数据分析工具做数据分析,软件工具少不了,比较常用的数据分析软件

来源:日期:2019-10-15 作者:admin

大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录,络日志,病历,军事监控,视频和图像档案,及大型电子商务。

百度百科的解释是:无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维基百科提供的定义有些拙劣,也不完整: 大数据,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过主流的工具,在合理的时间内撷取、管理、处理、并整理成为人们所能解读的信息 。IBM 提供了一个充分的简单易懂的概述:大数据有以下三个特点:大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多样化(Variety) 。大批量 – 大数据体积庞大。企业里到处充斥着数据,信息动不动就达到了TB级,甚至是PB级。高速度 – 大数据通常对时间敏感。为了最大限度地发挥其业务价值,大数据必须及时使用起来。多样化 – 大数据超越了结构化数据,它包括所有种类的非结构化数据,如文本、音频、视频、点击流、日志文件等等都可以是大数据的组成部分。

MSDN的布莱恩·史密斯在IBM的基础上增加了第四点:

变异性 – 数据可以使用不同的定义方式来进行解释。不同的问题需要不同的阐释。

在大数据和大数据分析时代,它们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。



那就要问数据分析软件有哪些?越来越多软件供应商推出可视化数据分析,为了应对当前企业业务的大数据现状,有哪些自助式的数据分析工具可供选择?

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