DT时代,大数据常用的软件工具有哪些?
首先,對于傳統分析和商業統計來說,常用的軟件工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一個電子表格軟件,相信很多人都在工作和學習的過程中,都使用過這款軟件。Excel方便好用,容易操作,并且功能多,為我們提供了很多的函數計算方法,因此被廣泛的使用,但它只適合做簡單的統計,一旦數據量過大,Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟件,為我們提供了經典的統計分析處理,能讓我們更好的處理商業問題。同時,SPSS更簡單,但功能相對也較少,而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二,對于數據挖掘來說,由于數據挖掘在大數據行業中的重要地位,所以使用的軟件工具更加強調機器學習,常用的軟件工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的算法,同時,其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便,這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘,但是它的處理能力并不是很強,一旦面對過大的數據規模,它就很難使用。
第三,大數據可視化。在這個領域,最常用目前也是最優秀的軟件莫過于TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源,還擁有較多的可視化圖表類型,并且操作簡單,容易上手,非常適合研究員使用。不過它并不提供機器學習算法的支持,因此不難替代數據挖掘的軟件工具。
第四,關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點,其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。
Gephi能夠解決網絡分析的許多需求,功能強大,并且容易學習,因此很受大家的歡迎。但由于它是由Java編寫的,導致處理性能并不是那么優秀,在處理大規模數據的時候顯得力不從心,所以也是有著自己的局限性。
總結
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