五十种大数据分析工具和软件

五十种大数据分析工具和软件

数据也以不同的格式存在，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据分析是一个用于提取有意义的见解的过程，例如隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好。大数据分析提供了各种优势——它可以用于更好的决策、防止欺诈活动等等。

数据在转化为有助于管理层决策的有用信息和知识之前是没有意义的。为此，我们在市场上提供了几款顶级大数据软件。该软件有助于存储、分析、报告和处理更多数据。

大数据分析的类型

• 描述性分析
• 规范性分析

1. Hadoop

Hadoop有助于存储和分析数据，被认为是处理海量数据的最佳工具之一。它是用 Java 编写的，是一个开源框架。从纯文本、图像到视频，Hadoop有潜力容纳一切。它具有高度可扩展性，并在研发领域有巨大的应用。MongoDB——用于频繁变化的数据集

2.Talend

Talend用于数据集成和管理。Talend 是面向数据驱动型企业的领先开源集成软件提供商。我们的客户可以随时随地以任何速度连接。从地面到云，从批处理到流式传输、数据或应用程序集成，Talend 以大数据规模连接，速度提高 5 倍，成本降低 1/5。

3.Apache Spark

Apache Spark是最强大的开源大数据分析工具之一。它是一个数据处理框架，可以快速拥有非常大的数据集。

它还可以单独或与其他分布式计算工具一起在多台计算机上分配数据处理任务。Apache Spark 具有内置的流、SQL、机器学习和图形处理支持功能，并使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。

4. MongoDB

MongoDB是一种免费的开源数据分析工具，以提供对多种技术和平台的支持而著称。它还支持多种操作系统，包括 Windows Vista 和 Linux。此外，MongoDB 易于学习、可靠且经济——同时所有这些。

5. Pentaho

Pentaho解决了阻碍您的组织从所有数据中获取价值的障碍。该平台简化了任何数据的准备和混合，并包含一系列工具，可轻松分析、可视化、探索、报告和预测。Pentaho 开放、可嵌入和可扩展，其架构旨在确保团队中的每个成员——从开发人员到业务用户——都可以轻松地将数据转化为价值

6.Storm

Apache Storm是一个跨平台的分布式流处理和容错实时计算框架。它是免费和开源的。风暴的开发者包括 Backtype 和 Twitter。它是用 Clojure 和Java编写的。

它的架构基于定制的 spouts 和 bolts 来描述信息和操作的来源，以便允许对无限的数据流进行批处理、分布式处理。  

7. Xplenty

Xplenty以集成和处理数据以在云上进行分析而闻名。它拥有直观的图形界面和具有高度可扩展性和弹性的云平台。此数据分析工具不投资硬件、软件或相关人员来转换原始数据。Xplenty 广泛用于营销、销售、支持和开发人员领域。

8.Cassandra

Facebook、埃森哲、雅虎等大型科技巨头都依赖Cassandra。这是一个开源框架，以在尽可能短的时间内管理大量数据而闻名。使 Cassandra 与众不同的两个特性是线性可扩展性和这个数据分析工具是免费的。

9. CDH（Cloudera Hadoop 发行版）

Cloudera旨在实现该技术的企业级部署。它是完全开源的，并且有一个免费的平台发行版，包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Impala 等等。它允许您收集、处理、管理、管理、发现、建模和分发无限数据。

10.微软Azure

Microsoft Azure，原名Windows Azure，是微软处理的公有云计算平台。它提供一系列服务，包括计算、分析、存储和网络。

Windows Azure 提供标准和高级两个类别的大数据云产品。它为组织提供了一个企业级集群，以便他们可以运行他们的大数据工作负载。

11. Zoho 分析

Zoho Analytics是一个 BI 和数据分析软件平台，可帮助其用户直观地分析数据、创建可视化并更好地深入了解原始数据。

它允许其用户集成多个数据源，其中可能包括业务应用程序、数据库、云驱动器等。它帮助用户生成动态的、高度可定制的和可操作的报告。

12.Splice Machine

Splice Machine是一个横向扩展的 SQL 循环数据库管理系统 (RDBMS)。它结合了 ACID 事务、内存分析和数据库内机器学习。

大数据分析工具可以从几个节点扩展到数千个节点，支持各种规模的应用程序。

13.Python

从数据清理、数据建模、数据报告到构建分析算法，Python都能满足您的需求。Python 是一个相对容易使用的工具。除了用户友好之外，Python 还以其可移植性而闻名。Python支持多种操作系统，无需对系统进行任何更改即可在它们上运行。

14. Qlik Sense

Qlik Sense已被公认为最可靠的数据可视化和数据分析工具之一。该工具专注于数据集成、数据素养和数据分析，以充分利用数据。Qlik Sense 受到全球数千家公司的信赖。这个数据分析工具时不时地提出创新的进步。

15.Konstanz Information Miner（KNIME）

KNIME是一个免费的开源数据分析工具，它可以完成从清理和收集数据到让每个人都可以访问的所有工作。KNIME 在市场上以部署数据科学工作流程而闻名。此数据分析工具的最佳功能之一是您无需具备先前的编程知识即可获得洞察力。

16.RapidMiner

与 KNIME 非常相似，RapidMiner通过可视化编程进行操作，并且能够操作、分析和建模数据。RapidMiner 通过用于数据准备、机器学习和模型部署的开源平台提高数据科学团队的生产力。其统一的数据科学平台可在单一环境中加速构建完整的分析工作流程——从数据准备到机器学习到模型验证再到部署——显着提高效率并缩短数据科学项目的价值实现时间。

17.Splunk

对于许多不同的人来说， Splunk是一个很好的选择。它可以处理小型、中型和大型企业数据以及公共管理和非营利组织。

18.Power BI

Power BI是Microsoft 的另一个强大的业务分析解决方案。Power BI提供三个版本——桌面版、专业版和高级版。桌面版对用户免费；但是，Pro 和 Premium 是定价版本。

您可以将连接到许多数据源的数据可视化，并在整个组织中共享结果。

19. Alteryx

Alteryx是公司可以用来发现和分析数据的一种工具。不仅如此——这个数据分析工具通过大规模部署和共享分析来帮助找到更深入的洞察力。使用 Alteryx，可以将用户、工作流、数据资产等集中管理到流程中。

20 . Kafka

Apache Kafka是一个分布式流媒体平台，用于容错存储。Kafka主要用于构建实时流数据管道和适应数据流的应用程序。它结合了消息传递、存储和流处理，允许存储和分析历史数据和实时数据

21.IBM沃森分析

IBM Watson是一种人工智能增强型数据科学解决方案，使员工能够利用专有数据的力量，释放其潜力，并以新的方式应用从中获得的见解。它为生命周期管理、数据应用程序、API 和以行业为中心的专业化提供各种可定制的模块.

22. OpenRefine

OpenRefine（前身为 Google Refine）是处理杂乱数据的强大工具：清理它，将其从一种格式转换为另一种格式，并使用 Web 服务和外部数据对其进行扩展。OpenRefine 可以帮助您轻松探索大型数据集。

23. R语言

如果我告诉你Project R是一个 GNU 项目，它是用 R 本身编写的呢？它主要是用 C 和 Fortran 编写的。它的许多模块都是用 R 本身编写的。它是一种用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境。R 语言在数据挖掘人员中广泛用于开发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 的受欢迎程度。

24.Qubole

Qubole数据服务是一个独立的、包罗万象的大数据平台，从您的使用中自行管理、学习和优化。这让数据团队可以专注于业务成果，而不是管理平台。

在使用 Qubole 的众多知名品牌中，包括华纳音乐集团、Adobe 和 Gannett。与 Qubole 最接近的竞争对手是 Revulytics。

25.Tableau

Tableau是一种用于[url=https://bigdataanalyticsnews.com/emerging-business-intelligence-tools/]商业智能[/url]和分析的软件解决方案，它提供各种集成产品，帮助世界上最大的组织可视化和理解他们的数据。

该软件包含三个主要产品，即Tableau Desktop（面向分析师）、Tableau Server（面向企业）和Tableau Online（面向云端）。此外，Tableau Reader 和 Tableau Public 是最近添加的另外两个产品。

26.Apache SAMOA

SAMOA代表可扩展的高级大规模在线分析。它是一个用于大数据流挖掘和机器学习的开源平台。

它允许您创建分布式流式机器学习 (ML) 算法并在多个 DSPE（分布式流处理引擎）上运行它们。Apache SAMOA 最接近的替代品是 BigML 工具。

27. SAS 可视化分析

SAS Visual Analytics可以轻松分析和分享公司对其数据所需的强大洞察力类型。对于需要简单用户界面并且不介意为便利付费的人来说，这是更好的选择之一。

该软件在创建数据的可视化显示和表示方面非常出色。企业可以使用它们在不同的会议上展示他们的分析，并帮助不同的部门了解它们是如何联系在一起的。

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