数据分析数据挖掘主要工具

来源：石家庄达内IT培训学校时间：2022/7/4 15:36:10

　　大数据时代，数据价值的获取，需要专业的技术去实现，尤其是在大数据分析的工作当中，需要公道大数据分析和挖掘的专业技术，才能实值挖掘，然后投入实际业务去应用。今天的大数据分析长期培训分享，我们来做一个大数据分析挖掘工具汇总。

　　数据存储和管理：

　　Hadoop

　　Hadoop为任何类型的数据提供大量的存储，巨大的数据处理能力和处理虚拟无限并发任务或作业的能力。

　　Cloudera

　　Cloudera本质上是一个Hadoop的品牌名称。Cloudera主要还是企业解决方案，帮助企业管理他们的Hadoop生态系统。

　　MongoDB

　　MongoDB的是现代，流行的非结构化数据库，但又可视为关系数据库的替代品。它适用于管理经常更改的数据或非结构化或半结构化的数据。

　　数据清洗：

　　OpenRefine

　　OpenRefine(原GoogleRefine)是一个开源工具，专门用于清理杂乱的数据。通过这个工具，我们可以轻松，地探索巨大的数据集。

　　数据挖掘：

　　RapidMiner

　　RapidMiner是预测分析一个奇妙的工具。它是强大的，易于使用，并有一个开源社区背后。甚至可以通过其API将自己的专用算法集成到RapidMiner中。

　　IBM SPSS Modeler

　　SPSS Modeler是一个重型解决方案，非常适合大公司的需求。它可以运行在几乎任何类型的数据库，可以与其他IBM SPSS产品，如SPSS协作与部署服务和SPSS分析服务器集成。

　　数据分析：

　　Qubole

　　Qubole简化，速度和规模与存储在AWS上(亚马逊云计算)、谷歌数据大数据分析工作云计算平台。一旦IT策略到位，任何数量的数据分析人员都可以随着Hive，Spark，BigQuery等众多数据处理引擎的强大功能自由协作“点击查询”。

　　BigML

　　BigML试图简化机器学习。它们提供了一个强大的机器学习服务，具有易于使用的界面，可以导入数据并获取预测。

　　数据可视化：

　　Tableau

　　Tableau是一个主要专注于商业智能数据可视化工具。可以创建地图，条形图，散点图等等，而无需编程。

　　Plot.ly

　　如果想建立一个图和嵌入程序中Plot.ly是不错的选择。不需要编程，就能实现2D和3D图表。

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