大資料現在正在蓬勃發展。這就是為什麼許多大資料分析工具應運而生或自我更新以更具競爭力的原因。但是有沒有認為大資料比其他任何技術都更受歡迎?原因是大資料技術幾乎使用所有技術來獲取原始資料。

因為收集和管理使用者資料的技術、應用程式、軟體、遊戲越來越多。大資料用於管理來自不同來源的所有這些資料，並將這些資料轉化為有價值的資訊，以做出最準確的決策。

什麼是大資料分析?

大資料分析用於從各種來源生成的原始資料中提取有價值的資料。這些資料幫助我們獲得有意義的見解、隱藏的模式、未知的相關性、市場趨勢等等。大資料分析的主要動機是提供有價值的見解，以便為未來做出更好的決策。

大資料分析的型別

規範性分析

當我們想要為特定問題制定規定的解決方案時，我們會使用這些分析。它與描述性和預測性分析一起使用，以獲得最準確的結果。除此之外，它還使用人工智慧和機器學習來獲得最佳結果。

描述性分析

它將過去的資料彙總成人們可以輕鬆閱讀和理解的形式。使用此分析建立與公司收入、銷售額、利潤等相關的報告非常容易。除此之外，它在社交媒體指標方面也非常有益。

預測分析

該分析用於對未來進行預測。它透過使用資料探勘、機器學習、資料分析等各種大資料技術來使用歷史資料和當前資料。透過這種分析產生的資料用於不同行業的不同目的。

診斷分析

它首先處理確定問題的原因。它使用各種技術，例如下鑽、資料探勘、資料恢復等。診斷分析提供對特定問題的深入洞察。

大資料分析的週期

定義目標

沒有目標的大資料分析是毫無價值的，這就是為什麼需要在大資料分析生命週期的初始階段定義目標的原因。

資料識別

網上有大量的資料來源。但為了準確地使用大資料分析，需要選擇特定的資料來源以獲得最佳結果並最大限度地減少大資料分析工具的負載。

資料過濾

在確定資料來源之後，從工具生成的資料總量中刪除不必要的資料。

資料提取

在資料過濾之後，設定資料來源以定期從中提取資料，然後將它們轉換為相容的形式。

資料聚合

資料提取後，組合來自不同來源的相同資料集以獲得更精確的資料進行進一步處理。

資料分析

獲得所需資料後，使用最強大的統計工具執行各種資料分析技術。

資料視覺化

資料視覺化將需要展示的資料進行視覺化呈現，以便人們更好的理解。這就需要一些資料視覺化工具，比如：Tableau、PowerBI、 等等。

分析結果

一旦完成了資料分析過程，就該最終分析結果了。在這方面，需要確保將結果提供給業務利益相關者，以做出準確的決策。

大資料分析工具

R-Programming

R-Programming是對所有人免費的最好的大資料分析工具之一。它是一種領先的統計程式語言，可用於統計分析、科學計算、資料視覺化等。R-Programming還可以擴充套件自身以執行各種大資料分析操作。

資料分析師可以輕鬆建立統計引擎，基於相關和準確的資料收集提供更好和更精確的資料洞察力。它具有類資料處理和儲存。還可以在 R-Programming中整合其他資料分析工具。

除此之外，還可以與任何程式語言(如 Java、C、Python)整合，以提供更快的資料傳輸和準確的分析。R-Programming提供了許多可在任何資料集中使用的繪圖和圖形。

Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領先的開源大資料分析工具。是一個軟體框架，用於在商品硬體叢集上儲存資料和執行應用程式。它是由軟體生態系統組成的領先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分散式檔案系統或 HDFS 和 MapReduce。被認為是大資料分析的頂級資料倉儲。它具有在數百臺伺服器上儲存和分發大資料集的驚人能力。

MongoDB

MongoDB是世界領先的資料庫軟體。它基於 NoSQL 資料庫，可用於儲存比基於 RDBMS 的資料庫軟體更多的資料。MongoDB 是強大的，它是最好的大資料分析工具之一。

它使用集合和文件，而不是使用行和列。文件由鍵值對組成，即 MongoDB 中的基本資料單元。文件可以包含各種單元。但在 MongoDB 中，每個文件的大小、內容和欄位數量會有所不同。

MongoDB 最好的部分是它允許開發人員更改文件結構。文件結構可以基於程式設計師在各自的程式語言中定義的類和物件。MongoDB 有一個內建的資料模型，使程式設計師能夠理想地表示層次關係以儲存陣列和其他元素。

RapidMiner

RapidMiner 是分析師整合資料準備、機器學習、預測模型部署等的領先平臺之一。是最好的免費大資料分析工具，可用於資料分析和文字挖掘。

RapidMiner 是用於分析過程設計的最強大的工具，具有一流的圖形使用者介面。它獨立於平臺，適用於 Windows、Linux、Unix 和 macOS。提供了各種功能，例如安全控制，在視覺化工作流設計器工具的幫助下減少了編寫冗長程式碼的需要。

RapidMiner 使使用者能夠採用大型資料集在 Hadoop 中進行訓練。除此之外，它還支援團隊協作、集中式工作流管理、Hadoop 模擬等。還組裝請求並重用 Spark 容器以智慧最佳化流程。

Apache Spark

Apache Spark 是最好和最強大的開源大資料分析工具之一。可以藉助其資料處理框架處理大量資料集。透過結合或與其他分散式計算工具，在多臺計算機上分佈資料處理任務非常容易。

它具有流式 SQL、機器學習和圖形處理支援的內建功能。它還使該站點成為大資料轉換的最快和通用生成器。可以在記憶體中以一百倍的速度處理資料，在磁碟中以十倍的速度處理資料。

除此之外，它還擁有 80 個高階運算元，可以更快地構建並行應用程式。它還提供 Java 中的高階 API。還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它可以與 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra 等不同的資料儲存一起使用。

Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領先的大資料分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是微軟處理的公共雲端計算平臺，是提供廣泛服務的領先平臺，包括計算、分析、儲存和網路。

Windows Azure 提供標準和高階兩類大資料雲產品。它與大量資料工作負載無縫協作。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力，以及行業領先的 SLA 和企業級安全性和監控。它也是開發人員和資料科學家的最佳高效平臺。它提供了在最先進的應用程式中易於生成的實時資料。無需 IT 基礎架構或虛擬伺服器進行處理。它可以輕鬆嵌入其他程式語言，如 JavaScript 和 C#。

Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大資料分析工具之一。它是一個 BI 工具，可以無縫地進行資料分析，幫助我們直觀地分析資料，以更好地瞭解原始資料。同樣，任何其他分析工具都允許我們整合多個資料來源，例如業務應用程式、資料庫軟體、雲端儲存、CRM 等等。還可以在方便時自定義報告，因為它允許生成動態且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho 分析中上傳資料也非常靈活和容易。還可以在其中建立自定義儀表板，因為它易於部署和實施。世界各地的使用者廣泛使用這個平臺。此外，它還使我們能夠在應用程式中生成評論，以促進員工和團隊之間的協作。

結論

隨著資料量的增加，大資料視覺化及大資料分析將會越來越重要。這就是為什麼我們需要了解大資料分析工具的原因。

如果對大資料分析工具和技術仍有任何疑問，可以聯絡我們。除此之外，國內也有很多大公司的大資料分析工具，比如阿里巴巴的DataV、百度的Sugar BI、網易的有數BI、微軟的Power BI等等，這裡就不一一做介紹了，需要了解可以自己嘗試使用這些大資料分析工具。

本文由“大資料視覺化工具SovitChart”翻譯整理，轉載請註明來源出處。

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文 | 數維圖（SovitJs）