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常用的大数据领悟软件有哪些

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  MongoDB是最受欢迎的大数据数据库,因为它适用于管理经常变化的数据:非结构化数据,大数据常常是非结构化数据。 说真的,Excel有其用途。你可以从各种数据源导入数据。Excel在手动数据输入和复制/粘贴操作方面特别有用。它能消除重复项,查找和替换内容,检查拼写,还有用于转换数据的许多公式。但Excel很快陷入困境,不适合庞大数据集。 一旦数据经过清理和准备,你可以通过数据挖掘开始搜索数据了。这时你执行这个实际的过程:发现数据、做出决定和进行预测。 当下,数据可能来自任何地方:移动、物联网和社交媒体,数据清理显得更为必要。并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力,因此优秀的数据清理工具极其重要。实际上,在未来几年,预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。 数据挖掘是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常底层很复杂,但竭力提供一种外观漂亮、对用户友好的用户界面,说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们确实需要人来编制查询,所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。 OpenRefine是一款易于使用的开源工具,通过删除重复项、空白字段及??其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的,但有一个相当大的社区可提供帮助。 国内的数据分析软件比较多,大数据分析软件推荐选择Smartbi Insight(点击连链接可以直接免费下载,或者进入,在线体验使用),定位于前端数据分析,对接各种业务数据库,数据仓库和大数据平台,满足各种数据分析应用需求,如大数据分析,自助探索分析,地图可视化,移动管理驾驶舱,指挥大屏幕,企业报表平台等。 在你真正处理数据以获取洞察力之前,需要清理和转换数据,转换成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的,因此需要某种清理或转换。 实际上是增加了一些额外服务的Hadoop,你会需要它,因为大数据不容易搞。Cloudera的服务团队不仅可以帮助你构建大数据集群,还可以帮助培训你的员工,更好地访问数据。 与OpenRefine一样,DataCleaner可将半结构化数据集转换成数据可视化工具可以读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。 作为一家提供广泛解决方案的公司,Talend的产品围绕其集成平台而建,该平台集大数据、大数据操纵案例:刷新人们生存,云、应用程序、实时数据集成、数据准备和主数据管理于一体。 提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能:关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性(O(n))计算复杂度,可适用于任意大小的数据库。 MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点:

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本站文章于2019-11-17 13:15,互联网采集,如有侵权请发邮件联系我们,我们在第一时间删除。 转载请注明:常用的大数据领悟软件有哪些 大数据分哪些