數據預測建模工具

『壹』 大數據分析需要哪些工具

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

『貳』 大數據分析一般用什麼工具分析

今天就我們用過的幾款大數據分析工具簡單總結一下，與大家分享。

1、Tableau

這個號稱敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位於領導者象限，界面清爽、功能確實很強大，實至名歸。將數據拖入相關區域，自動出圖，圖形展示豐富，交互性較好。圖形自定義功能強大，各種圖形參數配置、自定義設置可以靈活設置，具備較強的數據處理和計算能力，可視化分析、互動式分析體驗良好。確實是一款功能強大、全面的數據可視化分析工具。新版本也集成了很多高級分析功能，分析更強大。但是基於圖表、儀錶板、故事報告的邏輯，完成一個復雜的業務匯報，大量的圖表、儀錶板組合很費事。給領導匯報的PPT需要先一個個截圖，然後再放到PPT裡面。作為一個數據分析工具是合格的，但是在企業級這種應用匯報中有點局限。

2、PowerBI

PowerBI是蓋茨大佬推出的工具，我們也興奮的開始試用，確實完全不同於Tableau的操作邏輯，更符合我們普通數據分析小白的需求，操作和Excel、PPT類似，功能模塊劃分清晰，上手真的超級快，圖形豐富度和靈活性也是很不錯。但是說實話，畢竟剛推出，系統BUG很多，可視化分析的功能也比較簡單。雖然有很多復雜的數據處理功能，但是那是需要有對Excel函數深入理解應用的基礎的，所以要支持復雜的業務分析還需要一定基礎。不過版本更新倒是很快，可以等等新版本。

3、Qlik

和Tableau齊名的數據可視化分析工具，QlikView在業界也享有很高的聲譽。不過Qlik Seanse產品系列才在大陸市場有比較大的推廣和應用。真的是一股清流，界面簡潔、流程清晰、操作簡單，交互性較好，真的是一款簡單易用的BI工具。但是不支持深度的數據分析，圖形計算和深度計算功能缺失，不能滿足復雜的業務分析需求。

最後將視線聚焦國內，目前搜索排名和市場宣傳比較好的也很多，永洪BI、帆軟BI、BDP等。不過經過個人感覺整體宣傳大於實際。

4、永洪BI

永洪BI功能方面應該是相對比較完善的，也是拖拽出圖，有點類似Tableau的邏輯，不過功能與Tableau相比還是差的不是一點半點，但是操作難度居然比Tableau還難。預定義的分析功能比較豐富，圖表功能和靈活性較大，但是操作的友好性不足。宣傳擁有高級分析的數據挖掘功能，後來發現就集成了開源的幾個演算法，功能非常簡單。而操作過程中大量的彈出框、難以理解含義的配置項，真的讓人很暈。一個簡單的堆積柱圖，就研究了好久，看幫助、看視頻才搞定。哎，只感嘆功能藏得太深，不想給人用啊。

5、帆軟BI

再說號稱FBI的帆軟BI，帆軟報表很多國人都很熟悉，功能確實很不錯，但是BI工具就真的一般般了。只能簡單出圖，配合報表工具使用，能讓頁面更好看，但是比起其他的可視化分析、BI工具，功能還是比較簡單，分析的能力不足，功能還是比較簡單。帆軟名氣確實很大，號稱行業第一，但是主要在報表層面，而數據可視化分析方面就比較欠缺了。

6、Tempo

另一款工具，全名叫「Tempo大數據分析平台」，宣傳比較少，2017年Gartner報告發布後無意中看到的。是一款BS的工具，申請試用也是費盡了波折啊，永洪是不想讓人用，他直接不想賣的節奏。

第一次試用也是一臉懵逼，不知道該點那！不過抱著破罐子破摔的心態稍微點了幾下之後，操作居然越來越流暢。也是拖拽式操作，數據可視化效果比較豐富，支持很多便捷計算，能滿足常用的業務分析。最最驚喜的是它還支持可視化報告導出PPT，徹底解決了分析結果輸出的問題。深入了解後，才發現他們的核心居然是「數據挖掘」，演算法十分豐富，也是拖拽式操作，我一個文科的分析小白，居然跟著指導和說明做出了一個數據預測的挖掘流，簡直不要太驚喜。掌握了Tempo的基本操作邏輯後，居然發現他的易用性真的很不錯，功能完整性和豐富性也很好。

『叄』 數據建模軟體工具有哪些啊 數據建模軟體工具有什麼

1、PowerDesigner，功能包括：完整的集成模型和面向包含IT為中心的、非IT為中心的差異化建模訴求。支持非常強大的元數據信息庫和各種不同格式的輸出。
2、ER/Studio， 是一個支持多平台環境的直觀數據建模工具，並且本地集成了用於處理大數據的平台，例如-MongoDB和Hadoop Hive。它能夠進行正向和逆向工程，並且擁有「比較合並」功能，能夠輸出例如XML、PNG、JPEG等格式文檔。內建自動執行任務功能，支持當前流行資料庫平台。
3、Enterprise Architect，幫助企業用戶快速建立強大的可維護的系統，而且很容易在共享項目中擴展到大型的協作團隊中去。 Enterprise Architect 同樣有動態運行模擬模型的能力，用以驗證模型和更加正確和深入的理解原來商業系統運作的方式。

『肆』 開源數據挖掘工具有哪些

1、RapidMiner

該工具是用Java語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了數據挖掘，RapidMiner還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自WEKA(一種智能分析環境)和R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner分布在AGPL開源許可下，可以從SourceForge上下載。SourceForge是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括維基網路使用的MediaWiki。

2、WEKA

WEKA原生的非Java版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於Java版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與RapidMiner相比優勢在於，它在GNU通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。

添加序列建模後，WEKA將會變得更強大，但目前不包括在內。

3、R-Programming

如果我告訴你R項目，一個GNU項目，是由R(R-programming簡稱，以下統稱R)自身編寫的，你會怎麼想它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體。R語言被廣泛應用於數據挖掘，以及開發統計軟體和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了R的知名度。

除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。

『伍』 常用的數據挖掘工具有哪些

市場上的數據挖掘工具一般分為三個組成部分：a、通用型工具；b、綜合／DSS／OLAP數據挖掘工具；c、快速發展的面向特定應用的工具。常用的數據挖掘工具有很多，例如：

1、思邁特軟體Smartbi的大數據挖掘平台：通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。

2、Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照「抽樣——探索——轉換——建模——評估」的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的「端到端」知識發現。

3、SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准——CRISP-DM。

更多的了解我們可以到思邁特軟體Smartbi了解一下。 在金融行業，全球財富500強的10家國內銀行中，有8家選用了思邁特軟體Smartbi；國內12家股份制銀行，已覆蓋8家；國內六大銀行，已簽約4家；國內排名前十的保險公司已經覆蓋6家；國內排名前十的證券公司已經覆蓋5家。

『陸』 數據建模中比較常用的工具有哪些

隨著科技的日新月異，人們對數據的依賴穩步上升中，尤其在商業等領域，對於企業而言正確且連貫的數據流，是他們做出快速、精準的決策的重要依據之一。因此，建立正確的數據流和數據結構才能保證最好的結果，這個過程就是大家耳聞能詳的數據建模。

下面為大家推薦一些數據建模中常見的幾種工具。

1、SQL資料庫建模器

該軟體使企業可以參與逆向工程和正向工程。利用已經存在的資料庫並完善它們。然後，使用正向工程技術來了解它們如何隨時間的推移而增長。該平台的更多獨特功能包括創建多個主題區域的能力以及非常友好的用戶界面。使用此工具的一些企業包括福特、聯想、Wayfair和德勤等公司。

2、PowerDesigner

PowerDesigner是目前數據建模業界的領頭羊。功能包括：完整的集成模型，和面向包含IT為中心的、非IT為中心的差異化建模訴求。支持非常強大的元數據信息庫和各種不同格式的輸出。PowerDesigner擁有一個優雅且人性化的界面，非常易懂的幫助文檔，快速幫助用戶解決專業問題。

3、CA ERwin

ERwin 也是業界領先的數據建模解決方案，能夠為用戶提供一個簡單而優雅的界面同時處理復雜的數據環境問題。Erwin的解決方案提提供敏捷模型，同時元數據可以放在普通的資料庫中進行處理，這樣就能夠保證數據的一致性和安全性。Erwin支持高度自定義的數據類型、APIs，允許自動執行宏語言等等。Erwin還建有一個很活躍的用戶討論社區，使得用戶之間可以分享知識和各種經驗。

4、SQL Power Architect

SQL Power Architect 是一個Java開發的資料庫建模工具，特別適合做數據倉庫和數據集市的應用建模，它允許設計人員同時打開多個數據源連接，並直接從資料庫中獲取模型定義。
5、dbdiagram.io
dbdiagram.io是一個快速上手的資料庫設計器，專注於繪制資料庫關系圖，專為開發人員，DBA，數據分析師而設計，在線保存和共享圖表可幫助您使用其自己的特定於域的語言（DSL：Domain-specific language）繪制資料庫圖。它們的定義語言非常簡單，使用鍵盤即可輕松進行編輯/復制，UI簡潔，並包含有漂亮的圖表。

為了避免錯誤並加快進度，建議大家可以使用這些更加專業的工具（軟體），來幫助我們建立數據模型，且能夠更快捷的生成報告來描述這個數據模型，為大家帶來實利。