大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。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？
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。 下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将如何解决组织的需求。 评估标准 建模技术的广度与深度。供应商已经应用了不同级别的建模，并且相应地开发了不同复杂
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量
原作者 Maruti Techlabs 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 大数据每天都在发展，并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它，但他们知道它的真正含义吗？ 大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式，因为数据集通常是巨大的，有时是数十兆字节，有时甚至超过了PB级别。大数据这个术语出现之前用的是大型数据库（VLDB），由数据库管理系统（DBMS）进行管理。 大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点，我们需要利用大
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
作为一个入门级工具，Excel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。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel，以下是最好的进阶路线:
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
佛瑞斯特研究公司（Forrester）的研究人员发现，2016年，近40％的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30％的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5％的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4％的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。 研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美
近年来，大数据技术以各种不同的方式影响着我们的生活。通过对大量数据加以分析，政府、企业和学者等可以找到有价值的东西，从而提升我们的生活水平，改善我们的生活和工作方式。越来越多的企业利用大数据分析工具找到发展趋势和适合企业发展的方法，从而为合伙人带来利益。 数据集的内存都是以千兆字节计算的，因此要对如此巨大的数据进行分析也是一项挑战，并且往往都有时间要求，只有对数据快速的解读和分析才能更快做出决策。 如果找不到适宜的分析工具，那么大数据的管理和分析就非常浪费时间。这里提供几种提高大数据分析价值的方法 1 数据
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常有以下
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
导读：推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度，成为驱动创新的核心动力来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，打造并形成数据红利。 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（下） 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求 11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾
尽管多数人知道大数据技术正为生活带来翻天覆地的变化，也可以为人们提供更多定制化体验，但仍有不少人不知道这项技术将如何造福行业。
随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段，正日益受到关注。而在大数据分析领域，云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响，同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌B
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响，因为新的技术革命会让很多产业消失，或者让从业人口大量减少，这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大，我
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！
文|英途途友玉器贷副总裁王金伟 2015年8月，英途邀请平安、宜信、玖富、景林等互联网金融领先公司到硅谷进行考察。一周时间，对话了近20家网贷、众筹、金融服务、移动支付和金融大数据等领域的创新企业，如LendingClub、Prosper、Sofi、Better Finance、Funding Circle、ZestFinance、Bitpay等。 与其他平台相比，Monja的定位在专注于机构投资者和投资分析方面，与我们在之前提到过的更加专注于交易的Orchard形成很好的互补，因此不排除作为Orch
提供大数据解决方案的技术供应商列表似乎是无限的。现在，许多特别流行的大数据解决方案都属于以下15种类别之一,我们一起来看看吧：
领先的大数据智能分析科技公司Kyligence今日宣布正式发布其企业级大数据智能分析平台KAP，同时，Kyligence宣布与Hadoop数据管理软件与服务提供商Cloudera达成深度战略合作，双方
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展？它们之中哪些技术将广为流行？又会诞生哪些新的技术？
哪里下载mac版本ibm数据分析工具-IBM SPSS Statistics 26 for Mac 完美兼容版资源啊，IBM SPSS Statistics 26 for Mac 是一款强大的数据分析软件，专门面向 Mac 平台用户，为用户提供快速、准确、高效的数据分析和可视化操作。该软件适用于商业、教育、医疗、政府等各个领域的数据分析工作，可以帮助用户获得更好的数据解释和决策支持。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。 数据已经成为现代化企业
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也
大数据分析？一听就高大上。大数据分析对非专业人士来说，常常给人一种遥不可及的感觉。但是大数据分析真的那么难吗？妈妈其实都可以告诉你——会做饭就会大数据分析！做饭和大数据有什么关系呢？请仔细看下面分析： 第一阶段： 菜地里的毛菜（原始系统的数据，有错误，不精准，毛菜有泥巴，有黄叶子），相当于ERP，PDM系统里面的原始数据。 第二阶段： 从菜地里采集到家，分门别类的堆在一起（初步去掉泥巴，黄叶子，分类堆放），相当于从原系统到ODS,ODS的意思是操作数据，即原始系统中的操作数据的一个副本，与原始数据是一模一样
制造业是一个国家综合国力最重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就，连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家，中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。配套“互联网+”和“供给侧改革”等多项措施，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。 一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业
导语 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华的技术人才，他们对管理层犯得错误感到失望和厌烦。 遵循以下六个最佳做法来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华
关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“
前言
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。 考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适
摘要 JMLR杂志上最近有一篇论文，作者比较了179种不同的分类学习方法（分类学习算法）在121个数据集上的性能，发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）分类准确率最高，在大多数情况下超过其他方法。本文针对“大数据分析到底需要多少种工具？”这一问题展开讨论，总结机器学习领域多年来积累的经验规律，继而导出大数据分析应该采取的策略。 1．分类方法大比武 大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配
原作者 Andrew Brust 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗如今围绕着 Hadoop 缺陷的争论和当初对其的大肆追捧一样激烈。 在这些喋喋不休的争论中，你可能已经得出结论，Hadoo
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