五十種大資料分析工具和軟體

• 描述性分析
• 預測分析
• 規範性分析
• 診斷分析

Talend用於資料整合和管理。Talend 是面向資料驅動型企業的領先開源整合軟體提供商。我們的客戶可以隨時隨地以任何速度連線。從地面到雲，從批處理到流式傳輸、資料或應用程式整合，Talend 以大資料規模連線，速度提高 5 倍，成本降低 1/5。
 
3.Apache Spark
Apache Spark是最強大的開源大資料分析工具之一。它是一個資料處理框架，可以快速擁有非常大的資料集。
它還可以單獨或與其他分散式計算工具一起在多臺計算機上分配資料處理任務。Apache Spark 具有內建的流、SQL、機器學習和圖形處理支援功能，並使該站點成為大資料轉換的最快速和通用的生成器。
 
4. MongoDB
MongoDB是一種免費的開源資料分析工具，以提供對多種技術和平臺的支援而著稱。它還支援多種作業系統，包括 Windows Vista 和 Linux。此外，MongoDB 易於學習、可靠且經濟——同時所有這些。
 
5. Pentaho

Pentaho解決了阻礙您的組織從所有資料中獲取價值的障礙。該平臺簡化了任何資料的準備和混合，幷包含一系列工具，可輕鬆分析、視覺化、探索、報告和預測。Pentaho 開放、可嵌入和可擴充套件，其架構旨在確保團隊中的每個成員——從開發人員到業務使用者——都可以輕鬆地將資料轉化為價值
 
6.Storm

Apache Storm是一個跨平臺的分散式流處理和容錯實時計算框架。它是免費和開源的。風暴的開發者包括 Backtype 和 Twitter。它是用 Clojure 和Java編寫的。
它的架構基於定製的 spouts 和 bolts 來描述資訊和操作的來源，以便允許對無限的資料流進行批處理、分散式處理。  
 
7. Xplenty

Xplenty以整合和處理資料以在雲上進行分析而聞名。它擁有直觀的圖形介面和具有高度可擴充套件性和彈性的雲平臺。此資料分析工具不投資硬體、軟體或相關人員來轉換原始資料。Xplenty 廣泛用於營銷、銷售、支援和開發人員領域。
  
8.Cassandra
Facebook、埃森哲、雅虎等大型科技巨頭都依賴Cassandra。這是一個開源框架，以在儘可能短的時間內管理大量資料而聞名。使 Cassandra 與眾不同的兩個特性是線性可擴充套件性和這個資料分析工具是免費的。
 
9. CDH（Cloudera Hadoop 發行版）
Cloudera旨在實現該技術的企業級部署。它是完全開源的，並且有一個免費的平臺發行版，包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Impala 等等。它允許您收集、處理、管理、管理、發現、建模和分發無限資料。
 
10.微軟Azure

Microsoft Azure，原名Windows Azure，是微軟處理的公有云計算平臺。它提供一系列服務，包括計算、分析、儲存和網路。
Windows Azure 提供標準和高階兩個類別的大資料雲產品。它為組織提供了一個企業級叢集，以便他們可以執行他們的大資料工作負載。
 
11. Zoho 分析

Zoho Analytics是一個 BI 和資料分析軟體平臺，可幫助其使用者直觀地分析資料、建立視覺化並更好地深入瞭解原始資料。
它允許其使用者整合多個資料來源，其中可能包括業務應用程式、資料庫、雲驅動器等。它幫助使用者生成動態的、高度可定製的和可操作的報告。
 
12.Splice Machine

Splice Machine是一個橫向擴充套件的 SQL 迴圈資料庫管理系統 (RDBMS)。它結合了 ACID 事務、記憶體分析和資料庫內機器學習。
大資料分析工具可以從幾個節點擴充套件到數千個節點，支援各種規模的應用程式。
 
13.Python
從資料清理、資料建模、資料包告到構建分析演算法，Python都能滿足您的需求。Python 是一個相對容易使用的工具。除了使用者友好之外，Python 還以其可移植性而聞名。Python支援多種作業系統，無需對系統進行任何更改即可在它們上執行。
 
14. Qlik Sense

Qlik Sense已被公認為最可靠的資料視覺化和資料分析工具之一。該工具專注於資料整合、資料素養和資料分析，以充分利用資料。Qlik Sense 受到全球數千家公司的信賴。這個資料分析工具時不時地提出創新的進步。
 
15.Konstanz Information Miner（KNIME）

KNIME是一個免費的開源資料分析工具，它可以完成從清理和收集資料到讓每個人都可以訪問的所有工作。KNIME 在市場上以部署資料科學工作流程而聞名。此資料分析工具的最佳功能之一是您無需具備先前的程式設計知識即可獲得洞察力。
 
16.RapidMiner
與 KNIME 非常相似，RapidMiner透過視覺化程式設計進行操作，並且能夠操作、分析和建模資料。RapidMiner 透過用於資料準備、機器學習和模型部署的開源平臺提高資料科學團隊的生產力。其統一的資料科學平臺可在單一環境中加速構建完整的分析工作流程——從資料準備到機器學習到模型驗證再到部署——顯著提高效率並縮短資料科學專案的價值實現時間。
 
17.Splunk

對於許多不同的人來說， Splunk是一個很好的選擇。它可以處理小型、中型和大型企業資料以及公共管理和非營利組織。
 
18.Power BI

Power BI是Microsoft 的另一個強大的業務分析解決方案。Power BI提供三個版本——桌面版、專業版和高階版。桌面版對使用者免費；但是，Pro 和 Premium 是定價版本。
您可以將連線到許多資料來源的資料視覺化，並在整個組織中共享結果。
 
19. Alteryx

Alteryx是公司可以用來發現和分析資料的一種工具。不僅如此——這個資料分析工具透過大規模部署和共享分析來幫助找到更深入的洞察力。使用 Alteryx，可以將使用者、工作流、資料資產等集中管理到流程中。
 
20 . Kafka

Apache Kafka是一個分散式流媒體平臺，用於容錯儲存。Kafka主要用於構建實時流資料管道和適應資料流的應用程式。它結合了訊息傳遞、儲存和流處理，允許儲存和分析歷史資料和實時資料
 
21.IBM沃森分析

IBM Watson是一種人工智慧增強型資料科學解決方案，使員工能夠利用專有資料的力量，釋放其潛力，並以新的方式應用從中獲得的見解。它為生命週期管理、資料應用程式、API 和以行業為中心的專業化提供各種可定製的模組.
 
22. OpenRefine

OpenRefine（前身為 Google Refine）是處理雜亂資料的強大工具：清理它，將其從一種格式轉換為另一種格式，並使用 Web 服務和外部資料對其進行擴充套件。OpenRefine 可以幫助您輕鬆探索大型資料集。
 
23. R語言
如果我告訴你Project R是一個 GNU 專案，它是用 R 本身編寫的呢？它主要是用 C 和 Fortran 編寫的。它的許多模組都是用 R 本身編寫的。它是一種用於統計計算和圖形的免費軟體程式語言和軟體環境。R 語言在資料探勘人員中廣泛用於開發統計軟體和資料分析。近年來，易用性和可擴充套件性大大提高了 R 的受歡迎程度。
 
24.Qubole

Qubole資料服務是一個獨立的、包羅永珍的大資料平臺，從您的使用中自行管理、學習和最佳化。這讓資料團隊可以專注於業務成果，而不是管理平臺。
在使用 Qubole 的眾多知名品牌中，包括華納音樂集團、Adobe 和 Gannett。與 Qubole 最接近的競爭對手是 Revulytics。
 
25.Tableau

Tableau是一種用於[url=https://bigdataanalyticsnews.com/emerging-business-intelligence-tools/]商業智慧[/url]和分析的軟體解決方案，它提供各種整合產品，幫助世界上最大的組織視覺化和理解他們的資料。
該軟體包含三個主要產品，即Tableau Desktop（面向分析師）、Tableau Server（面向企業）和Tableau Online（面向雲端）。此外，Tableau Reader 和 Tableau Public 是最近新增的另外兩個產品。
 
26.Apache SAMOA

SAMOA代表可擴充套件的高階大規模線上分析。它是一個用於大資料流挖掘和機器學習的開源平臺。
它允許您建立分散式流式機器學習 (ML) 演算法並在多個 DSPE（分散式流處理引擎）上執行它們。Apache SAMOA 最接近的替代品是 BigML 工具。
 
27. SAS 視覺化分析

SAS Visual Analytics可以輕鬆分析和分享公司對其資料所需的強大洞察力型別。對於需要簡單使用者介面並且不介意為便利付費的人來說，這是更好的選擇之一。
該軟體在建立資料的視覺化顯示和表示方面非常出色。企業可以使用它們在不同的會議上展示他們的分析，並幫助不同的部門瞭解它們是如何聯絡在一起的。
 
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