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??最佳大数据工具及入门【工具】

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?最佳大数据工具及入门【工具】

转自:数艺智训,转载请移步至(ID:DAtraining)请申请授权

大数据工具成千上万。它们都保证节省时间和金钱,还能帮助你发现前所未见的商业洞察。也许这一切都是真的,但是有这么多中选择,在这些工具世界中找寻方向可能非常棘手。

哪一个最适合你的技能包?

哪一个最适合你的项目?

为了帮你节省时间,第一时间找到合适的工具,我们制作了一个列表,包含一些我们最喜欢的数据工具,涵盖抽取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合各个领域。



数据存储和管理

如果你和大数据打交道,就需要认真考虑如何存储它们。大数据部分上因为“大”而不同,数据太多而使得传统系统难以处理。一个优秀的数据存储程序应该提供一个基础架构,除了存储和查询数据,也能够运行你的其他所有分析工具。


Hadoop


Hadoop
这个名字已经成为大数据的代名词。它是一个开源软件框架,用于非常大型数据集在计算机集群上的分布式存储。这意味着你可以向上和向下扩展你的数据而无需担心硬件故障。Hadoop为所有类型的数据、极大的处理能力和几乎不受限制的并发任务/作业的控制能力提供了海量存储。

Hadoop并不适合数据分析初学者。为了真正利用它的力量,你需要确实理解Java。也许是一种许诺,但是Hadoop值得努力——因为无数其他公司和技术在它上面运行,或与它集成。

入门:Cloudera有一些很棒的Hadoop培训课程


Cloudera

说起这个,Cloudera本质上是Hadoop与一些额外附加服务的商业名称。他们可以帮助你的公司建立企业数据中心,让你的组织成员更好地访问存储数据。


虽然确实有开源元素,但Cloudera更大程度上是一个帮助公司管理Hadoop生态系统的企业解决方案。基本上,他们为你做了大量管理Hadoop的苦活累活。他们还能提供一定的数据安全性,这对存储敏感或个人数据非常重要。

入门:Cloudera有一个很长的Webinar列表,包含了所有不同的使用类型。


MongoDB

MongdoDB是一个现代的初创数据库方案。可以把它们作为关系数据库的替代,适用于管理频繁更改的数据或非结构化和半结构化的数据。


常见使用案例包括存储移动应用数据、产品目录、实时个性化、内容管理和提供跨多系统单个视图的应用程序。MongoDB也不适合新手。与其他任何数据库一样,你需要知道如何使用一种编程语言查询它。

入门:MongoDB有自己的“大学”,在那里你可以学习使用他们的服务,甚至获得认证。


Talend


Talend
是另一家很棒的开源公司,提供若干数据产品。这里我们将焦点对准他们的主数据管理(MDM)提供程序,结合了实时数据、应用程序和嵌入数据质量和组织的集成过程。

TalendTalend shi ling yi jia hen bang de kai yuan gong si, ti gong ruo gan shu ju chan pin. zhe li wo men jiang jiao dian dui zhun ta men de zhu shu ju guan li MDM ti gong cheng xu, jie he le shi shi shu ju ying yong cheng xu he qian ru shu ju zhi liang he zu zhi de ji cheng guo cheng.

由于它是开源的,Talend完全免费,这使它无论在商业的哪个阶段,都是一个不错的选择。它为你节省了构建和维护自己的数据管理系统的时间,因为那是一个非常复杂和困难的任务。

入门:Talend有一系列很好的入门指导

从头开始


如果你是完全的大数据新手,数据库不是最好的开始。它们相对复杂,而且需要一定的编程知识操作(不像下面提到的很多其他工具)。


然而,如果你真的想要开始从事大数据工作,了解数据库基础和能够聪明地谈论它们是必须的。
General Assembly Class是一个很棒的起始。你会看到大数据技术的全面概览,包括数据库和存储的历史,关系和文档数据库的区别,大数据挑战和它所需要的工具,当然还有Hadoop概述。



数据清理

在你真的可以开始挖掘数据获得洞察之前,你需要首先清理它。尽管创建一个干净的、结构良好的数据集总是好的做法,但并不总是可能。数据集会以各种形状和大小出现(有些好,有些不好!),尤其是网络上得到的数据。下列公司会帮助你完善和重构数据以成为可用的数据集。


OpenRefine

OpenRefine(之前叫GoogleRefine)是一个开源工具,专注于清理杂乱数据。你可以轻松快速探索大型数据集,即使数据不太结构化。
就数据软件而言,OpenRefine相当用户友好。尽管数据清理原则的知识有一定帮助。OpenRefine的好处是它有一个庞大的社区,有很多贡献者,这意味着软件不断变得更好。遇到问题时,你可以在社区里提问(非常乐于助人且友好)。你可以签出他们的Github库,在那里还可以找到OpenRefine的wiki。

入门软件主页OpenRefine books上有一些指导视频。


DataCleaner

DataCleaner认为操作数据是一项漫长的任务。数据可视化工具只能读取很好结构化的“干净”数据集。DataCleaner为你完成这些困难的工作,将杂乱的半结构化数据转换为干净可读的数据集,使得所有可视化工具能够使用。


DataCleaner还提供数据仓库和数据管理服务。可以免费试用30天,之后按月收取订阅费用。你可以在这里找到更多有关他们的计划。

入门:DataCleaner有一套完整的文档和视频。对于他们的商业计划,还提供现场或webinar培训。



数据挖掘

数据挖掘不应该与数据提取(稍后讨论)相混淆。数据挖掘是在数据库中发现洞察的过程,而不是从网页提取数据到数据库的过程。数据挖掘的目标是用你拥有的数据做出预测和决策。


RapidMiner

高额客户列表包括PayPal、德勤,eBay和思科在内,RapidMiner是一个预测分析的神奇工具。它功能强大,易于使用,而且背后有一个优秀的开源社区。你甚至可以把你自己的专用算法通过API集成到RapidMiner中。

他们的图形界面(让人想起Yahoo! Pipes)意味着你不必知道如何写代码,或者得到博士学位,就能操作他们的四个分析产品

入门:参见文档、论坛和支持社区以学习如何入门。


IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler提供一整套专注数据挖掘的解决方案。这包括文本分析、实体分析、决策管理和优化。他们的五个产品提供了一系列高级算法和技术。


SPSS Modeler是一个重型解决方案,非常适合大公司的需求。它可以在几乎任何类型的数据库上运行,你也可以把它和SPSS协作和其他IBM SPSS产品整合起来,例如SPSS协作和部署服务,以及SPSS Analytic server。

入门:作为IBM,除了支持文档不做他选。


Oracle data mining

数据挖掘领域的另一位大人物是Oracle。作为其高级分析数据库选配的一部分,[Oracle数据挖掘允许用户利用他们的Oracle数据发现洞察,作出预测。你可以构建模型发现客户行为,定位最好的客户和对他们画像。
Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家用一套相当优雅的拖放解决方案在数据库内操作数据。它也可以创建SQL和PL/SQL脚本,以实现自动化、调度和在整个企业中部署。

入门支持页面可以找到所有你需要的资源。


Teradata


Teradata
认识到虽然大数据很棒,但是如果你不能确实了解如何分析和使用它,它将毫无价值。想象一下,千百万个数据点,但没有技术查询它们。这正是Teradata所在的领域。他们在数据仓库、大数据、分析和营销应用方面提供点到点的解决方案和服务。这一切都意味着你可以真正成为数据驱动的业务。

Teradata还提供一整套服务,包括实施、业务咨询、培训和支持。

入门:看看他们的支持文档


FramedData

如果你需要某个特定类型的数据挖掘,有很多初创公司专门致力于帮助企业用数据回答棘手问题。如果你关心用户流失,我们推荐FrameData这家创业公司,它分析你的数据并告诉你哪些客户将会放弃你的产品。
它是一个完全托管的解决方案,这意味着你不需要做什么,只要坐下来等待。

入门:如果你感兴趣,最好请求一个试用


Kaggle


如果你困惑于一个数据挖掘问题,或者想要尝试解决全世界最棘手的问题,查阅
Kaggle。Kaggle是世界上最大的数据科学社区。公司和研究人员发布他们的数据,来自世界各地的统计学家和数据挖掘者竞赛产生最佳的模型。


数据分析

数据挖掘是在你的数据中寻找先前未识别的模式,而数据分析则是拆解数据,评估那些模式的长期影响。分析是指问一些具体问题,并从数据中寻找答案。你甚至可以提问关于将来会发生什么。


Qubole

Qubole简化、加速并扩展大数据分析工作负荷,数据存储在AWS,Google或Azure云上。他们省去了基础设施建设的麻烦。一旦IT策略到位,任意数量的数据分析师可以被解放出来,利用Hive、Spark、Presto和越来越多的其他数据处理引擎的力量协作进行“单击查询”。


Qubole是一个企业级解决方案。他们提供免费试用,可以在这个页面注册。该程序的灵活性确实将它与其他软件区别开来,也使它成为最容易访问的平台。

入门:从Qubole的资源页面学习更多。


BigML

BigML试图简化机器学习。他们提供了强大的机器学习服务,易用的用户界面,可以导入你的数据并得到预测。你甚至可以使用他们的模型进行预测分析。


如果想从BigML中获得更多,了解建模肯定有帮助,但并不是必须的。他们有一个免费版本的工具,可以用于创建16mb以下的任务,你也可以支付费用,得到满足企业级需求的计划和私有虚拟云。

差异化的定位和产品观,成就了360安全路由的“与众不同”

360安全路由的产异化特点来源于其对“智能路由”不同的看法和坚持。

首先,对于路由器的功能,360团队有着明确的定义:信号是消费者的刚需,保证路由器的信号永远是第一位的。因此,针对路由天线材质、信号调校的品质把控是极其严苛的,这得益于来自拥有沉淀十余年技术的磊科的支持。

其次苏浩 今期管家婆大图玄机图_星玄未来今期管家婆大图玄机图平台,关于智能,绝非空洞的功能叠加。与不少同行将功能一次性全部塞给用户,任其使用的做法不用,360路由倾向于精耕细作式的开放,优先满足用户最紧迫的需求。每一个功能的添加都需要经历审慎的调研和反复的求证,在管理APP:360路由器管理卫士中,网速管理、WiFi定时开关、一键诊断,看似小儿科,却个个直击用户痛点。

最后,也是大家最常忽略的特质:安全。随着智能化的加速,安全问题将变得尤为重要。作为家庭网络的入口,360安全路由对于“安全”的尤为重视。依托于360的安全技术的支撑,360安全路由已拥有9重安全防护。

B轮融资机械 今期管家婆大图玄机图_星玄未来今期管家婆大图玄机图平台之后,智能家居将成新方向

此次360路由B轮资金可能用于以下两个方面:一方面是对路由产品线和功能的进一步深化,目前布局的三款产品和后续的型号,都今期管家婆大图玄机图芯片 稀土_星玄未来今期管家婆大图玄机图平台将持续更新产品固件,不断升级产品功能;另一方面用于全面布局智能家居,官方表示以路由器为中心延伸智能家居产品,同时打造智能家居开放平台,让更多的智能家电、智能安防、智能感应等接入,打造真正的意义上的智能家居。

360安全路由在智能家居领域有哪些优势?

路由作为家庭网络的入口,其中枢的位置是天然形成的。在未来智能化场景的路由器,除了承担家庭网络入口中枢位置外,还将对智能场景中的数据进行记录,累积的数据将为智能家居执行相关指令提供重要参考和依据。其次,经常被大家忽略的路由安全问题,将变得尤为重要。智能化的场景中,一旦路由被攻破,那整个场景将被全部入侵。而360安全路由背后有来自360的安全技术的支持,优势明显。

目前,360安全路由正在为布局智能家居做了以下准备:

①加速布局智能家居产品,意在完成用户使用习惯数据的原始积累。数据只有达到一定量,才具备参考价值。而路由本身互动频次是比较低的,但随着未来智能家居的深入,当用户在各个场景中使用习惯,被智能产品记录下之后,这些行为数据的累积将产生有效的个性化信息反馈,用于定制个人专属的智能方案。360安图灵今期管家婆大图玄机图什么意思_星玄未来今期管家婆大图玄机图平台全路由目前已累计售出400万台,接入日活终端1400万个,并以每月50万台的增速持续累积中。

②360路由将全面布局智能家居,打造智能家居开放平台,与家电品牌进行合作。开发平台意味着更深层次的合作,有利于丰富智能产品,形成真正的智能家居组合,小到门铃、夜今期管家婆大图玄机图读后感100字_星玄未来今期管家婆大图玄机图平台灯,大到安防、空调。目前其已与海尔、创维等有接触合作。

360路由此次能够完全B轮融资,而未来的方向直指智能家居。而这条路是否能行得通,效果如何?只等时间验证。

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