钟内创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效地按需快速弹性扩容。 通过一站式大数据开发和科学平台datastudio进行集群管控、数据集成、元数据管理、工作流开发、数据加工处理、结果可视化等操作，深度集成商业智能分析saas bi，构建企业级数据集市...
大数据分析流程
你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一... 你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没...
3款口碑炸裂的BI数据分析工具测评
作为当下最广泛使用的数据分析工具，它的好处实在太多啦：对比excel、python、r，不用写代码，不用写sql，降低了数据分析的准入门槛，小白上手毫不费劲。 能快速响应报表需求，准备好数据，出张报表也就是1个小时的事，再不济当取数机器也是极佳的选择。 数据挖掘可视化应有尽有，对比excel，以及开发级的echarts...
何为大数据分析？
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。 语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地...
云数据库 PostgreSQL
如何挖掘数据中的价值一直都是现代化企业需要关注的首要问题 借助 丰富的数据类型窗口函数 高级分析功能 高效多表关联能力 并行查询优化 外部数据源插件级别大单表支持等能力 您可以轻松搭建数据库仓库或大数据分析平台 为企业运营加分云数据库 云数据库 计算型 前往购买 内存 硬盘 客户案例 开始使用腾讯云 按照我们...
Spark快速大数据分析
一、spark数据分析导论1.spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了mapreduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理2. 包括spark core、spark sql、sparkstreaming（内存流式计算）、mllib（机器学习）、graphx（图计算）3. 适用于数据科学应用和数据处理应用二、spark下载与入门1.spark...
分享7个数据分析的有用工具
选自towardsdatascience 作者：perter nistrup机器之心编译参与：魔王如何提升数据分析能力？ peter nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。 本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括： 1. pandas profiling2. 使用 cufflinks 和 plotly 绘制 pandas 数据3. ipython 魔术命令4. jupyter 中的格式...
测评三个数据分析工具后，我终于找到了小白都会的数据可视化
你可以把它视作为可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果； 你也可以把它作为报表工具，因为它能接入各种oa、erp、crm等系统数据，不写代码不写sql就能批量化做报表。 你还可以把它看作数据分析工具，其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表，可以借助finebi做一些探索性的分析。 可视化驾驶舱?...
这大概是今年最值得推荐的“数据分析工具”
将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。 涉及数据仓库，etl，olap，权限控制等模块。 分析师刚上手往往更多的是做报表，而做报表更多用到的是bi。 在学习数据分析的初级阶段，为了培养分析思维，快速了解数据分析。 我通常会推荐大家用bi上手分析。 因为bi上手简单，避免了大部分人因为工具的羁绊而让数据...
数据分析工具深度评测：Tableau与FineBI，哪个更好用？
谈起当今最受欢迎的数据分析工具，可能很多人都会想到国外的tableau和国内的代表自助式工具finebi，但其实很多人都不知道他们之间的差异，那么这两个产品究竟谁优谁劣呢？ 从定位上讲二者都属于自助式分析工具，在国内企业中十分风行，我也经常在工作中用到这两个工具，下面就根据自己的使用感受，从市场地位、可视化...
盘点：国内外15大 BI 数据可视化工具
microsoft power bi 是一套主要在azure上运行的业务分析工具，可以连接到数百个数据源，简化数据准备，并驱动点对点的分析。 它也是市场上成本最低的bi解决方案之一，power bi pro是一款免费的windows桌面分析工具和免费的移动查看应用程序，每个用户每月的价格为9.99美元。 power bi premium是一个虚拟服务器，根据...
