在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。 ，让我们来看看三个大数据Python工具。 Python Pandas 我们将讨论的第一个工具是Python Pandas。正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 PySpark 我们将讨论的下一个工具是PySpark。这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。 如果您不熟悉大数据并希望了解更多信息，请务必在AdminTome在线培训中注册我的免费大数据入门课程。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。 免费提供数据挖掘技术和库 2. 100%用Java代码（可运行在操作系统） 3. 数据挖掘过程简单，强大和直观 4. 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 5. BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。
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大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。 SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。 提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。 Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。 Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
❖ 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 虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。 ❖ Processing：Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。 ❖ Gephi：Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 ❖ Weka：Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ❖ Circos：Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 01 数据清理（Data cleaning） 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。 因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组（SUVG）设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。 02 统计分析（Statistical analysis） 有时，你需要你的数据的图形化的表达。 3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让 Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场 来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。 整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。 导入 / 预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。 大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。 功能和特点： 免费提供数据挖掘技术和库 100%用Java代码(可运行在操作系统) 数据挖掘过程简单，强大和直观 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程 BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： ? 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。 因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。 统计分析(Statistical analysis) 有时，你需要你的数据的图形化的表达。 3、R项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场
该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。 “Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等 功能和特点： 免费提供数据挖掘技术和库 100%用Java代码(可运行在操作系统) 数据挖掘过程简单，强大和直观 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程 BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。 这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
本文主要介绍4大战略分析工具，对于数据分析师而言，这4大战略分析工具，频繁会被用到。 一般来说，当公司新开发一款产品的时候，或者进行竞品分析的时候，SWOT分析都是比较好的工具。 下面以早年的滴滴打车为例，滴滴进行产品战略分析的时候，根据SWOT分析，结果如下图所示： ? 还需要注意，这里的结论，一定是根据数据分析定量得出的结果。 下面介绍在企业数据分析中，常见的3种BCG应用场景。 2.1 BCG矩阵及象限特性 ? 以上，就是今天介绍的数据分析常用四大战略分析工具，在进行数据分析的时候，离不开这些模型的使用，但各个工模型优缺点分明，选择使用即可。 声明:【原创文章，若要转载，请联系作者，谢谢！】
小特工具箱又新增一个功能：大数据分析工具，界面如下图所示。基于DevExpress组件中的PivotGridControl控件，以前没注意到这个控件，最近才开始使用，发现确实挺好用。 做一般的数据分析，够用了。 ? 我们以分析豆瓣电影评论为例，春节档电影最大黑马要数贾玲的《你好，李焕英》，我们通过抓取能够得到这部电影的豆瓣电影评论，保存成JSON。 因为这个工具目前是单表操作，所有我们要额外加工下，把评论时间拆分下，分成评论日期和评论小时，还要再加一个聚合字段（相当于销售订单中的发货数量，用于统计）。至此，要分析的数据我们就准备好了。 ? 右侧可以选择BI分析时的列，比如我们只统计电影评论的每天有多少条，每小时有多少条。我们就可以选择这3列，注意：数据类型需改为Int型，不然是无法统计的。 最后补充下，这个工具的数据源，支持这些 JSON字符串和文件，要求List结构 Excel文件，首个Sheet页数据 SQL语句，需连接数据库 DataTable（转成DataSet再WriteXml即可
因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 (1)Tableau Tableau是国外市场上比较成功的大数据分析BI工具，它可以轻松处理数百万行数据。大量数据可以创建不同类型的可视化，而不会对仪表板造成影响。 (3)亿信ABI 亿信ABI是国内比较知名的一款大数据分析BI工具，是亿信华辰深耕商业智能领域十多年，在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上，自主研发的一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化 (5)FineBI FineBI是帆软公司的一款大数据分析BI工具，它支持30多个数据库表和SQL数据源，支持Excel、TXT等文件数据集，支持多维数据库、程序数据集等多种数据源。 FineBI具有spider引擎，可以对大数据分析做出快速反应，支持本地模式和直连模式。 以上推荐的5款产品都是目前市场上主流的大数据分析BI工具，对大数据分析有需求的客户不妨了解下。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。 Chartist.js Chartist.js是一个免费的数据可视化，可让您快速轻松地创建响应式图表。 该工具具有极大的灵活性，可定制。您甚至可以使用CSS动画和过渡到SVG元素。 14. 此免费工具可用于分析密集数据集。该工具可高度自定义，适用于所有浏览器。该工具为误差棒/置信区间提供强大支持。 20. 数据可视化对于准确的数据分析至关重要 有了正确的工具，您就可以轻松地向利益相关者汇总和解释复杂的数据。通过利用数据产生的可操作的见解，公司可以获得巨额利润和节省。我们谈论的有多大？ 如果使用得当，数据分析和可视化有能力改变人们的生活方式。
具有很多功能，包括元数据编辑器，SQL编辑器，丰富的数据编辑器，ERD，数据导出/导入/迁移/备份，SQL执行计划等。 基于Eclipse平台。 使用插件架构，并为以下数据库提供附加功能：MySQL / MariaDB，PostgreSQL，Greenplum，Oracle，DB2 LUW，Exasol，SQL Server，Sybase / SAP image.png 环境支持： 需要安装Java环境 下载 官网下载 使用 image.png 连接数据库 数据库-新建数据库 image.png 选择数据库的类型，连接即可！ 版权属于：逍遥子大表哥 本文链接：https://blog.bbskali.cn/1872.html 按照知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际协议进行许可，转载引用文章应遵循相同协议。
今天给大家推荐的是一些数据分析和数据可视化的“法宝”，倘若大家好好利用的话，可以达到：“十步杀一人，千里不留行”的境界，废话不多说，直接上链接，希望各位好好利用从而提高自己的工作效率。 1、微信大数据分析 新媒体指数： http://www.gsdata.cn 2、数据可视化 百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org Tagul： https://tagul.com/ 腾讯文智：http://nlp.qq.com/semantic.cgi Tagxedo词云：http://www.tagxedo.com/ 4、舆情分析工具 H5传播分析工具： http://chuanbo.datastory.com.cn/ 百度统计： http://tongji.baidu.com/web/welcome/login 9、社交媒体监测工具 孔明社会化媒体管理：http://www.kmsocial.cn/ 企业微博管理中心：http://e.weibo.com/ 知乎用户深度分析：http://www.kanzhihu.com
数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。 本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 国云大数据魔镜 一款免费的新型大数据可视化分析工具，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树，地图，组合图等功能。 ? ? Gephi Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 ? Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ?
Hue百科： Hue 是一种基于Apche hadoop基础平台的在线开源数据分析接口，参见 gethue.com ? ； 提供浏览界面：YARN, HDFS, Hive table Metastore, HBase, ZooKeeper； 提供 Sqoop2编辑器、 Oozie 流编辑器和控制面板； 提供Hadoop数据加载向导 build/env/bin/hue test specific impala.tests:TestMockedImpala.test_basic_flow 开发环境需求 你的系统里需要安装和运行如下的程序包和工具
，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。 www.bilibili.com/video/BV1uL411s7bt B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Jg411F7cS Microsoft Excel是数据分析中使用最广泛的工具之一 ://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1P77U B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1T341117q7 Tableau有个人免费版本 六、Apache Spark 官网：https://spark.apache.org/ 最大的大型数据处理引擎之一，该工具在Hadoop集群中执行应用程序的内存速度快100倍，磁盘速度快10倍，该工具在数据管道和机器学习模型开发中也很流行 七、SAS 官网：https://www.sas.com/zh_cn/home.html SAS是用于数据处理和分析的编程语言和环境，该工具易于访问，并且可以分析来自不同来源的数据。
关联规则学习: 查找变量之间的关系 回归: 旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner ? 它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler ? IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 jHepWork是一个免费的开放源代码数据分析框架，它是为了使用开放源代码软件包和可理解的用户界面创建一个数据分析环境，并创建一个与商业程序相竞争的工具。 为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的，并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上，有数以千计的库可以集成到R环境中，使其成为一个强大的数据挖掘环境。 它是一个免费的软件编程语言和软件环境，用于统计计算和图形。 在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。近年来，易用性和可扩展性大大提高了R的知名度。 17. Pentaho ?
腾讯大数据处理套件（TBDS）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。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的大数据应用服务……
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