探索网页数据挖掘:盘点流行的大数据分析工具
常用的大数据解析软件有哪些
工具介绍
1、前端展示
用于展示分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等。
用于展示分析的商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、Tableau。
国内的有BDP,国云数据(大数据魔镜),思迈特,FineBI等。
2、数据仓储
包括Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等。
3、数据集市
包括QlikView、Tableau、Style Intelligence等。
扩展资料
大数据分析的六个核心领域
1、Analytic Visualizations(可视化分析)
无论是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的需求。可视化可以直观地呈现数据,让数据自然发声,使观众能够听到结果。
2.、Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是为人类所看,数据挖掘则是为机器所看。聚类、分割、孤立点分析等算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好地理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、Semantic Engines(语义引擎)
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战,我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以确保一个预先定义的高质量的分析结果。
假如大数据确实是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的益处,而不仅仅是挑战。
6、数据存储,数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
如何成为一名数据分析师所需具备的技能
成为一名数据分析师所需具备的技能概览:
数学知识
对于初级数据分析师来说,需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先了解数据集的质量,进行描述统计。
而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具,SQL是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理能力不足,学习曲线比较陡峭。Python适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立将数据转化为己用的能力,这其中SQL是最基本的,你必须会用 SQL查询数据、会快速编写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入地分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解即可,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在构建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要通过图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里加上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师,能用Excel和PPT制作基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于较高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求制作或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备解析数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。
数据分析师不仅需具备解码数据的能力,亦常需向项目经理及部门领导提出某些数据点的见解,故此,你必须拥有卓越的沟通技巧。
对于资深数据分析师而言,需着手独立负责项目,或与产品开发进行协作,因此,除沟通技巧之外,还需具备一定的项目调度能力。