Red de Respuestas Legales - Derecho de bienes - ¿Cuáles son las herramientas de análisis de big data?

¿Cuáles son las herramientas de análisis de big data?

Las siguientes herramientas de análisis de big data son relativamente fáciles de usar, incluidas Excel, herramientas de BI, Python, Smartbi, Bokeh, Storm, Plotly, etc.

1. Excel

Excel puede considerarse como una de las herramientas de análisis de datos más versátiles, que incluye tabulación, tabla dinámica, VBA y otras funciones, lo que garantiza que las personas puedan realizar análisis según sea necesario. .

2. Herramientas de inteligencia empresarial

BI es inteligencia empresarial y el diseño del producto de las herramientas de BI casi siempre se diseña de acuerdo con el proceso de análisis de datos. Primero está el procesamiento, clasificación y limpieza de datos, luego el modelado de datos y finalmente la visualización de datos. Todo el proceso gira en torno a la idea de que los datos guíen las decisiones operativas. Debido al enfoque en las funciones, la operación del producto también es muy simple. La mayoría de los requisitos se pueden completar arrastrando y soltando, y el personal comercial 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 Excel y BI. Especialmente en términos de análisis estadístico y análisis predictivo, los lenguajes de programación como Python tienen ventajas que otras herramientas no pueden igualar.

4.Software Smartbi

Integre BI tradicional, BI de autoservicio y BI inteligente para satisfacer las necesidades de cada etapa de la definición de BI y proporcione todo el proceso de conexión de datos; Funciones de preparación, análisis y aplicación de datos. Proporciona informes complejos, visualización de datos, análisis de exploración de autoservicio, modelado de aprendizaje automático, análisis predictivo, análisis de lenguaje natural y otras necesidades de escenarios completos. roles, 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. Está diseñado específicamente para 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 puede usarse para procesar datos por lotes de Hadoop. Storm es simple, admite múltiples lenguajes de programación y es divertido de usar. La tormenta proviene de Twitter y otras empresas de aplicaciones conocidas como Groupon, Taobao, Alipay, Alibaba, Music Elements, Admaster, etc.

7. Plotly

Esta es una herramienta de visualización de datos que es compatible con JavaScript, MATLAB, Python y r. Plotly puede incluso ayudar a los usuarios sin habilidades de codificación ni tiempo a completar la visualización dinámica. con. La nueva generación de científicos de datos suele utilizar esta herramienta porque es una plataforma de desarrollo empresarial que puede completar rápidamente la comprensión y el análisis de datos a gran escala.