¿Cuáles son las herramientas de análisis de big data?
Las siguientes son herramientas útiles de análisis de big data, incluidas Excel, herramientas de BI, Python, Smartbi, Bokeh, Storm, Plotly, etc.
1. Excel
Excel puede considerarse una de las herramientas de análisis de datos más versátiles, incluida la creación de tablas, tablas dinámicas, VBA y otras funciones para garantizar que las personas puedan seguir los requisitos. analizado.
2. Herramientas de BI
BI es inteligencia empresarial El diseño del producto de las herramientas de BI está casi diseñado de acuerdo con el proceso de análisis de datos. Primero, el procesamiento, clasificación y limpieza de datos, luego el modelado de datos y, finalmente, la visualización de datos, todo ello centrado en la idea de que los datos guíen las decisiones operativas. Debido al enfoque en las funciones, el producto también es muy simple de operar. La mayoría de los requisitos se pueden completar arrastrando y soltando, y el personal empresarial sin conocimientos de programación puede comenzar rápidamente.
3. Python
Python es de hecho una poderosa herramienta de lenguaje en el campo del análisis de datos. Aunque la dificultad de aprendizaje para comenzar es mayor que la de Excel y BI, como herramienta necesaria para los científicos de datos, desde una perspectiva profesional, definitivamente es mayor que la de las herramientas de Excel y BI. Especialmente en términos de análisis estadístico y análisis predictivo, los lenguajes de programación como Python tienen ventajas incomparables sobre otras herramientas.
4. Software Smartbi
Integre BI tradicional, BI de autoservicio y BI inteligente para satisfacer las necesidades de todas las etapas de definición de BI; datos Funciones de proceso completo, como aplicaciones; proporcionan requisitos de escenarios completos, como informes complejos, visualización de datos, análisis de exploración de autoservicio, modelado de aprendizaje automático, análisis predictivo, análisis de lenguaje natural, etc., para satisfacer las necesidades de todos los usuarios; roles de datos, roles de análisis y roles de gestión.
5. Bokeh
El objetivo principal de este marco de visualización es proporcionar resultados de procesamiento de gráficos exquisitos y concisos para mejorar las capacidades interactivas de los flujos de datos a gran escala. Es utilizado específicamente por el lenguaje Python.
6. Storm
Storm es un software gratuito de código abierto, un sistema informático en tiempo real distribuido y tolerante a fallos. Storm puede manejar grandes flujos de datos de manera muy confiable y se utiliza para procesar datos por lotes de Hadoop. Storm es simple, admite muchos lenguajes de programación y es muy divertido de usar. Storm es de código abierto para Twitter. Otras empresas de aplicaciones conocidas incluyen Groupon, Taobao, Alipay, Alibaba, Le Elements, Admaster, etc.
7. Plotly
Esta es una herramienta de visualización de datos que es compatible con JavaScript, MATLAB, Python, R y otros lenguajes. Plotly puede incluso ayudar a los usuarios sin habilidades de codificación ni tiempo a completar el procesamiento de visualización dinámica. La nueva generación de científicos de datos suele utilizar esta herramienta porque es una plataforma de desarrollo empresarial y puede completar rápidamente la comprensión y el análisis de datos a gran escala.