1. 开源大数据生态圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库(费用很高)
IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市(费用一般)
QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Ma尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt 等等。
前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
有哪些值得推荐的数据可视化工具
推荐皕杰数据分析(BIOS iLook),提供了完善的即席查询、数据可视化、数据看板功能
国内的数据可视化的软件那个好一些?优点是什么
推荐用BDP个人版和Tabluea这两款工具,都是可视化分析的工具,各有千秋。
1、Tabluea:之前他为了学习特地花钱买过Tabluea的个人版,话说真的蛮贵的,一年要999刀,就只买了一年,我也玩过他们很多功能,工具挺不错的,功能挺强大的,可视化效果真心不错,也有数据钻取、动态的功能效果,但是Tabluea真的太贵了。
2、BDP个人版:操作并不难,函数那些不需要自己写,拖拽字段,然后选择图表类型就能出现各种可视化图表,还可以调整颜色等,可视化效果还是很不错的。而且BDP个人版有个好处:就是当我替换了工作表数据,我做可视化图表就会自动更新了,不需要重新劳动的感觉也是蛮好的。但是BDP个人版暂时不能接数据库,可能是因为免费吧,但这问题比较头痛,希望尽快能有。
1是国外的,但是也开始打入中国市场;2是国内的,适合数据小白,比较简单。
大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner
只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道,RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首,叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先,RapidMiner功能强大,它除了提供优秀的数据挖掘功能,还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是,它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法,让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner,是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是,作为一个服务提供给用户,而不是一款本地软件,用户无需编写任何代码,为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-Programming
R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。
R,R-programming的简称,统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件,它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,并且很多模块都是由R编写的,这是R一个很大的特性。而且,由于出色的易用性和可扩展性,也让R的知名度在近年来大大提高了,它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取,由于功能多样,让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的,这也是它与RapidMiner相比的优势所在,因此,用户可以按照自己的喜好选择自定义,让工具更为个性化,更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道,WEKA诞生于农业领域数据分析,它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的,比较复杂。令人欣喜的是,当它日后添加了序列建模之后,将会变得更加强大,虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移,WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange
对很多数据人来说,Orange并不是一个陌生的名字,它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。而且,Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水,定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具,如果你碰巧是一个Python开发者,当需要找一个开源数据挖掘工具时,Orange必定是你的首选,当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说,这款与Python一样简单易学又功能强大的工具,都十分容易上手。
5.NLTK
著名的开源数据挖掘工具——NLTK,提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务,因此,在语言处理任务领域中,它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户,只需要安装NLTK,然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中,就可以继续葛优瘫N日游了,高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外,它是用Python语言编写的,用户可以直接在上面建立应用,还可以自定义小任务,十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道,提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分,而这三个部分,KNIME均能出色地完成。同时,KNIME还为用户提供了一个图形化的界面,以便用户对数据节点进行进一步的处理,十分贴心。
基于Eclipse,用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性,还有可随时添加的附加功能。值得一提的是,它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能,更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。
数据可视化分析工具有没有完全免费的?
1. Excel / Spreadsheet
http://www.openoffice.org/download/
excel 基本上支持了最常用的数据分析功能:用来概述(总结)数据特征,数据可视化,对数据转型(去除噪音数据)从而得到新的数据集用来分析等。尽管Microsoft excel这个软件是付费的,但你可以用其替代品,例如open office, google docs!
2. Trifacta
https://www.trifacta.com/start-wrangling/
excel在数据大小上有限制,但这个工具没有这样的局限,您可以安全地用它处理大数据集。这个工具有令人难以置信的特性,如图表推荐、内置算法、分析洞察力,您可以使用这些特性在任何时间内生成报告。
3. Rapid Miner
https://rapidminer.com/
在建立机器学习模型方面的具有专业性,包含了我们经常使用的所有ML算法。能闪电般的快速水平上提供分析经验。他们的生产线上有几个为大数据、可视化、模型部署而构建的产品,其中一些产品(企业)包括订阅费。
4. Rattle GUI
https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
提供了足够的选项来探索、转换和建模数据。它在统计分析方面的选择比SPSS少。但是,SPSS是一个付费工具。
5. Qlikview
http://global.qlik.com/us/landing/go-sm/qlikview/download-qlikview
获得商业洞察力并以一种极具吸引力的方式将其呈现出来。有了它较先进的可视化功能,你会惊讶于你在处理数据时所得到的控制量。它有一个内置的推荐引擎,可以不时地更新有关较佳可视化的信息。
6. Weka
https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/weka-gui-learn-machine-learning/
使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一个机器学习工具,它的界面是足够直观的,你可以迅速完成工作。它为数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化提供了选择。建立在Java之上。
7. KNIME
https://www.knime.org/knime-analytics-platform
提供了一个开放源码的分析数据的平台,以后可以使用其他支持KNIME的产品进行部署。该工具在数据融合、可视化和先进的机器学习算法等方面具有丰富的特点。
8. Orange
http://orange.biolab.si/
目的是产生交互式数据可视化和数据挖掘任务。YouTube上有足够的教程来学习这个工具。它有一个广泛的数据挖掘任务库,包括所有的分类、回归、聚类方法。
9. Tableau Public
https://public.tableau.com/s/
Tableau是一个数据可视化软件。快速探索数据的可视化软件,每一次观察都可使用各种可能的图表。它是一种由自己计算出数据类型、可用的较佳方法等的智能算法。
10. Data Wrapper
这是一个闪电般的快速可视化软件。可视化桶由线条图、条形图、列图、饼图、叠加条形图和地图组成。此工具启用浏览器,不需要任何软件安装。
11. Data Science Studio (DSS)
http://www.dataiku.com/dss/trynow/
它是一个旨在连接技术,业务和数据的强大工具。它可分为两部分:编码和非编码。它对任何旨在发展,建立,在网络上部署和扩展模型的组织来说都是一个完整的软件包。
12. OpenRefine
http://openrefine.org/download.html
专门研究混乱的数据;为预测建模目的而清理、转换和塑造数据。使用Open Refine进行改进,分析人员不仅可以节省时间,还可以将其用于生产工作。
smartmining spss R 在数据挖掘和可视化上那个更有优势,求解答一下
综合数据挖掘和可视化,SmartMining应该说是更有优势
spss是很传统也很成熟的专门用来做数据分析的软件;
R是一款开源软件,通过写代码的方式实现数据分析。
SmartMining包含spss的功能,同时它里面还有一个SmartR模块,集成了R的功能,使用起来我觉得是更方便了,功能都集中都一起了。再就是它可以实现成果的可视化。SmartMining还有BI的大部分功能,可以很方便的实现挖掘成果的可视化,可以把分析结果一键式发布。
很适合没有基础的小白学习,也使用业务人员挖掘使用,还能够帮助企业搭建完整的数据解决方案
常用的数据挖掘工具有哪些
1、 Weka
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、 Rapid Miner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3、 Orange
Orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、 Knime
KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。
5、 jHepWork
jHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。 Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、 Apache Mahout
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。Mahout 包含许多实现,包括集群、分类、CP 和进化程序。此外,通过使用 Apachehadoop库,Mahout 可以有效地扩展到云中。
7、 ELKI
ELKI(Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。
8、 Rattle
Rattle(易于学习的 R 分析工具)提供数据的统计和可视化摘要,将数据转换成容易建模的形式,从数据中构建无监督和监督模型,以图形方式呈现模型的性能,并得出新的数据集。
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