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...rm(简称 USDP),是 UCloud 推出的云上智能化、轻量级的大数据基础服务平台,能够帮您快速构建起大数据的分析处理能力。 USDP 构建于 UCloud 的云服务上,无缝集成云端 IaaS 资源能力,通过自研的 USDP Manager 管理工具,支持用户...

大数据数据分析工具问答精选

一般用哪些工具做大数据分析?

回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技术人员的业务分析,比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性,但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛,所以,当一些模型被标准化以...

bang590 | 791人阅读

数据分析有哪些工具?

回答:数据分析工具其实有很多种,对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人,可能给他一款,填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人,强大的分析功能能将工作做到事半功倍,不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身,非统计学出身,但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样,那么可以看下我的回答。我总结了下,我以前找分析工具的时候,自己先想了几...

邹强 | 617人阅读

大数据时代,如何理解“大数据”?

回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟,不再是以概念贯穿的模式,大数据越来越多的被使用,伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代,以数据为核心,用数据进行决策,基于数据驱动企业的创新与发展,相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间,对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源:对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀,在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换,...

arashicage | 955人阅读

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?

回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向,除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外,还有大数据平台架构与研发,除了以上四个大的工作方向之外,还有一个工作方向是大数据技术推广和培训,这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台,这部分工作的难度较高,从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...

zhangxiangliang | 2718人阅读

有哪些可视化数据分析工具推荐?

回答:干货预警,全文8888字,配图100+,阅读预计10分钟。赶时间的朋友点赞▲收藏★关注❤,方便以后再看。数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类,对于兼具数据分析+可视化呈现,推荐大家从Excel入手,再学习其他数据分析工具。这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具,给大家安利了2款软件和2个网站工具,通过接触这4款工具,也能快速做到举一反三,迅速上手其他可视化工具。工具1:Excel推荐Exc...

Lin_YT | 927人阅读

数据可视化工具有哪些?

回答:市面上的数据可视化工具很多,大体分为3类:1、专业图表制作类,专业的图表制作网站/软件,针对性的制作一些可视化图表,一般不带有数据处理功能2、开发工具,比如python,调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表,门槛高,要会写代码3、零代码可视化分析工具,比如BI工具,操作简单,门槛低,自带数据处理功能,适合普通的业务人员或者数据分析师专业图表制作网站1、Flourish推荐人群:可视化爱...

joyvw | 1018人阅读

大数据数据分析工具精品文章

  • 论各类BI工具的“数据”特性

    ...大数据,未来的应用趋势不可抵挡,很多企业也正存在大数据分析处理展现的需求,以下我们列举市面上主流的三款BI系统,就大数据特性展开探讨,主要是与Hadoop、Spark、多维分析数据库的对接和性能。Tableau的大数据策略1...

    AaronYuan 评论0 收藏0
  • BI和数据你能分清吗?

    ...对于大数据的分析工具来说,现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。 BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟,对于数据的提取,一个各种数据挖掘的要求来说,数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用...

    gclove 评论0 收藏0
  • 360度透视Hadoop,数据技术、案例及相关应用

    ...务分析(从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析)使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解,当这些见解转化为行动,会给公司带来更高的效率和盈利能力。所 有业务分析都是基于数据的。传统意义上,这意味...

    rottengeek 评论0 收藏0
  • Hadoop和数据最炫目的60款顶级开源工具

    ...接:http://oozie.apache.org 14. PigApache Pig是一种面向分布式大数据分析的平台。它依赖一种名为Pig Latin的编程语言,拥有简化的并行编程、优化和可扩展性等优点。支持的操作系统:与操作系统无关。相关链接:http://pig.apache.org 15. ...

    LancerComet 评论0 收藏0
  • 掌握方法 如何利用Hadoop廉价数据分析

    ...在处理企业这么大量的数据时已经有点不够用了。当然,数据分析行业也有开发工具和框架,支持数据研究人员和分析师们挖掘大数据集,并能承受得了信息负载。   对于较大的公司来说,海量数据处理已经不是什么新鲜东...

    woshicixide 评论0 收藏0
  • CIO如何利用Hadoop降低数据分析成本

    ...算包)在处理企业海量数据时已经有点不够用了。当然,数据分析行业也有开发工具和框架,支持数据研究人员和分析师们挖掘大数据集,并能承受得了信息负载。     对于较大的公司来说,海量数据处理已经不是什么新鲜东...

    马龙驹 评论0 收藏0
  • 2017年数据的十发展趋势

    ...库技术,最著名的有SAP、IBM和Pivotal。 3.机器学习 随着大数据分析能力的不断提高,很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支,允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说,就是分析大...

    haobowd 评论0 收藏0
  • 实用数据系统设计

    大数据一般人听着比较复杂,觉得可能需要很大成本来部署和实施。幸运地是市面上已经有一些云服务来帮助我们让大数据变得更简单。另外,如果你选择合适的开源工具,也往往会使你的大数据之路起到事半功倍的效果。...

    ConardLi 评论0 收藏0
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    Hadoop带来了廉价的处理大数据(大数据的数据容量通常是10-100GB或更多,同时数据种类多种多样,包括结构化、非结构化等)的能力。但这与之前有什么不同?现今企业数据仓库和关系型数据库擅长处理结构化数据,并且可以存...

    jsyzchen 评论0 收藏0
  • Hadoop——你应该了解的数据工具

    ...迭代分析。如关联规则分析K-means数据聚集、链接分析(数据分析技术)、数据挖掘分类、著名的Bayes算法分析。 统计分析和提炼,如Web日志分析、数据分析 行为分析,如点击流分析,用户视频行为等 转换和增强功能,如社交媒...

    Doyle 评论0 收藏0
  • 数据需要分析云平台

    ...一个格局,很多时候做OLTP,要用行式数据库,做大量的数据分析时要用列式数据库,因为它可以带来十倍、百倍的速度提高。那么对大数据实时的处理,我们要用做数据流的分析数据库、内存数据库;在手机上或者说一些移动...

    enrecul101 评论0 收藏0
  • 数据科学新发展展望:不得不知的四趋势

    ...造成资源的流失。 这个由数据科学家、数据工程师以及数据分析师组成的群体,正日益嵌入到不同的业务部门里。因此,对于平台来说需求已经很明显了,那就是要让一切都能协作到一起来,因为大数据的成功正是建立在设立...

    Fundebug 评论0 收藏0
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    alexnevsky 评论0 收藏0
  • Hadoop——Microsoft数据战略的核心

    众所周知,大数据浪潮正在渐渐的席卷全球的各个角落。而Hadoop正是这股风暴的动力之源。Microsoft更是史无前例的与Apache Hadoop社区合作。Microsoft此举就是希望利用自己在软件领域的优势构建一个打上Microsoft烙印的Hadoop生态圈。 ...

    赵连江 评论0 收藏0
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    caohaoyu 评论0 收藏0

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