数据分析软件app(数据分析软件有哪些)

对于大数据分析师来说，在不了解工具和技术的情况下开始大数据职业可能具有挑战性。 由于没有任何工具可以满足所有需求，因此您需要具体做出正确的选择。

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您是否看到屏幕上弹出旅游目的地的广告？ 你的答案是肯定的吗？ 如果是这样，您需要知道智能数字助理已经在跟踪您的搜索，提供最好的信息来实现您的梦想。

这就是大数据和数据分析工具发挥作用的地方。 这些工具可帮助您利用目标信息展开隐藏的世界。 作为大数据专业人士，分析数据是一项至关重要的技能，尤其是做出明智的业务决策。 为此，您将需要学习工具以协助数据驱动的决策过程的专业知识。 使用多种数据分析工具，大数据专业人士选择合适的工具可能会变得更具有挑战性。 以下是供您选择的前八种工具：

KNIME

KNIME 也称为 Konstanz Information Miner 是一个开源、免费、集成和报告数据分析平台。对于希望在大数据职业生涯中成长的人来说，数据分析工具是必备技能。它是用户在开发数据科学应用程序时利用 Python 和 R 等脚本语言的理想工具。使用 KNIME 的最大优势包括多线程数据和内存处理。 KNIME 的拖放式图形用户界面简单易用。作为初学者，您可以使用可视化编程轻松分析和建模数据。

RapidMiner

RapidMiner 连续六年在 Gartner 的 2019 年数据科学和机器学习魔力象限中成为领导者。

作为最受欢迎的数据科学平台之一，它现在被全球 40,000 多个组织使用。 RapidMiner 不仅仅是一个数据清理工具。它的专业知识扩展到构建机器学习模型，同时还支持数据科学家或大数据工程师使用 R 和 Python 构建模型。

RapidMiner 提供了 1500 多种算法和数据功能。除此之外，该平台还为高级分析、与 R 和 Python 的集成以及第三方机器学习库提供了强大的支持。

Sequentum

Sequentum Enterprise 是用于高级数据提取（尤其是网络爬虫）的最佳工具之一。

该工具可在进行大规模数据提取的同时促进测试、开发和生产。 Sequentum 专为完全依赖法律合规性和结构网络数据的组织而设计。因此，用户可以通过编写脚本或使用 VB.NET 和 C# 轻松调试和控制爬虫。

对最新工具和平台的深入了解是建立大数据职业生涯的专业人士的必备条件。

由于该平台提供高级功能，建议用户具有广泛的编程和数据分析知识。

Looker

每个组织都在寻找进入云的新方法。 Looker 提供多云策略支持，最适合部署方法和使用多个数据源。此工具提供的最大好处是高级数据可视化、分析和管理以及商业智能等功能。 Looker 可以轻松地与大量数据库以及 Amazon Redshift 和 Snowflake 保持连接。

OpenRefine

OpenRefine 是一种开源数据分析工具，前身为 Google Refine。数据清洗完成后，将数据集进一步扩展到外部 Web 服务。 OpenRefine 还支持用于导入和导出目的的多种文件格式。该工具可导入 XML、JSON、CSV、TSV 等文件，并以 HTML 表、Microsoft Excel、CSV 和 TSV 等可读格式进一步导出数据。

Lexalytics

名为 Lexalytics 的商业智能平台最适合组织利用文本数据更好地了解员工或客户对其产品或服务的体验。该平台有助于从多个帖子、评论、推文中收集信息，并帮助 大数据分析师推断出最新的见解。该软件通过机器学习、自然语言处理和文本分析的组合功能来识别用户的感受或态度。

NodeXL

NodeXL 工具也被称为“网络 MSPaint”。该工具由两个版本组成 – NodeXL Basic 和 NodeXL Pro。

基本版是免费的，是一个开源工具。基本版本还允许数据科学家在 excel 中分析和可视化网络图。而专业版的 NodeXL 提供了附加功能，例如情感分析和 AI 驱动的文本。

NodeXL 可能是寻求导入数据、表示数据或图形可视化的分析师的首选。

Talend

Talend 使专业人士和管理人员能够快速做出更明智的决策。该工具有助于探索数据并支持他们做出决策。简单地说，它是一种数据协作工具，非常适合清理、转换和可视化数据。

最好的功能之一包括在新数据集上保存和重做之前的任务。此功能是独一无二的，在其他工具中找不到。因此，允许自动发现和向用户提供智能建议以促进数据分析。