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软件|国外常用的7个大数据分析工具软件

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软件|国外常用的7个大数据分析工具软件

大数据现在正在蓬勃发展 。 这就是为什么许多大数据分析工具应运而生或自我更新以更具竞争力的原因 。 但是有没有认为大数据比其他任何技术都更受欢迎?原因是大数据技术几乎使用所有技术来获取原始数据 。
因为收集和管理用户数据的技术、应用程序、软件、游戏越来越多 。 大数据用于管理来自不同来源的所有这些数据 ， 并将这些数据转化为有价值的信息 ， 以做出最准确的决策 。

什么是大数据分析?大数据分析用于从各种来源生成的原始数据中提取有价值的数据 。 这些数据帮助我们获得有意义的见解、隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势等等 。 大数据分析的主要动机是提供有价值的见解 ， 以便为未来做出更好的决策 。
大数据分析的类型规范性分析
当我们想要为特定问题制定规定的解决方案时 ， 我们会使用这些分析 。 它与描述性和预测性分析一起使用 ， 以获得最准确的结果 。 除此之外 ， 它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果 。
描述性分析
它将过去的数据汇总成人们可以轻松阅读和理解的形式 。 使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易 。 除此之外 ， 它在社交媒体指标方面也非常有益 。
【软件|国外常用的7个大数据分析工具软件】预测分析
该分析用于对未来进行预测 。 它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据 。 通过这种分析产生的数据用于不同行业的不同目的 。
诊断分析
它首先处理确定问题的原因 。 它使用各种技术 ， 例如下钻、数据挖掘、数据恢复等 。 诊断分析提供对特定问题的深入洞察 。
大数据分析的周期定义目标
没有目标的大数据分析是毫无价值的 ， 这就是为什么需要在大数据分析生命周期的初始阶段定义目标的原因 。
数据识别
网上有大量的数据源 。 但为了准确地使用大数据分析 ， 需要选择特定的数据源以获得最佳结果并最大限度地减少大数据分析工具的负载 。
数据过滤
在确定数据源之后 ， 从工具生成的数据总量中删除不必要的数据 。
数据提取
在数据过滤之后 ， 设置数据源以定期从中提取数据 ， 然后将它们转换为兼容的形式 。
数据聚合
数据提取后 ， 组合来自不同来源的相同数据集以获得更精确的数据进行进一步处理 。
数据分析
获得所需数据后 ， 使用最强大的统计工具执行各种数据分析技术 。
数据可视化
数据可视化将需要展示的数据进行可视化呈现 ， 以便人们更好的理解 。 这就需要一些数据可视化工具 ， 比如：Tableau、PowerBI、SovitChart等等 。
分析结果
一旦完成了数据分析过程 ， 就该最终分析结果了 。 在这方面 ， 需要确保将结果提供给业务利益相关者 ， 以做出准确的决策 。
大数据分析工具R-Programming
R-Programming是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一 。 它是一种领先的统计编程语言 ， 可用于统计分析、科学计算、数据可视化等 。 R-Programming还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作 。
数据分析师可以轻松创建统计引擎 ， 基于相关和准确的数据收集提供更好和更精确的数据洞察力 。 它具有类数据处理和存储 。 还可以在 R-Programming中集成其他数据分析工具 。
除此之外 ， 还可以与任何编程语言(如 Java、C、Python)集成 ， 以提供更快的数据传输和准确的分析 。 R-Programming提供了许多可在任何数据集中使用的绘图和图形 。

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