数据预测建模工具

『壹』 大数据分析需要哪些工具

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

『贰』 大数据分析一般用什么工具分析

今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。

1、Tableau

这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。

2、PowerBI

PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。

3、Qlik

和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。

最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。

4、永洪BI

永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。

5、帆软BI

再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。

6、Tempo

另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。

第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。

『叁』 数据建模软件工具有哪些啊 数据建模软件工具有什么

1、PowerDesigner，功能包括：完整的集成模型和面向包含IT为中心的、非IT为中心的差异化建模诉求。支持非常强大的元数据信息库和各种不同格式的输出。
2、ER/Studio， 是一个支持多平台环境的直观数据建模工具，并且本地集成了用于处理大数据的平台，例如-MongoDB和Hadoop Hive。它能够进行正向和逆向工程，并且拥有“比较合并”功能，能够输出例如XML、PNG、JPEG等格式文档。内建自动执行任务功能，支持当前流行数据库平台。
3、Enterprise Architect，帮助企业用户快速建立强大的可维护的系统，而且很容易在共享项目中扩展到大型的协作团队中去。 Enterprise Architect 同样有动态运行模拟模型的能力，用以验证模型和更加正确和深入的理解原来商业系统运作的方式。

『肆』 开源数据挖掘工具有哪些

1、RapidMiner

该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner分布在AGPL开源许可下，可以从SourceForge上下载。SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基网络使用的MediaWiki。

2、WEKA

WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于，它在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。

添加序列建模后，WEKA将会变得更强大，但目前不包括在内。

3、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个GNU项目，是由R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。

除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

『伍』 常用的数据挖掘工具有哪些

市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。常用的数据挖掘工具有很多，例如：

1、思迈特软件Smartbi的大数据挖掘平台：通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。

2、Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样——探索——转换——建模——评估”的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的“端到端”知识发现。

3、SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART 创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准——CRISP-DM。

更多的了解我们可以到思迈特软件Smartbi了解一下。 在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家；国内六大银行，已签约4家；国内排名前十的保险公司已经覆盖6家；国内排名前十的证券公司已经覆盖5家。

『陆』 数据建模中比较常用的工具有哪些

随着科技的日新月异，人们对数据的依赖稳步上升中，尤其在商业等领域，对于企业而言正确且连贯的数据流，是他们做出快速、精准的决策的重要依据之一。因此，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果，这个过程就是大家耳闻能详的数据建模。

下面为大家推荐一些数据建模中常见的几种工具。

1、SQL数据库建模器

该软件使企业可以参与逆向工程和正向工程。利用已经存在的数据库并完善它们。然后，使用正向工程技术来了解它们如何随时间的推移而增长。该平台的更多独特功能包括创建多个主题区域的能力以及非常友好的用户界面。使用此工具的一些企业包括福特、联想、Wayfair和德勤等公司。

2、PowerDesigner

PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。功能包括：完整的集成模型，和面向包含IT为中心的、非IT为中心的差异化建模诉求。支持非常强大的元数据信息库和各种不同格式的输出。PowerDesigner拥有一个优雅且人性化的界面，非常易懂的帮助文档，快速帮助用户解决专业问题。

3、CA ERwin

ERwin 也是业界领先的数据建模解决方案，能够为用户提供一个简单而优雅的界面同时处理复杂的数据环境问题。Erwin的解决方案提提供敏捷模型，同时元数据可以放在普通的数据库中进行处理，这样就能够保证数据的一致性和安全性。Erwin支持高度自定义的数据类型、APIs，允许自动执行宏语言等等。Erwin还建有一个很活跃的用户讨论社区，使得用户之间可以分享知识和各种经验。

4、SQL Power Architect

SQL Power Architect 是一个Java开发的数据库建模工具，特别适合做数据仓库和数据集市的应用建模，它允许设计人员同时打开多个数据源连接，并直接从数据库中获取模型定义。
5、dbdiagram.io
dbdiagram.io是一个快速上手的数据库设计器，专注于绘制数据库关系图，专为开发人员，DBA，数据分析师而设计，在线保存和共享图表可帮助您使用其自己的特定于域的语言（DSL：Domain-specific language）绘制数据库图。它们的定义语言非常简单，使用键盘即可轻松进行编辑/复制，UI简洁，并包含有漂亮的图表。

为了避免错误并加快进度，建议大家可以使用这些更加专业的工具（软件），来帮助我们建立数据模型，且能够更快捷的生成报告来描述这个数据模型，为大家带来实利。