六個(gè)用于大數(shù)據(jù)分析的最好工具

一、Hadoop

Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過(guò)并行處理加快處理速度。Hadoop還是可伸縮的，能夠處理 PB級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop依賴(lài)于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計(jì)算與通信)的縮寫(xiě)。1993年，由美國(guó)科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會(huì)向國(guó)會(huì)提交了“重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目：高性能計(jì)算與通信”的報(bào)告，也就是被稱(chēng)為HPCC計(jì)劃的報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目，其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究與開(kāi)發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問(wèn)題。HPCC是美國(guó)實(shí)施信息高速公路而上實(shí)施的計(jì)劃，該計(jì)劃的實(shí)施將耗資百億美元，其主要目標(biāo)要達(dá)到：開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開(kāi)發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。

三、Storm

Storm是自由的開(kāi)源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡(jiǎn)單，支持許多種編程語(yǔ)言，使用起來(lái)非常有趣。Storm由Twitter開(kāi)源而來(lái)，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂(lè)元素、Admaster等等。

Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實(shí)時(shí)分析、在線(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式RPC(遠(yuǎn)過(guò)程調(diào)用協(xié)議，一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù))、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫(xiě)，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載)等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測(cè)試，每個(gè)節(jié)點(diǎn)每秒鐘可以處理100萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴(kuò)展、容錯(cuò)，很容易設(shè)置和操作。

四、Apache Drill

為了幫助企業(yè)用戶(hù)尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢(xún)的方法，Apache軟件基金會(huì)近日發(fā)起了一項(xiàng)名為“Drill”的開(kāi)源項(xiàng)目。Apache Drill實(shí)現(xiàn)了 Google’s Dremel.

據(jù)Hadoop廠商MapR Technologies公司產(chǎn)品經(jīng)理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經(jīng)作為Apache孵化器項(xiàng)目來(lái)運(yùn)作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。

六、Pentaho BI

Pentaho BI平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品、開(kāi)源軟件、API等等組件集成起來(lái)，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務(wù)智能的獨(dú)立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構(gòu)成一項(xiàng)項(xiàng)復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案。

在數(shù)據(jù)的世界里，統(tǒng)計(jì)分析如同迷宮中的指路明燈，但對(duì)于眾多學(xué)者和專(zhuān)業(yè)人士來(lái)說(shuō)，尋找合適的工具始終是一大挑戰(zhàn)。這里，我們將為你揭示幾款備受推崇的統(tǒng)計(jì)分析軟件，它們?cè)谝子眯?、功能性和?zhuān)業(yè)性之間找到了微妙的平衡。

1.九數(shù)云在線(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工具-實(shí)用與智能并存

九數(shù)云，由業(yè)界知名帆軟軟件打造，是一款專(zhuān)為大數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的神器。其低門(mén)檻的特點(diǎn)使得統(tǒng)計(jì)新手也能輕松上手，無(wú)需編寫(xiě)復(fù)雜函數(shù)。它的強(qiáng)大性能使得大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理變得輕而易舉，無(wú)需編程即可完成。操作界面簡(jiǎn)潔，只需簡(jiǎn)單拖拽，即可生成35+種專(zhuān)業(yè)圖表，且提供豐富的主題供你選擇。此外，九數(shù)云還記錄分析過(guò)程，方便問(wèn)題追蹤和模板生成，讓你的分析工作既高效又有序。

2. SAS-專(zhuān)業(yè)級(jí)統(tǒng)計(jì)分析之王

SAS，全球統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，由兩位研究生初創(chuàng)，如今已發(fā)展為全球員工過(guò)萬(wàn)的大型企業(yè)。作為統(tǒng)計(jì)分析的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，SAS擁有30多個(gè)功能模塊，涵蓋了數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、管理、分析和展現(xiàn)的全面能力。然而，它的強(qiáng)大功能往往伴隨著一定的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)，需要編寫(xiě)匯編語(yǔ)言程序，更適合專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)人員使用。

3. SPSS-社會(huì)科學(xué)研究的得力助手

SPSS，由斯坦福研究生開(kāi)發(fā)，以其直觀易用而知名。相較于SAS，SPSS操作更為簡(jiǎn)便，統(tǒng)計(jì)方法全面，圖表繪制方便，尤其適合社會(huì)學(xué)研究的數(shù)據(jù)分析。SPSS13.0版提供了數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析等多元功能，涵蓋了描述性統(tǒng)計(jì)、回歸分析、生存分析等多元統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域。

4. Stata-精確而高效的命令式工具

Stata雖小，五臟俱全，1985年便已面世。它以命令操作為特點(diǎn)，分析方法全面，輸出結(jié)果清晰，圖表設(shè)計(jì)精良。然而，其數(shù)據(jù)兼容性和內(nèi)存管理是需要改進(jìn)的地方。

5. Statistica-全功能統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)

Statistica由StatSoft公司開(kāi)發(fā)，集成了全面的統(tǒng)計(jì)分析、圖表制作和資料管理功能，尤其以其強(qiáng)大的制圖功能受到贊譽(yù)，可在圖表視窗中展示豐富的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。

無(wú)論你是初入統(tǒng)計(jì)殿堂的新手，還是經(jīng)驗(yàn)豐富的研究者，這些工具都能幫助你高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和分析，讓復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程變得觸手可及。選擇最適合你的那款，讓數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)，讓智慧閃光吧！

深入解析Shapefile：GIS數(shù)據(jù)的幕后英雄

Shapefile，全稱(chēng)Spatial Object File，是地理信息系統(tǒng)（GIS）領(lǐng)域中不可或缺的一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，由Esri公司所定義。它以簡(jiǎn)單易用和開(kāi)放性著稱(chēng)，被廣泛應(yīng)用于地圖制作、數(shù)據(jù)分析和共享地理空間信息。(Shapefile由多個(gè)文件構(gòu)成：

Shapefile的核心在于.shp文件，這里存放的是空間幾何形狀，如點(diǎn)、線(xiàn)或面的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，而.shx文件則是索引，幫助快速定位這些幾何元素。dbf文件則像一個(gè)表格，存儲(chǔ)與幾何形狀相關(guān)的屬性信息，例如地址、人口數(shù)量等。

在線(xiàn)解析和轉(zhuǎn)換的神器

對(duì)于那些需要在不同GIS軟件之間轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的用戶(hù)，一款在線(xiàn)工具Sobigrice.gitee.io()堪稱(chēng)福音。這款免費(fèi)服務(wù)允許您上傳shp文件，輕松地將其轉(zhuǎn)換為geojson格式，并支持自定義樣式和導(dǎo)出為高清圖片，如jpg或png，方便可視化展示。

走進(jìn)實(shí)踐：如何用代碼解析Shapefile

如果你想通過(guò)編程手段直接操作Shapefile，可以借助JavaScript的shapefile庫(kù)。首先，通過(guò)npm安裝shapefile模塊(npm install shapefile

openShp(shpData).then((source)=>{

source.read().then(function log(result){

if(result.done){

return;

} else{

return source.read().then(log);

}

});

});

這段代碼將逐個(gè)讀取shp文件中的數(shù)據(jù)，便于進(jìn)一步處理和分析。

互動(dòng)交流，更進(jìn)一步

如果你在解析過(guò)程中遇到任何疑問(wèn)，不要猶豫，可以直接在本文下方留言，我們的社區(qū)將樂(lè)意分享經(jīng)驗(yàn)并協(xié)助解決問(wèn)題。

工具介紹

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開(kāi)源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國(guó)內(nèi)的有BDP，國(guó)云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

擴(kuò)展資料

大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話(huà)，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。

2.、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話(huà)，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和訪(fǎng)問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。