醉心殤

2023-07-20

常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析工具包括:

開(kāi)源工具:
Python - 強(qiáng)大的編程語(yǔ)言,有pandas、matplotlib、seaborn等數(shù)據(jù)分析模塊
R - 統(tǒng)計(jì)計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化的首選語(yǔ)言
Tableau Public - 強(qiáng)大的可視化和 BI 工具
Apache Spark - 快速的統(tǒng)一分析引擎
Elasticsearch - 開(kāi)源分布式搜索和分析引擎
商業(yè)工具:
SAS - 提供數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析功能
MATLAB - 科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化工具
Alteryx - 無(wú)代碼數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析平臺(tái)
Looker - 業(yè)務(wù)智能和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)
Databricks - 基于 Apache Spark 的統(tǒng)一分析平臺(tái)
億信ABI：一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
云分析服務(wù):
AWS Quicksight - 基于云的 BI 服務(wù)
Google BigQuery - 用于大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的服務(wù)
Microsoft Azure ML - 基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)
其他工具:
KNIME - 免費(fèi)的可視化工作流數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
RapidMiner - 提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)功能
選擇合適的工具或他們的組合,根據(jù)具體的分析需求進(jìn)行匹配非常重要。