收集和分析大数据的能力在20年至关重要,正确的工具是与您的对手竞争并为您的企业增加收益的先决条件。我列出了前30种全球大数据工具供您参考。
原文章请参考:https://www.octoparse.es/blog/30-mejores-herramientas-de-big-data-para-datos-analisis
第1部分:数据提取工具
第2部分: 开源数据工具
第3部分: 数据可视化
第四部分:分析情绪类评论
第5部分: 开源数据库
第1部分:数据提取工具
Octoparse是一种简单直观的网页抓取工具,用于从许多未编码的网站中提取数据。无论您是初次创业,经验丰富的专家还是企业主,您的需求都将通过企业级的服务得到满足。为了消除配置和使用上的困难,Octoparse添加了“ 任务模板 ” ,该模板涵盖了30多个网站,使初学者对软件感到满意。它们使用户无需任务设置即可捕获数据。随着您操作的不断深入,您可以开始使用其“向导模式”构建刮板。它指导您设置基本任务。对于经验丰富的专业人员,“高级模式”可帮助您在几分钟内从线上网站提取庞大数量的数据。此外,您可以在云中配置计划的提取,从而可以实时获取动态数据并保留跟踪日志。
Content Graber是用于高级提取的网络抓取软件。它具有用于开发,测试和生产服务器的编程操作环境。您可以使用C#或VB.NET调试或编写脚本来控制跟踪器。它还允许您在跟踪器的顶部添加第三方扩展。凭借全面的功能,Content Grabber对于对技术有基本了解的用户而言功能极为强大。
3. Import.io
Import.io是基于网络数据提取工具。它最初在伦敦推出。现在,import.io将其业务模式从B2C更改为B2B。在2019年Import.io购买了Connotate并成为网络数据集成平台。借助全面的网络数据服务,Import.io是进行业务分析的绝佳选择。
4. Parsehub
Parsehub是基于网页的搜寻器。您可以使用AJax,JavaScript和后登录来提取驱动动态网站的数据。它有一个免费的为期一周的免费试用期,供用户体验其功能。
5. Mozenda
Mozenda是一个Web抓取软件,还提供企业级数据提取的抓取服务。您可以从云托管软件和本地软件中提取可更新数据。
第2部分:开源数据工具
1.Knime
KNIME Analytics Platform是一个分析平台。它可以帮助您发现商业想法和在市场中的全部潜力。它提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。 它为准备实施的分析专业人员提供了超过2k个模块。
2. OpenRefine
OpenRefine(以前称为Google Refine)是处理杂乱数据的强大工具:清理,转换和链接数据集。通过其分组功能,您可以根据需要对数据进行规范化。
这是一种免费的软件编程语言以及图形和统计计算软件。R语言在数据挖掘者中很流行,用于开发统计软件和数据分析。由于易于使用和功能广泛,近年来获得了信誉和人气。
除数据挖掘外,它还提供统计和图形技术,线性和非线性建模,经典统计测试,时间序列分析,分类,分组等。
与KNIME一样,RapidMiner通过可视化程序进行操作,并且能够进行操纵,分析和建模。通过开源平台,机器学习和模型部署来提高数据工作效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的分析工作流程。显着提高效率。
5. Pentaho
它是一款出色的商业智能软件,可帮助公司根据数据做出决策。像大多数公司一样,很难从数据中获得价值。该平台集成了数据源,包括本地数据库,Hadoop和NoSQL。因此,您可以轻松分析和管理数据。
6.Talend
它是一个开放源代码集成软件,旨在将数据转换为信息。它提供各种服务和软件,包括云存储,业务应用程序集成,数据管理等。在庞大的社区支持下,它允许Talend的所有用户和成员从任何位置共享信息,经验和问题。
7.Weka
Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法可以直接应用于数据集,也可以从其自己的JAVA代码中调用。它还适用于开发新的机器学习方案。借助GUI,您可以将缺乏编程技能的专业人员带入数据科学领域。
8. NodeXL
它是Microsoft Excel的开源软件包。作为附加扩展,它没有数据集成服务和功能。它着重于社交网络的分析。直观的网络和描述性关系有助于社会网络的分析。作为用于数据分析的最佳统计工具之一,它包括高级网络指标,对社交媒体数据导入器的访问以及自动化。
9. Gephi
Gephi还是在NetBeans平台上用Java编写的开源网络可视化和分析软件包。想一想您所看到的代表LinkedIn或Facebook连接的庞大关系网络。Gephi通过提供准确的计算又走了一步。
第3部分:数据可视化
1. PowerBI
Microsoft PowerBI提供本地和云服务。 它最初是作为Excel加载项引入的。此后不久,PowerBI凭借其强大的功能获得了普及。截至目前,您被认为是分析领域的领导者。它提供了数据可视化和商业智能功能,使用户能够以较低的成本轻松地进行创新性报告和仪表板。
2.Solver
Solver专门研究企业绩效管理(CPM)软件。其BI360软件可用于内部部署和云部署,该软件专注于四个关键分析领域,包括财务报告,预算和仪表板以及数据仓库。
Qlik是一种自助数据可视化和分析工具。可视化仪表板,可帮助公司轻松“理解”业务绩效。
Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具“不同”的是,Tableau帮助新手“克服”了实际操作中的困难。拖放功能使数据分析变得容易。他们还具有“入门工具包”和丰富的培训资源,可帮助用户创建创新的报告。
Qlik是一种自助数据可视化和分析工具。可视化仪表板,可帮助公司轻松“理解”业务绩效。
Fusion Table是Google提供的数据管理平台。您可以使用它来收集,查看和共享数据。它就像电子表格,但功能更强大,更专业。您可以通过添加大学的CSV,KML和电子表格数据集来与大学合作。您还可以发布数据作业并将其嵌入其他Web媒体资源中。
6. Infogram
Infogram提供了35多种交互式图表和500多种地图,可帮助您可视化数据。除了各种图表(包括条形图,条形图,饼图或词云)之外,还有创新的信息图格式。
第四部分:感受分析
它具有一个收集客户反馈和意见的客户反馈工具。然后他们使用NLP分析语言,以阐明积极和消极的意图。在面板中使用图形和表格查看结果。另外,您可以将HubSpot ServiceHub 连接到CRM系统。结果,您可以将调查结果与特定联系人联系起来。这样,您可以识别不满意的客户并按时提供优质的服务以增加客户保留率。
Semantria是一种可以从社交媒体渠道收集帖子,推文和评论的工具。使用 自然语言处理来分析文本并分析客户的态度。通过这种方式,公司可以获得可行的信息,并提出更好的想法来改善其产品和服务。
3. Trackur
Trackur的社交媒体监视工具可以跟踪来自不同来源的网络信息。爬取大量网页,包括视频,博客,论坛和图像,以查找相关消息。凭借其复杂的功能,您可以获得所需的数据。请勿骚扰电话或发送销售信函。
Web文本分析中最具挑战性的部分是寻找写得不好的文本。SAS可以轻松地对其进行纠正和分组。借助基于规则的自然语言处理,SAS可以有效地对消息进行分类。
您可以使用50多种语言,从超过1000万条信息中分析评论,帖子,论坛,新闻站点和其他来源。另外,您可以对流派和位置进行分类。这使您可以制定针对特定群体的战略营销计划。您还可以访问实时数据并提取在线对话。
第5部分 数据库
1.Oracle
毫无疑问,Oracle是开源数据库中的佼佼者。随着众多的功能,它是公司最好的选择。它还支持不同平台的集成。AWS中易于配置的特性使其成为关系数据库的可靠选择。集成私人数据(如信用卡)的高度安全性使其不可替代。
2. PostgreSQL
它超越了Oracle,MySQL,Microsoft SQL Server,成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性,它可以处理大量数据负载。
3.Airtable
它是基于云的数据库软件,具有广泛的数据表功能以捕获和显示信息。它还具有电子表格和内置日历,可以轻松跟踪任务。在Lead Lead Management,Bug Tracking和Lead Lead Tracking上使用入门模板很容易。
4. MariaDB
它是一个免费的开源数据库,用于数据存储,插入,修改和恢复。此外,Maria得到了一个强大的社区的支持,社区中有活跃的成员分享信息和知识。
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