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大數據應用工具有哪些

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互聯網的迅速發展推動信息社會進入到大數據時代,大數據催生了人工智能,也加速推動了互聯網的演進。再對大數據的應用中,有很多工具大大提高了工作效率,本篇文章將從大數據可視化工具和大數據分析工具分別闡述。

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大數據分析工具:

RapidMiner

在世界範圍內,RapidMiner是比較領先的一個數據挖掘的解決方案。很大程度上,RapidMiner有比較先進的技術。RapidMiner數據挖掘的任務涉及了很多的範圍,主要包括可以簡化數據挖掘的過程中一些設計以及評價,還有各類數據藝術。

HPCC

某個國家為了實施信息高速路施行了一個計劃,那就是HPCC。這個計劃總共花費百億美元,主要目的是開發可擴展的一些計算機系統及軟件,以此來開發千兆比特的網絡技術,還有支持太位級網絡的傳輸性能,進而拓展研究同教育機構與網絡連接的能力。

Hadoop

這個軟件框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量數據。Hadoop相當可靠,它假設了計算元素以及存儲可能失敗,基於此,它為了保證可以重新分布處理失敗的節點,維護很多工作數據的副本。Hadoop可伸縮,是因為它可以對PB級數據進行處理。

Pentaho BI

Pentaho BI和傳統的一些BI產品不一樣,這個框架以流程作為中心,再面向Solution(解決方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、開源軟件以及企業級別的BI產品,便於商務智能的應用開發。自從Pentaho BI出現後,它使得Quartz、Jfree等面向商務智能的這些獨立產品,有效的集成一起,再構成完整且復雜的一項項商務智能的解決方案。

大數據可視化工具:

Excel2016 Excel作為一個入門級工具,是快速分析數據的理想工具,也能創建供內部使用的數據圖,但是Excel在顏色、線條和樣式上課選擇的範圍有限,這也意味著用Excel很難制作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。

SPSS 22

SPSS 22版本有強大的統計圖制作功能,它不但可以繪制各種常用的統計圖乃至復雜的3D視圖,而且能夠由制作者自定義顏色,線條,文字等,使制圖變得豐富多彩,善心悅目。

Modest Maps Modest Maps是一個輕量級、可擴展的、可定制的和免費的地圖顯示類庫,這個類庫能幫助開發人員在他們自己的項目裏能夠與地圖進行交互。 Raw Raw局域非常流行的D3.js庫開發,支持很多圖表類型,例如泡泡圖、映射圖、環圖等。它可以使數據集在途、復制、粘貼、拖曳、刪除於一體,並且允許我們定制化試圖和層次。

R語言 R語言是主要用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。雖然R主要用於統計分析或者開發統計相關的軟件,但也有用作矩陣計算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業軟件MATLAB。

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