天水大数据分析有哪些

Ⅰ 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。

Ⅱ 大数据分析常用的工具有哪些

第一类，数据存储和管理类的大数据工具。
此类较为主流的使用工具本文为大家列出三种：
1.Cloudera
实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。
2.MongoDB
这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据。
3.Talend
Talend是数据集成和解决方案领域的领袖级企业，他们为公共云和私有云提供了一体化的数据平台。
我们都知道，大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上三种工具，就是这方面常用的三种使用工具。
第二类，数据清理类工具。
1.OpenRefine
这是一款开源的，易于使用的，可以通过删除重复项、空白字段及其他错误来清理排列杂乱无章的数据的工具，在业内广受好评。
2.Excel
这个不用多说，不仅在大数据，基本上所有的公司办公软件都会安装Excel，在Excel中有许多的公式和函数，方便我们进行一系列的操作，当然其缺点也比较明显，那就是不适用于庞大的数据集。
3.DataCleaner
就像它的名字一样，DataCleaner是一款能对数据质量进行分析、比较和监督的软件，也可以将半结构化的数据集转化成干净的可读的数据集。

Ⅲ 大数据分析常见的手段有哪几种

【导读】众所周知，伴随着大数据时代的到来，大数据分析也逐渐出现，扩展开来，大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。随着大数据的日常化，为了防止大数据泛滥，所以我们必须要及时采取数据分析，提出有用数据，那大数据分析常见的手段有哪几种呢?

一、可视化分析

不管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要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果。

二、数据挖掘算法

数据挖掘又称数据库中的知识发现人工智能机式别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

那么说可视化是把数据以直观的形式展现给人看的，数据挖掘就可以说是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的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。

三、预测性分析能力

预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式，并超越当前所发生的情况预测未来进展。

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，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。

四、语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，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。

五、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保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

关于“大数据分析常见的手段有哪几种?”的内容就给大家介绍到这里了，更多关于大数据分析的相关内容，关注小编，持续更新。

Ⅳ 大数据分析的基本方法有哪些

1.可视化分析

不管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要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. 数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的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. 预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，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. 语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，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. 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保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

Ⅳ 大数据处理分析技术类型有哪些

1、交易数据

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流，这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。

Ⅵ 大数据分析数据的类型有哪些

1.交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。

3.移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情，从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包含功用设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信，还能够自意向中央服务器传输数据，这样就能够对数据进行剖析。

关于大数据分析数据的类型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅶ 大数据分析方法，常用的哪些

数据分析的来目的越明确，分析越源有价值。明确目的后，需要梳理思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，然后针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标；最后，确保分析框架的体系化（体系化，即先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系），使分析结果具有说服力。

Ⅷ 大数据分析的具体内容有哪些

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。