大数据常用的软件工具有哪些?
众所周知,现如今,大数据越来越受到大家的重视,也逐渐成为各个行业研究的重点。正所谓“工欲善其事必先利其器”,大数据想要搞的好,使用的工具必须合格。而大数据行业因为数据量巨大的特点,传统的工具已经难以应付,因此就需要我们使用更为先进的现代化工具,那么大数据常用的软件工具有哪些呢?
首先,对于传统分析和商业统计来说,常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一个电子表格软件,相信很多人都在工作和学习的过程中,都使用过这款软件。Excel方便好用,容易操作,并且功能多,为我们提供了很多的函数计算方法,因此被广泛的使用,但它只适合做简单的统计,一旦数据量过大,Excel将不能满足要求。
SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件,为我们提供了经典的统计分析处理,能让我们更好的处理商业问题。同时,SPSS更简单,但功能相对也较少,而SAS的功能就会更加丰富一点。
第二,对于数据挖掘来说,由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位,所以使用的软件工具更加强调机器学习,常用的软件工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法,同时,其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便,这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘,但是它的处理能力并不是很强,一旦面对过大的数据规模,它就很难使用。
第三,大数据可视化。在这个领域,最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。
TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源,还拥有较多的可视化图表类型,并且操作简单,容易上手,非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持,因此不难替代数据挖掘的软件工具。
第四,关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点,其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。
Gephi能够解决网络分析的许多需求,功能强大,并且容易学习,因此很受大家的欢迎。但由于它是由Java编写的,导致处理性能并不是那么优秀,在处理大规模数据的时候显得力不从心,所以也是有着自己的局限性。
上面四种软件,就是笔者为大家盘点的在大数据行业中常用到的软件工具了,这些工具的功能都是比较强大的,虽然有着不少的局限性,但由于大数据行业分工比较明确,所以也能使用。希望大家能从笔者的文章中,获取一些帮助。
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