最新采集的30种常用大数据分析工具

　　数据意味着当今世界的商业价值. 在当今时代，数据挖掘和数据分析功能非常重要. 智能工具是您与竞争对手抗衡并提高公司业务优势的先决条件.

　　随着过渡到基于应用程序的世界，数据呈指数级增长. 但是，大多数数据都是非结构化的，因此需要一种过程和方法来从数据中提取有用的信息并将其转换为可理解和可用的形式.

　　数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能，机器学习，统计信息和数据库系统在大型数据集中发现模式的过程.

　　免费的数据挖掘工具包括完整的模型开发环境，例如Knime和Orange，以及使用Java和C ++编写的各种库，最常见的是Python. 数据挖掘通常涉及四个任务:

　　分类: 将熟悉的结构归纳为新数据的任务

　　聚类: 以某种方式在数据中查找组和结构的任务，而无需使用数据中已记录的结构.

　　关联规则学习: 找到变量之间的关系

　　回归: 目标是找到一个函数来模拟误差最小的数据.

　　下面整理了5个类别中30种最受欢迎​​的大数据工具，供您参考.

　　第1部分: 数据采集工具

　　第2部分: 开源数据工具

　　第3部分: 数据可视化

　　第4部分: 情感分析

　　第5部分: 开源数据库

　　第1部分: 数据采集工具

　　1. 优采云

　　优采云是一个免费，简单且直观的Web爬网程序工具，无需编码即可从许多网站中获取数据. 无论您是初学者还是经验丰富的技术人员或业务主管，它都可以满足您的需求. 为了减少使用难度，优采云为初学者准备了一个“简单网站模板”，涵盖了市场上大多数主流网站. 使用简单的模板，用户无需任务配置即可采集数据. 这个简单的模板可以建立采集小白的信心，然后您可以开始使用“高级模式”，它可以帮助您在几分钟内捕获大量数据. 此外，您还可以设置定时云采集以实时获取动态数据，并将数据导出到数据库或任何第三方平台.

　　2. 内容抓取器

　　Content Grabber是支持智能爬网的Web爬网程序软件. 它的程序操作环境可以在开发，测试和生产服务器上使用. 您可以使用c#或VB.NET调试或编写脚本来控制采集器. 它还支持将第三方扩展插件添加到采集器工具. 凭借其全面的功能，Content Grabber对于具有技术基础的用户而言极为强大.

　　3.Import.io

　　Import.io是基于Web的数据抓取工具. 它于2012年在伦敦首次启动. 现在Import.io已将其商业模式从B2C转变为B2B. 在2019年，Import.io收购了Connotate，并成为Web数据集成平台. 通过广泛的Web数据服务，Import.io已成为业务分析的绝佳选择.

　　4. Parsehub

　　Parsehub是基于Web的采集器程序. 它支持使用AJax和JavaScripts技术采集网页数据，还支持采集需要登录的网页数据. 它有一个为期一周的免费试用期，供用户体验其功能.

　　5. 莫曾达

　　Mozenda是Web抓取软件，还提供用于商业级数据抓取的定制服务. 它可以从云和本地软件中获取数据并执行数据托管.

　　第2部分. 开源数据工具

　　1. 尼姆

　　Knime是一个分析平台. 它可以帮助您发现业务洞察力和市场潜力. 它提供了Eclipse平台和其他外部扩展，用于数据挖掘和机器学习. 它为分析专业人员提供了超过2k的部署模块.

　　2. OpenRefine

　　OpenRefine（以前称为Google Refine）是处理杂乱数据的强大工具: 它支持数据清理，支持将数据从一种格式转换为另一种格式，并且可以通过Web服务和外部数据进行扩展. 使用其分组功能，您可以轻松地标准化和标准化Web上的混乱数据.

　　3. R编程

　　它是用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境. R语言在开发统计软件和数据分析的数据挖掘工作者中非常流行. 近年来，由于其易用性和广泛的功能性，它受到了很多好评和欢迎.

　　除了数据挖掘之外，它还提供统计和图形技术，线性和非线性建模，经典统计测试，时间序列分析，分类，聚类和其他功能.

　　4. RapidMiner

　　与KNIME一样，RapidMiner通过可视程序运行，该程序可以手动进行操作，分析和建模. 它使用开源平台，机器学习和模型部署来提高数据效率. 统一的数据科学平台可以加速从数据准备到实现的分析工作流程，大大提高技术人员的效率，并且是最易于使用的预测分析软件之一.

　　5. 五角星

　　这是一款出色的商业BI软件，可以帮助公司制定数据驱动型决策. 该平台集成了本地数据库，Hadoop和NoSQL等数据源，因此您可以轻松地使用它来分析和管理数据，然后从数据中获取价值.

　　6. 塔伦德

　　这是一个开放源代码集成软件，旨在将数据转化为见解. 它提供各种服务和软件，包括云存储，企业应用程序集成，数据管理等. 在一个大型社区的支持下，它允许所有Talend用户和成员从任何位​​置共享信息，经验和疑虑.

　　7. 威卡

　　Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合. 这些算法可以直接应用于数据集，也可以从您自己的JAVA代码中调用，它也非常适合开发新的机器学习解决方案. 它还具有一个GUI，可以将数据科学的世界转变为缺乏编程技能的专业人员.

　　8.NodeXL

　　它是Microsoft Excel的开源软件包. 作为附加扩展，它不具有数据集成服务和功能，而是专注于社交网络分析. 直观的网络和描述性关系使社交媒体分析变得容易. 它是用于数据分析的最佳统计工具之一，包括高级网络指标，访问社交媒体网络数据导入器和自动化.

　　9. Gephi

　　Gephi还是在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包. 想一想您所看到的人之间巨大的联系网络. 它们代表LinkedIn或Facebook上的社交关系. Gephi通过精确的计算使这一步骤的指标更准确.

　　第3部分. 数据可视化工具

　　1. PowerBI

　　Microsoft PowerBI提供本地和云服务. 它最初是作为Excel加载项引入的，而PowerBI很快以其强大的功能而受到欢迎. 目前，它被视为业务分析领域的软件领导者. 它提供了数据可视化和双向功能，因此用户可以以较低的成本轻松实现快速而明智的决策. 用户可以协作并共享自定义仪表板和交互式报告.

　　2. 解算器

　　Solver是一家专业的企业绩效管理（CPM）软件公司. Solver致力于通过获取所有可改善公司盈利能力的数据源来提供世界一流的财务报告，预算计划和财务分析. 它的软件BI360可用于云计算和本地部署. 它着重于四个关键分析领域，包括财务报告，预算，仪表板和数据仓库.

　　3.Qlik

　　Qlik是一种自助数据分析和可视化工具. 它具有可视化的仪表板，可简化数据分析并帮助公司快速做出业务决策.

　　4.Tableau Public

　　Tableau是一种交互式数据可视化工具. 与大多数需要脚本的可视化工具不同，Tableau的简单性可以帮助新手减少使用它的难度. 拉和拉的简单操作使数据分析变得容易. 他们还提供了“初学者入门套件”和丰富的培训材料，可以帮助用户创建更多的分析报告.

　　5. Google Fusion Tables

　　Fusion Table是Google提供的数据管理平台. 您可以将其用于数据采集，数据可视化和数据共享. 它就像电子表格，但是功能更强大，更专业. 您可以通过在CSV，KML和电子表格中添加数据集来与同事共享数据. 您还可以发布数据并将其嵌入其他网络媒体资源中.

　　6. 信息报

　　信息图是一个直观的可视化工具，可以帮助您创建漂亮的信息图和报告. 它提供超过35个交互式图表和500多个地图，以帮助您可视化数据. 除了各种图表外，还有条形图，条形图，饼图或词云等. 它以创新的信息图表给您留下深刻的印象.

　　第4部分. 情感分析工具

　　1. HubSpot的ServiceHub

　　这是一个采集客户反馈和评论的客户反馈工具. 该工具使用自然语言处理（NLP）来分析语言，区分其正面和负面含义，然后使用仪表板上的图形和图表将结果可视化. 该工具支持将HubSpot的ServiceHub连接到CRM系统，因此您可以将相应的结果与特定人员相关联. 例如，您可以筛选出不满意的客户，并及时提供高质量的服务，以提高客户保留率.

　　2. 语义学

　　Semantria是一种可以从社交媒体渠道采集帖子，推文和评论的工具. 它使用自然语言处理技术来解析文本并分析客户的正面和负面态度. 这样，公司可以获取用户对产品或服务的真实看法，并提出更好的想法来改进您的产品和服务.

　　3.Trackur

　　Trackur是一种在线声誉管理工具，可以通过跟踪社交媒体网站来监视公众舆论. 它会爬网许多网页，包括视频，博客，论坛和图片以搜索相关信息. 您可以使用它来清理负面的搜索引擎结果，并建立和管理您的在线声誉. 它是在线声誉和数字品牌管理方面的行业先驱.

　　4. SAS情绪分析

　　SAS情绪分析是一个非常强大的软件. Web文本分析中最困难的部分是拼写错误，并且SAS可以轻松校对和聚类分析. 通过自然语言处理，机器学习和语言规则的结合，SAS可以帮助您分析最新趋势，最合适的商机，并从所有非结构化文本数据中提取真正有价值的信息.

　　5. Hootsuit Insight

　　此工具可以使用50多种语言分析评论，帖子，论坛，新闻站点和超过1000万个数据源平台. 另外，它可以对性别和位置进行分类. 您可以为特定群体制定战略营销计划. 您还可以获取实时数据并调查在线对话.

　　第5部分. 数据库

　　1. 甲骨文

　　毫无疑问，Oracle是开源数据库的领导者. 它具有多种功能，是企业的最佳选择. 它还支持集成到不同平台中. 易于在AWS中设置，使其成为关系数据库的可靠选择. 内置*敏*感*词*等私人数据的高安全性技术使其不可替代.

　　2.PostgreSQL

　　它是仅次于Oracle，MySQL和Microsoft SQL Server的第四受欢迎的数据库. 由于其绝对可靠的稳定性，它可以处理高负载数据.

　　3.Airtable

　　它是基于云服务器的数据库软件，具有广泛的数据表读取和信息显示功能. 它还具有电子表格和内置日历，可以轻松跟踪任务. 其入门模板易于上手，该模板包括销售线索管理，错误跟踪和试用跟踪.

　　4. MariaDB

　　这是一个免费的开源数据库，用于数据存储，插入，修改和检索. 此外，Maria拥有强大的社区支持. 社区成员非常活跃，并积极分享信息和知识.

　　5. 即兴表演

　　Improvado是专为营销人员设计的工具. 它可以通过自动仪表板和分析报告将所有数据实时集成到一个平台中. Improvado最适合希望将来自所有营销平台的数据集成到一个平台中的营销分析领导者.

　　您可以选择在Improvado仪表板中查看数据，或将其导出到您选择的数据仓库或可视化工具，例如Tableau，look ker，Excel等. 公司，机构和大学都喜欢使用之所以要改进，是因为它为他们节省了数千小时的手动报告时间和数百万美元的营销预算.

　　从Internet复制和组织