数据结构如何做推特

Ⅰ 大数据分析工具有哪些，有什么特点

Excel
Excel简单实用好操作，对于个人的工作汇报和日常工作的数据整理帮助特别大。但是其可供选择的统计图样式有点难看，好看的需要付费。另外，Excel不足以支撑TB级别的数据分析需求。

亿信华辰—一站式数据分析平台（ABI）
亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报等功能，采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。

神策数据—神策分析
神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。工具需要付费使用。

帆软—FineBI
FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

永洪科技—永洪BI
永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。不过其产品用户体验一般，主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

Ⅱ switch怎么关联twitter

是账号关联的，进入官网账号登陆有相关选项。不过需要 番羽 土蔷

Ⅲ 大数据的特征有哪些

大数据所包含特征，具体如下：

第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

大数据的作用及其用途

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

1、变革价值的力量

2、变革经济的力量，生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

3、变革组织的力量，随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。

Ⅳ 大数据可视化分析工具有哪些

国内大数据魔镜和永洪。永洪页面和图表不太好看，大数据魔镜还不错，可视化效果很好，页面也很整洁。我现在用的是魔镜付费的版本，功能比免费的云平台版本还要强大。

Ⅳ 大数据分析工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Ⅵ 基于树结构递归神经网络的推特谣言检测

在谣言检测研究方面，目前很少有基于谣言传播结构的方法。一些基于核的方法用来建模传播树的结构，通过对比树的相似性可以区分谣言和非谣言，但是不能直接分类一棵树，而是需要与其他树两两对比。
。
在本文中提出使用递归神经网络（Recursive Neural networks,RvNN）来建模和学习谣言的传播结构。RvNN本身用来学习段落或句子的语法和语义表示，与文本解析不同的是，我们模型的输入是一棵源自源推文的传播树，而不是单个句子的解析树，树的节点是一个响应的帖子而非单个词。通过沿着树形结构的递归特征学习过程，可以共同捕获帖子的内容语义及其之间的响应关系。

那么，为什么这种神经模型能更好地完成谣言检测任务呢？分析发现，推特可以通过用户分享观点、猜测和证据来“自我纠正”一些不准确的信息。举例来说，下图展示了一个假谣言和真谣言的传播树：

结构不敏感的方法基本上依赖于文本中不同立场的相对比例，在这样的线索不清晰的情况下，就不能很好地发挥作用。然而，可以看到，当一个帖子否认了虚假谣言时，往往会得到支持或肯定的回复，证实了谣言的否认；相反，对真实谣言的否认往往会引发质疑或否认。这一观察结果可能暗示了一个更普遍的假设，即回复者倾向于不同意(或质疑)那些支持虚假谣言或否认真实谣言的人，同时也倾向于同意那些否认虚假谣言或支持真实谣言的人。同时，一个回复，通常是响应其直接祖先（也就是所回复的帖子）而不是直接响应源推文（即传播树的根节点）。递归网络自然地对这些结构进行建模，以学习捕获谣言指示信号，并通过递归聚合来自不同分支的信号来增强其表示。

本文采用的RvNN模型分为两种，bottom-up(BN)模型和top-down(TD)模型，通过不同方式来表示传播树结构。这种架构的重要优点是，在给定传播树的所有路径的连接和方向的情况下，可以通过递归有选择地优化节点特征。

一个谣言检测数据集定义为集合 ，每个 包含源推文 以及所有按时间顺序排列的相关响应推文 ，也就是说 。需要注意的是，尽管推文是按时间顺序标注的，但它们之间基于回复或转发关系存在联系，可以形成传播树结构，并以 为根节点。谣言检测问题被定义为分类任务，也就是学习一个分类器 ， 属于四个细粒度的类：non-rumor,false rumor, true rumor和unverified rumor。

根据方向考虑的树结构分为两种：
①Bottom-up树的回复节点永远指向被回复的节点，叶子节点没有任何回复，用 表示，其中 ，对于节点 ， 存在表示 回复 ；
②Top-down树符合信息传播的方向， 表示信息从 流向 ， 看到了 并给 留下了一个回复。

RvNN的原始版本针对句子解析二叉树，每个节点表示的计算与其直接子节点关联在一起。举例来说，下图展示了RvNN的结构，对应图左边的解析树：

叶子节点是输入句子中词的word embedding。用 表示一个父亲节点，它的两个子节点为 和 ，那么父亲节点的表示的计算过程为 ， 是激活函数， 是参数，这个过程被在所有节点上递归地执行，学习到的节点表示可以被用来进行各种分类任务。

自下而上模型的核心思想是通过递归访问每个节点，从底部的叶子到顶部的根，为每个子树生成特征向量，最终聚合得到顶部根节点的表示作为树的全局表示。一棵传播树及其对应的RvNN计算过程如下图(a),(b)所示：

每个节点的表示是对应回复的tf-idf向量。在这里每个节点都有一个输入向量，并且节点的子节点数量不一定是相同的。在本文中选用拓展GRU作为隐层单元。使用 表示节点 的直接子节点集合，节点 的隐状态计算过程为：

是原始输入向量， 用来对 进行仿射变换， 是GRU的参数， 代表哈达玛积。不了解GRU可以参考： 人人都能看懂的GRU 。

最终使用根节点隐状态进行分类：

Top-down RvNN旨在利用自顶向下树的结构来捕获用于对谣言进行分类的复杂传播模式，其计算过程如上图(c)所示。每个节点的表示是通过组合它自己的输入和它的父节点而不是子节点来计算的，这与Bottom-up模型不同。

使用 代表节点 的父亲节点，节点的隐状态计算过程如下：

然后对叶子节点的表示进行max-pooling得到 进行分类，这可以帮助从所有传播路径中捕获最有效的指示性特性：

我们可以推测，Top-down模型会更好。在Bottom-up的情况下最终的输出依赖于根节点的表示，并且它的信息损失比Top-down模型要大。因为在Top-down的情况下，通过不同传播路径嵌入到叶子节点的表示可以通过pooling进行整体地合并。

采用平方损失来训练并进行L2正则化：

是类别的数目。使用Adagrad进行训练，使用均匀分布初始化模型参数，词典大小为5000，隐层状态与embedding大小为100。

对比了多个baseline的效果：

谣言的早期检测测试：

下面是一个被Bottom-up和Top-down模型都检测到的一个假谣言的例子：

Ⅶ 大数据分析的工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Ⅷ 现在有哪些常用的大数据分析工具

目前市场复上的数据分析制工具还是比较多的，国内跟国外都有，我就介绍几款主流的给楼主。
国外：
Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。
Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。

国内：
FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

Ⅸ 大数据深度分析工具有哪些

1、Disco

Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapRece。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

支持的操作系统：Linux和OSX。

2、HPCC

作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。

支持的操作系统：Linux。

3、Lumify

Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try、Lumify、io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

支持的操作系统：Linux。

4、Pandas

Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

5、Storm

Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。

支持的操作系统：Linux。

Ⅹ 值得推荐的数据可视化工具有哪些

可视化工具包罗万象，数不胜数，但平时工作中常用的也就那么几款：

6）Tableau

较为成功的BI工具之一，操作流畅，界面精美，当然这样精美的软件是需要费用的。

另外还有很多工具，例如BDP，图表秀，数加平台、魔镜等，但个人认为上面几款已经足够使用，切勿贪多。