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❶ mapinfo的教程有下吗高手指点一下吧。

MapInfo概述

1.1 MapInfo简介

MapInfo是美国MapInfo公司的桌面地理信息系统软件，是一种数据可视化、信息地图化的桌面解决方案。它依据地图及其应用的概念、采用办公自动化的操作、集成多种数据库数据、融合计算机地图方法、使用地理数据库技术、加入了地理信息系统分析功能，形成了极具实用价值的、可以为各行各业所用的大众化小型软件系统。MapInfo 含义是“Mapping + Information（地图+信息）”即：地图对象+属性数据。

1986年MapInfo公司成立并推出了第一个版本—MapInfo for DOS V1.0及其开发工具MapBasic，此后又推出了DOS平台的2.0和3.0版。1995年底MapInfo发布了MapInfo Professional，是一个以Windows 95和Windows NT为平台的桌面地理信息系统。目前该软件的最新版本是MapInfo Professional 7.5及其系列软件。

MapInfo Professional是一套强大的基于Windows平台的地图化解决方案，可以方便地将数据和地理信息的关系直观的展现，其复杂而详细的数据分析能力可帮助用户从地理的角度更好地理解各种信息；可以增强报表和数据表现能力，找出以前无法看到的模式和趋势，创建高质量的地图以便做出高效的决策；凭借其新特性和增强功能，MapInfo Professional 使得桌面地图化和分析功能更快和更容易-并可延伸至整个企业。

MapInfo Professional提供一整套功能强大的工具来进行复杂的商业地图化、数据可视化和GIS功能。通过MapInfo Professional可连接本地及服务器端的数据库，创建地图和图表以揭示数据行列背后的真正含义。也可以定制MapInfo Professional以满足用户的特定需要。 支持Oracle8i完全读/写，通过OCI对Oracle8i及通过ODBC对其它数据源的实时访问。

经历了近20年时间，MapInfo公司成为全球最大的100家软件公司之一。产品行销58个国家和地区，有22种语言的版本，超过30万个正式用户。该产品在1990后进入我国，经过十几年的发展，已经在诸多领域得到广泛应用。

1.2 MapInfo的软件开发思想

MapInfo公司凭借MapInfo系列产品取得了长足的发展，其先进的软件开发技术和软件开发思想，引起了IT业界的注意。微软使用了MapInfo提供的技术在Office办公套件中，已经成功地加入了MapInfo的地图功能，称为数据地图（DataMap）；MapInfo与其它大公司的合作；在与Oracle、Sybase等大型数据库公司的合作方面，已经将MapInfo作为企业级大型的数据库的前端工具，实现数据的地理空间查询及可视化显示；INFORMIX、IBM、SUN、HP等都选择MapInfo作为长期合作伙伴。

MapInfo先进的软件开发思想已经为一些专业的CAD、地理信息系统公司所仿效：例如Autodesk公司推出的Autodesk World、Autodesk MapGuide 及AutoCAD Map等。这些先进的软件开发思想包括：

·尽可能向微软公司产品（Windows/Office）的操作特性靠拢。如使用鼠标右键快捷菜单、一致的工具按钮、可码放的工具条、安装与卸装流程、拖放技术、剪贴板技术、Ctrl+、Shift+、Alt+鼠标的使用、支持对象连接与嵌入（OLE）技术、邮件发送等；

·全方位支持从单用户环境、客户机／服务器环境和网络环境（包括Internet和Intranet）等各种体系结构；

·支持ODBC（开放的数据库连接）技术，使不同的数据库系统之间可以进行数据共享和链接，如MapInfo可以直接使用微软Access数据库中的数据。

·具有类Basic（即VBA、Visual Basic for Applications）的二次开发语言（MapBasic）。这一点非常重要，除了Basic语言易学好用的优点以外，更重要的使得各种不同系统有了一种统一的二次开发语言，有利于系统集成。微软的word 有Word Basic 、Excel 有Excel Basic 、Access有Access Basic、Autodesk公司的Autodesk World有World Basic等等。

1.3 MapInfo的功能特色

（1）属性数据

可点选图层中之对象，查阅其相关数据，如名称、地址、电话。

（2）因特网

藉由MapInfo Professional6.0版本以上皆提供HotLink功能，可从图层上之任一对象，连结至因特网或是其它类型的档案如（.doc, .xls, .ppt, .mdb, ...etc）。

（3）统计图表

可制作3D、Area、长条、泡泡、折线、圆饼…等统计图表。

（4）图层套迭

在MapInfo中可以开启数个图表文件于一个图层窗口中。将每一图表文件各别视为一个图层，而每个图层像透明胶片迭加在一起。

（5）拖曳功能

可直接拖曳地图至其它应用程序。如（.doc, .xls, .ppt...etc）。

（6）影像功能

能使用的影像图文件诸如：扫描后的纸张地图、卫星图片、照片以及标志符号，为您的图层添加新的内容。

（7）连接GPS

藉由RS232传输线，可将由GPS所接收之数据传输至计算机，并于MapInfo中实时秀出位置、方向、速度、时间等数据。

（8）主题图及其样板

根据图档的数值为图层着色，方便您了解数据模式以及发展趋势。您可以从上百种的颜色、符号和线型中进行选择，从而进一步区分数据。您还可以将经常使用的主题图以样板方式保存，方便日后进行修改或直接套用。

（9）数据格式转换

对于欲拥有强大的数据可视化及分析功能的个人或机构而言，MapInfo Professional是最理想的选择。透过数据转换格式功能可以双向转换MapInfo Professional和其它系统的数据。包括：AutoCAD、ESRI和 Intergraph，可转换的档案格式有DWG、DXF、DGN、Shape和ArcGen。

（10）数据库连结
Live Access方式的ODBC连接，可直接存取（读/写）储存在本地的数据。数据类型可以为：dBASE、Microsoft Excel、Lotus 1-2-3以及ASCII。亦可读取远程数据库，如Oracle、Informix、Sybase、Ingres、SQL Server、DB2以及其它支持ODBC 驱动方式的数据库类型。可将复杂的空间数据储存到server端的大型资料库如Sybase和Oracle中，并对其进行管理。当使用者在向Server端写入资料时MapInfo professional内置的冲突管理器可以帮助调数据之间的冲突。

（11）SQL查询语言

（Structure Query Language，SQL)结构化查询语言，是一套强大的查询系统，其利用简易的语法，被广泛地运用在关联式数据库中。相较于其它的程序语言，SQL的操作简单及指令简洁，却足以应付十分庞杂的数据查询需求。佐以MapBasic程序语言，进而结合MapBasic 中的地理信息系统空间分析函数，不但使佐以MapBasic程序语言，进而结合中的地理信息系统空间分析函数，不但使SQL除了能做一些基本的数据查询外，还可进行对数据的整合、以条件式作为数据分组或排序的依据。另外SQL 所提供的函数，更加强了SQL的功能，方便字段的计算整理。

1.4 MapInfo Professional 7.0的新增功能

（1）加强支持的操作系统

·Windows98 、NT4.0、Windows2000。

·取得Microsoft Window XP 兼容软件认证。

（2）加强支持的数据库

·除了旧有的Oracle Spatial 8.17外，更支持最新的Oracle Spatial 9i与9i Locator。

·SQL server 7.0、SQL server 2000、Microsoft Access 2000。

·利用简单几个步骤，便可以开启远程数据库，并储存于个人计算机上。

（3）更简洁的使用接口

·设计的档案开启接口，利用画面左边的小窗口，使得开启文件更快速。

·可将窗口画面以Save Window方式，直接储存成JPEG 2000的格式。

（4）新增支持格式

·可直接开启shapfiles。

·支持更多的网格影像:ASRP、ADRG、CADRG、ECW…等格式。

·新增Import档案格式:OSGB format GML files。

（5）新增对象编修功能

·6.5版可针对Text和Label做旋转，7.0版现在连Object都可以旋转了。

·利用Backspace键可快速删除正在编辑中的对象（如polyline、polygon、ruler tool…等）。

（6）新增对象处理方法

·Voronoi多边形提供简单好用且快速的接口，只需3个以上的点位，即可以做成多边形面状数据格式，简单又方便。

·多边形分割不仅可分割单点、多点、甚至是众多对象的集合（例如封闭的多边形或是线形物体）。

（7）改良的指北针工具

·利用Tool选单或是按钮，便可以轻松地放置指北针在地图窗口上。还可以选择不同的样式和放置的位置，不但可以调整大小，指北针还可以自动且正确地依照实际状况指示正确的北方。

（8）新增加数据整合功能

·提供新版本Crystal Report 8.5，该版本不但可支持Access，更可直接输出成html、pdf 格式，且尚有ole2的镶嵌能力。

·和MapX Mobile有着更佳的沟通能力，利用Mobile来产生更强大的应用接口程序，商业或是政府机构的应用上，绝对是一个工作上的好帮手。

（9）崭新的界面

·利用Mapinfo提供的设定环境，可以让你只花少许的时间便能够提高你在制图和展示上的能力，且管理上既方便又快速。

·简单明了的样式设定接口，可直接设定Line、Region、Symbol、Text的样式内容，甚至含Selected和Target的物件。

·更快速的DBMS连接功能，可以在每次启动MapInfo的时候，都能够自动地重新连接远程数据库。

（10）更多新增的附加程序

·Coordinate Extractor Tool

·可直接得到.prj内的坐标设定值。

·TOC Utility

·可以让你从TOC中的档案，连接众多档案成为单一的表格，甚至可以依照不同投影分区或分辨率做分类管理。

（11）新增的投影选择

·加拿大专用的双立体投影模式

·澳洲地区投影

·纽西兰地区投影

·日本JGD 2000投影

1.5 MapInfo系列产品介绍

除MapInfo Professional外，MapInfo系列产品有：

（1）MapBasic

MapBasic是MapInfo的二次开发语言，是MapInfo应用开发环境。用于扩展MapInfo功能、实现自动化操作和进行软件系统的集成等。它和MapInfo Professional组成了MapInfo的技术核心。

（2）MapInfo MapX

MapInfo MapX 是低价高效、强大的ActiveX 组件，可以很方便地集成到使用标准可视化编程工具开发的商业应用中。MapInfo MapX 支持将地图功能添加到任何应用中，提供了一种高度可视化的方法，来显示和分析基于位置的数据，从而更好地为客户服务，更好地进行商业决策，更有效地管理资产和运营。

MapInfo MapX 支持开发商方便快捷地将地图功能集成到新的或已有的应用中。 可以使用标准的编程语言—Visual Basic 、Visual C++、Delphi、PowerBuilder 和Oracle Express Objects 。因为不需要学习新的或高难度的编程语言，开发者可以快速展开工作，方便地设计和实现地图功能和特性。

MapInfo MapX 提供了一个流线化的对象模型，大量的方法和事件，高效的属性页和默认值，以及其他向导，来帮助简化应用开发。

（3）MapInfo MapX Mobile

MapInfo MapX Mobile是一个可以用在Pocket PC的MapX 平台，譬如Compaq的 iPAQ 和 HP 的Jornada。它是一个开发工具，可以让我们的客户开发新的移动软件，进而扩展现有的软件。用 MapX Mobile 建立的软件可以单独在设备上运行，并能够和Pocket PC的Windows CE操作系统兼容，不需要无线连接。

（4）MapInfo MapXtreme java

MapXtreme 是用于Internet或企业Intranet/Extranet的100%纯Java的地图服务器。需要广泛发布地图和基于位置分析的企业可以用它来更好地向顾客提供服务，更好地做出商业决策，更有效地管理资产和运营。MapXtreme 向应用开发商提供了一个高度可视化的、直观的组件，方便他们将地图功能集成到任何Web应用中。

MapXtreme 支持你在一个集中管理的服务器上运行地图应用，降低了硬件和管理成本，同时极大地提高了应用性能、可靠性和安全性。

MapXtreme帮助各类机构通过空间数据分析更好地为用户服务，做出更完美的商业决策以及更有效地管理资产和运作。利用MapXtreme，各类机构可以访问这一技术，并通过网络，用比以往更短的时间，更低的成本，将信息发布给所有需要的用户。

MapXtreme的Java版本满足了对跨平台的、高品质、高性能地图产品的需要。MapXtreme Java版本是100％的纯Java地图服务器，符合SUN J2EE规范。这意味着MapXtreme Java版本是按照标准建立的，并且支持最新的产业技术。

（5）MapXtreme NT

MapXtreme是基于Internet/Intranet的地图应用服务器。它采用标准的TCP/IP协议，通过HTTP进行文档和文件传输，在浏览器端为标准的HTML语言，从而保证了与客户端浏览器的无关性。MapXtreme在客户端提供了两种工作模式，一种是标准的HTML网页的模式，只要任何支持HTML的浏览器都可正常工作，例如IE、Netscape、或UNIX平台的浏览器。推荐在Internet上采用这种工作模式。另一种是Java Applet插件，这种方式能够增强在浏览器端的交互性。但对网络速率要求较高，建议在Intranet上采用。MapXtreme向用户提供Java Applet的源码，便于用户添加和维护自己的应用。在ASP（Active Server Page）环境下，MapXtreme在Server端的开发语言为VBScript或者JavaScript.开发环境为Visual InterDev，在客户端可方便的扩展扩展 HTML, Java 或者 JavaScript 支持。

随MapXtreme提供的开发环境是由Microsoft公司提供的Visual InterDev。

（6）SpatialWare

SpatialWare是MapInfo公司的空间数据库服务器，目前已发布了基于Oracle、DB2、MS SQL Server和Informix的版本。它能够把复杂的MapInfo地图对象存于大型数据库中，并能为其建立空间数据索引，从而实现在数据库服务器上对属性数据和空间图形对象数据进行统一的管理。用户可以开发出完整的C/S、B/S模式下的MapInfo应用程序。象访问普通数据库字段一样访问这些图形对象字段。如果用户采用SpatialWare技术，那么完全可以替代以往的基于文件的应用。

（7）MapInfo Routing J Server

MapInfo基于Java开发的路由选择引擎Routing J Server，可以帮助客户在Internet或公司的intranet上建立起功能强大的路由选择应用系统。在Web应用中加入详细的路线和方向指引功能，它可以快速精确地计算出两点之间的最短距离或最快速的路由。同时，Routing J Server可以用文本的形式向用户反馈路线信息。

（8）MapInfo Preserver

计算机网络环境下的地图应用服务器。可用于三种类型的网络：Internet、Intranet和Network。主要解决地图数据的统一管理、分布式访问、使用和更新，以及地图数据的网上传输等问题。

（9）MapMaker

用于数据的精确、快速定位，地址匹配或地理编码。

（10）MapGen

集成工具。为其它编程语言（如VB等）提供的地图显示功能模块；线型生成模块；区域填充类型生成模块等。

❷ 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

• 专业的大数据分析工具

• 各种Python数据可视化第三方库

• 其它语言的数据可视化框架

  一、专业的大数据分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

  来看看它做的dashboard吧：

  

  ❸ 大数据展示可视化软件

  大数据展示可视化软件有Excel、Google Chart API、D3、R、Processing。

  一、Excel

  Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

  

  ❹ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

  大讲台数据可视化培训为你解答：
  第一部分：入门级工具
  1、Excel
  Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图
  作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。
  2、CSV/jsON
  CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。
  第二部分：在线数据可视化工具
  3、GoogleChartAPI
  GoogleChartAPI工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是GoogleChartAPI的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从GoogleChart开始。
  4、Flot
  Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
  5、Rapha?l
  Rapha?l是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。
  6、D3
  D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。
  7、Visual.ly
  如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。
  第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制
  如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：
  8、Crossfilter
  当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。
  Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。
  9、Tangle
  JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。
  第四部分：地图工具
  地图生成是web上最困难的任务之一。GoogleMaps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的MapsAPI则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。
  近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”
  10、ModestMaps
  顾名思义，ModestMaps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着ModestMaps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，ModestMaps立刻会变成一个强大的地图工具。
  11、Leaflet
  CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和ModestMaps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。
  12、PolyMaps
  Polymaps是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。
  13、OpenLayers
  OpenLayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，且学习曲线非常陡峭，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。
  14、Kartograph
  Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影（Mercatorprojection），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。
  15、CartoDB
  CartoDB是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。
  ChartingFonts（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中，例如FFChartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。
  第五部分：进阶工具
  如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。
  16、Processing
  Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有JavaApplets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。
  17、NodeBox
  NodeBox是OSX上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但是没有Processing的互动功能。
  第六部分：专家级工具
  与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。
  18、R
  作为用来分析大数据集的统计组件包，R是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候，一切付出都是物有所值的。
  19、Weka
  当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。
  20、Gephi
  Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。

  ❺ 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。

  ❻ 常见的大数据分析工具有哪些

  大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
  首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
  1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
  2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
  3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
  接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
  1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
  2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
  第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
  1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
  2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
  最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
  1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
  2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
  3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

  ❼ 如何用Java写出泰森多边形算法代码我找了好多资源表示无解呀

  你好，在ArcGIS中生成泰森多边形比较简单。首先你得有一个点图层，例如城市点回。其次你的点图层文件中得答有字段，比如城市人口。最后实现：【ArcToolbox】窗口——【分析工具】——【邻域分析】——双击【创建泰森多边形】，打开【创建泰森多边形】对话框，里面的参数设置都很简单，一看就懂。最后输出的图形就是泰森多边形。

  ❽ 做大数据分析一般用什么工具呢

  一、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。

  

  八、EverString

  everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

  ❾ 大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

  专业的大数据分析工具
  2、各种Python数据可视化第三方库
  3、其它语言的数据可视化框架
  一、专业的大数据分析工具
  1、FineReport
  FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
  2、FineBI
  FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
  FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
  二、Python的数据可视化第三方库
  Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
  1、pyecharts
  Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
  2、Bokeh
  Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
  三、其他数据可视化工具
  1、Echarts
  前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
  大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
  2、D3
  D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
  回答于 2021-08-19
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  大数据分析工具有哪些，有什么特点
  一、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。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、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。 三、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。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！
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  一般用哪些工具做大数据分析
  大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；
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  一般用哪些工具做大数据分析？
  大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。
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  ❿ 大数据分析工具有哪些，有什么特点

  数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我们基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，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。不过没有宣传也是有原因的，系统整体配套的介绍、操作说明的完善性上还有待提升。