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数据处理必备的十工具

数据处理必备的十工具 1. Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。 ? 6. 在配置一个Hadoop工作时,Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。 Talend Open Studio Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。 它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。

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数据处理分析的六工具

该项目主要由五部分组成: 高性能计算机系统(HPCS),内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等; 先进软件技术与算法(ASTA),内容有巨大挑战问题的软件支撑 、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等; 国家科研与教育网格(NREN),内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发; 基本研究与人类资源(BRHR),内容有基础研究、培训、教育及课程教材 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。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

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    数据处理必备的十工具

    Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。 在配置一个Hadoop工作时,Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。 7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。 9.TalendOpenStudio Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。 它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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    数据产品不就是报表吗?大错特错!这分类里有大学问

    人群的使用方法可分为工具类/咨询类。对于企业来说,数据产品大多自建,对于小企业来说,大多市场购买。 以上分类过于抽象,下面就实际案例详解数据产品。 TO B:外部购买-面向运营 TOB是指面向企业经营管理者,举个例子,今天我想在京东上牙膏,在一顿操作猛如虎后,筛到了牙膏,下单,静等快递小哥上门。 数据清洗,数据加工功能在哪里呢?当然我们有自己的数据仓库,加工和清洗也都在我们自己的数仓中消化。 这就诞生了面向开发的数据工具,即大数据处理工具,为了实现数据资产共享,提高数据运算性能,减少资源消耗而诞生的数据产品。 对应的TOB面向开发的,需要懂开发环境,开发的数据处理流程,开发的数据处理工具工具的使用方法,包含调度内存占用等等。猜测和FineBI获取数据,创建数据集是同样的从业者技能吧。

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    附书单|学Python听什么课,看什么书

    Python基础 Python入门、基础类书籍不需要挑带你做这个项目那个项目的,能把Python从安装到配置到基础语法及操作讲完整即可,最好是类似于API的书哪里不会查哪里。 Python数据分析 很多读者私聊我Python数据分析什么书,其实这很难回答,数据分析首先你拿到数据要知道怎么分析,而不是拿到数据去想用什么工具分析,所以数据分析这一块理论大于工具,先把数据分析中的常见方法 、理论、模型学会了,Python只是一个辅助工具,有些场景用Matlab/R可能会更好。 因此对我而言数据分析其实分为数据处理(数据清洗、可视化等),数据建模、分析两部分,下面推荐几本书。 《利用Python进行数据分析》动物书不多介绍,没什么废话,Pandas主要语法、操作都讲明白了,哪里不会查哪里,应该要准备一本,购买此本之后应该过滤掉大量篇幅安装、介绍、使用Pandas的书。

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    2018年苏州房价都快超过上海了,python技术实践分析一波!

    最近在学习python,不禁感叹其强大的数据处理能力,简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代,我们需要学习着如何将数据为我所用。 房价天天涨,刚需勇可追,但是什么时候哪里?价格如何?是最值得关心的几个问题,下面技术小哥哥附身,用技术和数据给你一个答案。 苏州各区10年内房价数据 四、数据分析 python本身也有很多包(5数据分析包:Matplotlib 、Numpy 、Pandas 、Scikit-Learn 、Scipy )可用用于数据分析挖掘, 贝壳苏州在售住宅类房源 总结 什么时候——如果首付攒够了就现在吧,观望带来失望。 哪里——吴江、吴中、相城将是新苏州城,个人更看好吴江。

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    总结:为什么要选择机器学习

    如果在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需要电商平台帮住通过push、短信甚至邮件的方式引流,提醒存在潜在购买可能的用户“来来来这家店不错”,通过这种方式的收费其实是空手套白狼,投入产出比巨高那如何寻找到合适的用户推荐给合适的商家呢 以手机为例子,不同种的方式的效益2对比:方法转化率单均收入随机抽样1%2000简单的逻辑(浏览搜索收藏)筛选2-3%2000-3000协调推荐+交叉销售3%-5%3000监督学习9%-10%3000-5000数据处理过 这里有若干张机票,如果没有任何逻辑,初始排序要么按时间,要么按价格,总之按照程序员的想法去做排序呈现就行了 这里,如果有运营同学,就会说,不行,我觉得这个老王每次都高价格的机票,我要给他每次把高价格的机票放在上面 ;产品同学听了说,这哪里可以,这个老王每次都晚上走,我要把晚上的机票放在上面... 如何做出一个更好的决策,或者说如何针对不同的用户,呈现出更合适的呈现方式,就需要机器学习的帮助。 简单的说,我们可以知道每个人真实的想法和意图。

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    关于数据发现的一些实践经验

    这还只是停留在营销层面,除此以外还有很多日常的数据处理任务和分析的图表也随着数据平台的成熟多了起来。于是,如何用最简单快捷的方式找到合适的数据就成了一个问题,数据发现工具应运而生。 刚开始这个平台被命名为元数据管理平台,后来想了下,此平台充其量就是帮助使用者发现数据,管理不了数据,因此数据发现工具这个名字会更合适点。 数据发现属于数据管理这个领域。 前面提了我们做数据发现工具的详细原因和背景,归结起来就是如何让使用者用最简单快捷的方式找到合适的数据。而对于这个问题仔细分析起来实际上可以分解为下面这三个问题: 团队有哪些数据,这些数据分布在哪里? 但是与百度百科不同的是,百度百科需要人工去维护,写相关的文章,但是数据发现工具是自动化的,是能够自动抓取和更新隐藏在数据库里的元数据(数据表名、字段名、注释等等)以及数据处理任务和报表看板里隐含的数据( 可惜的是目前的 Amundsen 工具还不算完善,因此我们主要是使用了 Amundsen 的 UI 界面和搜索能力,后端的数据处理和解析都是团队内部自己实现的,最后实现效果的话如下图: ?

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    零售行业的交叉销售数据挖掘案例(python案例讲解)

    数据分析与数据挖掘的工具目前主流的是SAS、python、R等。这些数据分析挖掘工具能对海量的数据进行处理分析与挖掘。 建议学习方式如下: ○对各类数据每一种类型的数据处理根据案例学习并总结数据处理经验。 ○对数据处理生成能够被数据分析与数据挖掘工具的数据集进行二次加工处理,需要理解业务衍生业务数据指标,这是一个深加工的过程。根据数据分析和数据挖掘目标找几个案例真正落实,多加练习。 ○数据分析与数据挖掘的过程就是运用工具中已经内置好的数据分析工具以及函数包的过程,这个过程只是占了整个数据分析与数据挖掘的百分之三十的工作量,大部分时间都是在做数据处理的清洗工作。 从排序结果来看,“顾客苹果,也会奶酪”和“顾客奶酪,也会香蕉”,这两条规 则的支持度和置信度都很高。超市可以根据这些规则来调整商品摆放位置。例如如果苹果促销,就在旁边摆上奶酪。

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    开发 | 为个人深度学习机器选择合适的配置

    AI科技评论按:对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 (如果你仍然使用 Spot 实例的话可以试试他们的提供的工具) 在使用亚马逊 EC2 实例大约6个月后,我意识到,长远来看,还是买一个属于自己的机器会更加便宜。 正如前面提到的,对于深度学习应用来说,CPU 主要负责数据处理和与 GPU 的通信。因此,如果我们想在数据预处理中进行并行计算,那每个核的核数和线程数将至关重要。 最好有一个小容量的SSD和一个容量的HHD。SSD倾向于存储和检索被经常使用的数据。HDD则主要用来存储将来会使用的数据。 根据你接下来选择的领域(初创公司,Kaggle,研究,深度学习应用),卖掉之前的 GTX 1060,然后购买更合适的。

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    为个人深度学习机器选择合适的配置

    对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 (如果你仍然使用 Spot 实例的话可以试试他们的提供的工具) 在使用亚马逊 EC2 实例大约6个月后,我意识到,长远来看,还是买一个属于自己的机器会更加便宜。 正如前面提到的,对于深度学习应用来说,CPU 主要负责数据处理和与 GPU 的通信。因此,如果我们想在数据预处理中进行并行计算,那每个核的核数和线程数将至关重要。 最好有一个小容量的SSD和一个容量的HHD。SSD倾向于存储和检索被经常使用的数据。HDD则主要用来存储将来会使用的数据。 根据你接下来选择的领域(初创公司,Kaggle,研究,深度学习应用),卖掉之前的 GTX 1060,然后购买更合适的。

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    这套全面的数据分析工具打包送你,拿走不谢

    就拿我熟悉的Finebi来说,从数据链接,数据处理,整理清洗,再到最后的数据可视化,用FineBI做数据分析的整个流程都更加的专业化和便捷,解决了很多Excel、python存在的痛点: 1、多数据源链接 2、步骤式数据处理 比如数据处理清洗这种工作,用excel做,需要写大量的函数,而且如果某一步操作出错,就只能一步步撤回操作,很可能导致已经完成的工作重新再来第二遍,这样的问题在专业数据分析的软件中就不会出现 ,FineBI采用创建自助数据集的方式来进行数据处理,可以对数据进行简单排序、求和、求平均,数据表合并等一系列的操作,且每一步操作都会被记录,可以随时查看,进行增、删、改 3、便捷的数据可视化分析过程 ,必然要考虑可视化效果,FineBI 内置了丰富的可视化图表类型,还能根据横、纵轴选择的分析指标自动推荐合适的图表。 ,也是未来数据分析工具发展的必然趋势 总结 选择哪个数据分析工具,就好像买手机一样,基本的电话、短信的功能大家都有,是苹果还是华为呢?

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    深度学习框架大战:谁将夺取“深度学习工业标准”荣耀?

    工程师按照自己对数据的理解,选择合适的深度学习框架将模型训练处理。 2.工程师们将训练好的模型导出。怎么让用户也能享受这个已经导出模型呢?总不能将模型远程给人家吧。因此我们有了第三步。 3.工程师选择一个合适的服务器框架,编写代码导入模型并建立对外服务。 而一个生产级别的深度学习平台除了训练模型(Model Training)外还涉及很多相关的数据处理周期,例如Data ingress, Filtering (Sampling), Cleaning,Egress 一家公司不管还是小集群,设备可能有不同来源。有些是之前的,有些是最近的,还有些可能是从隔壁部门借的,因此需要深度学习框架能够在这些不同类型组成的异构网络中训练和使用模型。 TensorFlow的性能和 CNTK、Neon 和 Torch等工具相比还有差距。

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    春节抢票的最佳时机,都在这350亿机票价格数据里了

    对于旅游或者探亲来说,机票的一个最基本的问题是什么时候能买到最便宜的机票?提前一个月还是一周? 在图上,我手工画了一些斜线,你可以看到价格在哪里发生了变化。但每个斜线都是45度,意味着这是在同一天发生的价格调整。举个例子,4月份的价格调整,可以通过斜线看出。 购买这几天的机票就要提前更早比较合适。而随后的8、9、10为周三、周四、周五,价格相对较低,所以是降价。航空公司估计是这样来平衡收益。 ? ▍发现淡季和旺季 根据颜色的深浅及颜色的变化即可判断出淡季旺季,基本规律大致相同,假附近几乎会上涨,寒假、暑假、过年期间价格也较高。 ? ▍工具 决定什么时候出发,相关的工具必不可少。各大OTA网站:携程、去哪儿、飞猪、同程以及各大官网,这些就不用多说吧。 决定什么时候,通常我们会查看票价历史来做决定。

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    我不改密码能怎样?

    千金之子坐不垂堂 危机 今天上午,偶然打开朋友圈,我看见了一位数据服务公司的联合创始人转发了一篇文章。 文章大意是:昨天某媒体爆料说国内某大型电子商务平台发生了用户信息外泄事件。 除了促销,一年使用次数只有个位数而已。那我还用得着去改密码吗? 你是不是还用其他的电子商务平台?这么多电子商务平台密码如果设置得不一样,你记得住吗?如果你觉得自己记不住的话,你会怎么办呢? 哪里最容易下手,就从哪里来。 你们家最容易被突破的是谁? 是你家的长辈。他们接触互联网很晚,大多对信息技术没有什么了解。对于信息安全的骗局,他们很少有免疫能力。所以他们是下手的好目标。 请使用密码管理工具。密码管理工具有很多种,请上上网自己搜。我比较推荐的是其中两款收费的。想想看,许多免费工具就在旁边一同竞争,却还有一群人心甘情愿付费使用该产品,必然是有原因的。 你使用什么工具来管理自己的密码?欢迎留言,咱们一起讨论。

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    数据分析的过程

    数据处理:数据的规整,按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析:使用相关工具对数据进行统计计算,得出分析结果。 4. 数据展现:数据可视化,使用相关工具对分析出的结果进行展示。 ? SAS:SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,简称SAS)公司开发的统计分析软件,是一个功能强大的数据库整合平台,价格昂贵,银行或者企业才的起。 image 近两年来,数据分析师的岗位需求非常,而90%的数据分析岗位的技能要求,都需要掌握Python作为数据分析工具。 我们的课程以代码驱动的方式,讲解如何利用Python完成数据处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。 要求大家能够掌握数据分析的流程,包括数据采集、处理、可视化等、掌握Python语言作为数据分析工具

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