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前言近幾年 , 大數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務越來越廣泛 。以大數(shù)據(jù)驅動為基石的人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術蓬勃發(fā)展 , 預示著人們進入了第三次信息技術浪潮 。
事實證明 , 數(shù)據(jù)驅動對IT創(chuàng)新和企業(yè)業(yè)務發(fā)展都有好處 , 它從數(shù)據(jù)信息中獲取價值 , 理解數(shù)據(jù)及其模式 , 然后從中預測和產(chǎn)生結果 。在數(shù)據(jù)驅動中數(shù)據(jù)分析師起著基礎性的作用 , 因為他們負責組織 , 評估和研究數(shù)據(jù)及其管理模式 。成功的數(shù)據(jù)分析師不僅要具有一定的資格和教育 , 還必須精通一些特定的工具 。尤其是在數(shù)據(jù)采集 , 數(shù)據(jù)清理 , 數(shù)據(jù)倉庫 , 數(shù)據(jù)分析 , 以及數(shù)據(jù)可視化方面 。今天我將通過我自身的數(shù)據(jù)分析實踐 , 盤點數(shù)據(jù)分析的十大工具 , 讓你的數(shù)據(jù)變得更有價值 。
RapidMinerRapidMiner 起初是德國多特蒙德工業(yè)大學人工智能學院的 Ingo Mierswa、Ralf Klinkenberg和Simon Fischer共同開發(fā)的一個項目 , 它可以快速、輕松地對數(shù)據(jù)進行處理 。RapidMiner能夠進行數(shù)據(jù)準備 , 機器學習 , 深度學習 , 文本挖掘 , 預測分析 , 數(shù)據(jù)可視化和模型優(yōu)化等工作 , 并在汽車、銀行、保險、生命科學、制造業(yè)、石油和天然氣、零售業(yè)及快消行業(yè)、通訊業(yè)、以及公用事業(yè)等各個行業(yè)都有著廣泛的應用 。
它目前自帶有1500多種功能 , 可以同時滿足函數(shù)模型拖曳與編程兩種功能 , 為技術人員與非技術人員提供了交互式的互動頁面 。RapidMiner能使用戶自動執(zhí)行預定義的關聯(lián)分析 , 內(nèi)置模板和可重復的工作流程 。Gartner連續(xù)六年將RapidMiner置于數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺魔力象限的領導者象限中 , 并指出 , RapidMiner為自動化的端到端模型開發(fā)提供了廣泛而深入的建模功能 。
Apache SparkApache Spark基本上是一種全能的分析引擎 , 是使用最多的數(shù)據(jù)分析工具 。它最初由加州大學伯克利分校的Matei Zaharia開發(fā) , 第一個版本于2012年發(fā)布 。它附帶有多個API , 這些API鼓勵數(shù)據(jù)科學家重新訪問數(shù)據(jù)以進行機器學習 , 數(shù)據(jù)科學 , SQL存儲、圖形計算等 。它是對Hadoop的改進 , 但可以比MapReduce更快地執(zhí)行多次 , 并在訪問磁盤時比Hadoop快10倍 。
Spark 有許多關于機器學習的 API , 它們可以幫助數(shù)據(jù)科學家根據(jù)給定的信息做出驚人的預測 , 同時它提供的很多模塊會讓那些使用 Python 的 pandas 或 R 語言的 data.frame 或者 data.tables 的數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家或研究人員覺得很熟悉 。
另外 , Spark 在集群管理方面格外精通 , 與Hadoop相比 , 它的改進要好得多 , 因為后者僅用于存儲 , 正是集群管理系統(tǒng)能夠使 Spark 快速處理應用程序 。
MySQLMySQL是一個開放源代碼的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS) , 是RDBMS中的佼佼者 , 它使用SQL(結構化查詢語言)進行創(chuàng)建 , 它有各種電子編程應用程序 , 尤其是在Web服務器中 。雖然有多種存儲信息的方法 , 但總是需要通過有效訪問和可分析的方式存儲數(shù)據(jù) , 因而數(shù)據(jù)庫被視為數(shù)據(jù)科學中最有用的技術 , 這時可以使用 MySQL 收集 , 清理和可視化數(shù)據(jù) 。
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