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  • “大数据”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的、高速增长率和多样化的信息资产。大数据到底是什么,新手必备,导入即用,无需安装各种插件!
  • 对于技术领域而言,普遍存在的一个巨大变化就是为大数据(Big data)打开了大门,并应用大数据技相关技术来改善各行业的业务并促进经济的发展。目前,大数据的作用已经上升到一定程度,对于小型或大型公司而言,从所...

    当今,世界无时无刻不在发生着变化。对于技术领域而言,普遍存在的一个巨大变化就是为大数据(Big data)打开了大门,并应用大数据技相关技术来改善各行业的业务并促进经济的发展。目前,大数据的作用已经上升到一定程度,对于小型或大型公司而言,从所收集的数据中提取出有用的信息已被是非常宝贵的。此外,大数据帮助那些在使世界变得更美好的且负有重要责任的组织能够更好地完成工作。

    在早期,大数据并不没有那么的“大”。当时,只有大型企业能够很好地利用它,因为他们是唯一能够负担得起这种技术的企业。此外,其广泛的服务范围需要更精确的数据,这就需要使用数据分析系统。

    从那时起,大数据技术就以极快的速度发展。此外,自从云技术和互联网诞生以来,这使得小企业也能够从中受益。并且,大数据云消除了企业对数据专家的需求,因为可以使用互联网连接远程就能够访问他们所需的所有信息。

    在人工智能、云计算和物联网的帮助下,即使是复杂的大数据,也可以由普通的数据从业者利用相应的数据分析工具来进行处理。大数据分析已经脱离了热门IT趋势标签,现如今成为了公司业务必须的一部分,它将很快取代黄金成为人类最宝贵的资产之一,在《未来简史》中讲到:“谁拥有数据,谁拥有对数据的解释权,谁就有可能在未来的竞争中占得先机”。

    为了让读者快速了解有关大数据的最新信息,本文总结了一些最热门的大数据趋势,以推动行业未来发展。

    快速增长的物联网网络

    由于物联网(IoT)技术,智能手机被用于控制家用电器变得越来越普遍。随着小米和阿里等智能设备在家庭中实现特定任务的自动化的普及,物联网热潮也正吸引着很多公司投资于该技术的研发。

    更多组织将抓住机会以提供更好的物联网解决方案,这必然将带来更多收集大量数据的方法,以及管理和分析数据的方法。业界的研究趋势是推动更多能够收集、分析和处理数据的新设备,比如手环、智能音箱、眼镜等。

    普及的人工智能技术

    人工智能现在更常用于帮助大公司和小公司改善其业务流程。人工智能现在可以在执行任务时,能够比人类更快、更精确,以此减少人为引入的错误并改善整体流程,这使得人们能够更好地专注于更关键的任务,并进一步提高服务质量。

    人工智能的快速发展以及较高的薪资吸引着很多开发人员进入该领域,幸运的是,市面上有成熟的人工智能开发工具箱可供使用,每个人都可以根据实际任务构建相应的算法,满足不断增长的需求。如果个人组织能够找到将其整合到业务流程中的最有效方式,那么可能会获得较大的优势。

    预测分析的兴起

    大数据分析一直是企业获得竞争优势并实现目标的关键战略之一,研究人员使用必要的分析工具来处理大数据并确定某些事件发生的原因。现在,通过大数据进行预测分析可以帮助更好地预测未来可能发生的情况。

    毫无疑问,这种策略在帮助分析收集的信息以预测消费者行为方面非常有效,这允许公司在做相关开发之前了解客户的下一步行动,以确定他们必须采取的措施。数据分析还可以提供更多数据上下文,以帮助了解其背后真正的原因。

    迁移到云端的暗数据

    尚未转化为数字格式的信息称为暗数据,它是一个目前尚未开发的巨大数据库。预计这些模拟数据库将被数字化并迁移到云端,进而用于对企业有利的预测分析。

    首席数据官将发挥更大的作用

    现在,大数据越来越成为执行业务战略中的重要组成部分,首席数据官也在其组织中发挥着更重要的作用。首席数据管们被期待着引导公司走向正确的方向,并采取更积极的方法,这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。

    量子计算

    目前,使用我们现有的的技术分析和解释大量数据可能需要花费大量时间,如果能在短短几分钟内同时处理数十亿的数据,我们就可以大大缩短处理时间,让公司有机会做出及时的决策,以达到更理想的效果。

    这项艰巨的任务只能通过量子计算实现,尽管目前量子计算机的研究处于起步阶段,但已经有一些公司正在使用量子计算机进行相关实验,以帮助不同行业的实践和理论研究。之后不久,谷歌、IBM和微软等大型科技公司都将开始测试量子计算机,将它们集成到业务流程中。

    网络安全变得更智能、更严格

    在过去涉及黑客攻击和系统攻击的丑闻中,数据的安全变得更加受重视,这也促使公司专注于加强信息保护的力度。物联网收据数据时的安全也成为了一个担心的因素, 网络安全也是一个问题。为了应对这种永无止境的威胁,大数据公司倾向于帮助组织使用数据分析作为预测和检测网络安全威胁的工具。

    大数据可以通过安全日志数据集成到网络安全策略中,能够用于提供之前发生过威胁的信息,这可以帮助公司预防和减轻未来黑客和数据泄露的影响。

    开源解决方案

    目前,有许多可用的公共数据解决方案,例如开源软件,它们已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步,同时还具有实时访问和响应数据的功能。出于这个原因,预计它们将在今后快速发展且需求量会很大。虽然,开源软件很便宜,可以使用开源软件降低企业的运营成本,但是,使用开源软件也有一些弊端,这里是你需要知道的一些缺点。

    边缘计算

    由于物联网的发展趋势,许多公司正在转向研究连接设备以收集客户更多的数据或流程数据,这就创造了对技术创新的需求。新的技术旨在减少从数据收集到云端,其分析和需要采取行动的滞后时间。

    针对这一问题,边缘计算可以提供更好的性能,因为其流入和流出网络的数据更少,云计算的成本更低。如果公司选择删除掉之前从物联网中收集到的不必要的数据,公司也可以从降低存储和基础设施这些成本中受益。此外,边缘计算可以加速数据分析,为公司做出正确的反应提供充足的时间。

    更智能的聊天机器人

    由于人工智能的快速发展,很多公司现在正部署聊天机器人来处理客户查询等应用场景,以提供更加个性化的交互模式,同时消除对人工的需求。

    大数据与提供更愉快的客户体验之间有着很大的关系,因为机器人通过处理大量数据,进而根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。在交互过程中,他们还能够从对话中收集和分析出有关客户的信息,这一流程进而帮助营销人员制定出更简化的策略,以实现更好的用户转化率。

    总结

    所有这些不同跨行业的技术飞跃,都是基于大数据的发展为其奠定的坚实基础。技术的进步将继续通过更智能的流程帮助我们创造出一个更美好的社会。我们必须充分了解这种技术的使用方式,以及腰实现具体的业务目标,二者结合才能最终从这些趋势中受益。

    这些都只是一个开始,大数据将继续作为我们在业务和技术方面所经历变革的催化剂。我们可以做的是思考如何有效地适应这些变化,并利用这项技术实现业务蓬勃发展。


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  • BigData数据可视化软件及工具

    千次阅读 2017-02-21 10:58:59
    大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。本文向大家推荐30款数据可视化工具。
    摘要:大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。本文向大家推荐30款数据可视化工具。

    各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后(数据分析→数据绘图),就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。

    知乎:https://www.zhihu.com/question/19929609 有哪些值得推荐的数据可视化工具? - 数据分析 有商业和免费的,大家可以讨论下。

    下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。

    1.iCharts

    iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。iCharts的免费版只允许你用基本的图表类型,如私人图表、自定义模板、上传图片和图标、下载高清图片、无线实时数据库连接、调查数据集、大型数据集、图表报告、数据收集、品牌图表渠道等。如果基本图表类型无法满足需求,你则需要升级成付费用户。


    2.Fusion Charts Suit XT

    FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件,为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案,包含90+图表类型和众多交互功能,包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示,可以助你快速创建图表。


    3.Modest Maps

    Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库,这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。ModestMaps提供一个核心健壮的带有很多hooks与附加functionality函数的要素开发包。


    4.Pizza Pie Charts

    Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表,基于Adobe Snap SVG框架,通过HTML标记和CSS来替代 JavaScript对象,更容易集成各种先进的技术。


    5.Raw

    Raw是一款免费开源的Web应用程序,并且尽可能简单灵活地使数据可视化。它把自己定义为“电子表格和矢量图形之间丢失的链接”。它可以使数据集载入、复制、粘贴、拖拽、删除与一体,并且允许我们定制化视图和层次。

    Raw基于非常流行的D3.js库开发,支持很多图表类型,例如泡泡图、映射图、环图等。


    6.Leaflet

    Lefalet是一个开源的JavaScript库,用来开发移动友好地交互地图。它是由 Vladimir Agafonkin 带领一个专业贡献者团队开发,虽然代码仅有31 KB,但它具开发在线地图的大部分功能。

    Lefalet设计坚持简便、高性能和可用性好的思想,在所有主要桌面和移动平台能高效运作,在现代浏览器上会利用HTML5和CSS3的优势,同时也支持旧的浏览器访问。支持插件扩展,有一个友好、易于使用的API文档和一个简单的、可读的源代码。


    7.Chartkick

    Chartkick是一个图表绘制工具,特点是UI美观、使用简单,并且支持IE6在内的大多数浏览器。它还可以与开源框架Django、Flask/Jinja2结合使用。可以让你用最少的代码创建专业的JavaScript图表,甚至只需要一行Ruby代码即可绘制出漂亮的图表! 


    8.Ember Charts

    Ember Charts 是个图表库,使用Ember.js和D3.js框架构建。它包括时间线、条形图、饼图和散点图,非常容易扩展和修改。这些图表组件都是开箱即用的,在图表交互和演示方面应用的很好。


    9.Springy

    Springy.js设计轻量并且简单。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局,支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。


    10.Bonsai

    Bonsai是一款免费开源的JavaScript图形库,用户可以使用它创建图形和动画。该库使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果,拥有非常完整的图形处理API,可以使得你更加方便的处理图形效果。它还支持渐变和过滤器(灰度、模糊、不透明度等)等效果。很多鼠标(或触摸)和键盘事件都内置了该库,并可以轻松地管理。Bonsai 支持标准动画和关键帧动画,设置了一系列的连续动画,并且拥有大量的简单函数,可以在动画中使用。


    11.Google Charts

    Google Charts提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图表类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。


    12.jsDraw2DX

    jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库,用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。


    13.Cube

    Cube是一个开源的系统,用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。例如,你可以使用Cube去监控网站流量,统计每5分钟的请求数量等。


    14.Gantti

    Gantti是一个开源的PHP类,帮助用户即时生成Gantt图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript,纯HTML5-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮,但用户可以自定义样式进行输出(SASS样式表)。


    15.Smoothie Charts

    Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表库。通过推送一个WebSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chrome和Safari浏览器,并且不支持刻印文字或饼图。它很擅长显示流媒体数据。

    16.Envision.js

    Envision.js 是个基于 Flotr2 和HTML5的JavaScript库,用来简化、快速创建交互式的 HTML5 可视化图表。它包括两个图表类型:时序图和Finance,提供API给开发者,用户可以直接自定义创建图表。


    17.BirdEye

    BirdEye是一个开源的Adobe Flex图表制作组件。用于创建多维数据分析可视化界面


    18.Arbor.js

    Arbor是一个利用Web Works和jQuery创建的可视化图形库,它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的、力导向的布局算法。


    19.Gephi

    Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件,其主要用于各种网络和复杂系统,动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作:探索性数据分析、链接分析、社交网络分析、生物网络分析等。Gephi 是一款信息数据可视化利器。


    20.HighChartjs

    HighChartjs是由纯JavaScript实现的图标库,能够很简单便捷的在Web网站或是Web应用程序上创建交互式图表。HighChartjs支持多种图表类型,比如直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图等。兼容当今所有的浏览器,包括iPhone、IE和火狐等等。


    21.Javascript InfoVIS Tool

    JavaScript InfoVis Toolkit 是一个在Web上创建可交互式的数据图表的JavaScript库。该库有许多独特时髦的动画效果,并且可以免费使用。


    22.Axiis

    Axiis是一个开源的数据可视化框架。Axiis让开发人员通过简洁直观的标记,清晰明白地定义数据可视化方式。Axiis在设计上非常强调代码优雅,可以让你的代码像输出的图形一样美观。Axiis既提供了开箱即用的可视化组件,也提供了抽象布局模式和渲染类,可实现自定义可视化。


    23.Protvis

    Protovis是一个使用JavaScript Canvas元素实现的可视化组件。开发者可以利用简单的标记如线条和圆点+数据来绘制自定义图表。


    24.HumbleFinance

    HumbleFinance是HTML5数据可视化编译工具。作为交互式图形的范本,与Flash工具类似,工具本身是用JavaScript编译的,使用Prototype和Flotr库,它可以用于显示实际数值共享一个轴的任意两个2D数据集。


    25.D3.js

    D3是最流行的可视化库之一,它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM,然后将数据驱动转换应用到Document中。它能够帮助用户以HTML或SVG的形式快速可视化展示,进行交互处理,合并平稳过渡,在Web页面演示动画。它既可以作为一个可视化框架(如Protovis),也可以作为构建页面的框架(如jQuery)。


    26.Dipity

    Dipity是一款基于Timeline的Web应用软件,用户可以将自己在网络上的各种社会性行为(Flickr、Twitter、Youtube、Blog/RSS等)聚合并全部导入到自己的 Dipity 时间轴上。


    27.Kartograph

    Kartograph是一个用于创建无人操控、交互式地图(如:谷歌地图)的框架。它由两个库组成:一个是Python库,从形式函数或Post GIS中提出矢量地图,并把它们转换成SVG格式;另一个是JavaScript库,将这些SVG格式转换成交互式地图。 


    28.Timeflow

    Timeflow是一个用于时态数据的可视化工具。它提供了四种不同的显示视图:时时间轴试图、日历试图、条形图、表试图。

    29.Paper.js

    Paper.js 是一个开源的向量图形脚本框架,基于HTML5 Canvas开发。提供清晰的场景图、DOM和大量强大的功能用来创建各种向量图和贝塞尔曲线。


    30.Visulize Free

    Visulize Free是一款免费的可视化分析工具,基于先进的商业指示板和可视化软件开发。

    Microsoft Excel

    微软的Excel 是世界上最流行的电子表格工具,全球有4亿用户,因而它也是最常用的数据分析、数据绘图软件。Excel因其大量糟糕的图表设计案例而在可视化领域广受诟病。但在Excel可视化高手手里,它是惊人地强大而有效。


    Open Office Calc

    OpenOffice Calc是Excel之外的另一选择。OpenOffice.org 是一个开源项目,提供了在线office 平台,实现了与Microsoft Office类似的许多功能。它的目标是“提供人人都可以使用的最好的office 组件”。其中实现Excel功能的组件就是OpenOffice Calc。虽然目前许多绘图功能还受限,但它正不断地改善。


    Tableau Desktop

    Tableau Desktop是单机软件,基于斯坦福大学的突破性技术,这项技术可以使用户通过简单的点击、拖拽就能快捷流畅地导入数据,分析数据,可视化数据,并构建交互界面。Tableau 是快速构建美观有效的可视化的工具,辅助人们进行视觉化的思考。


    Tableau Public

    Tableau Public是Tableau Desktop的公共网络版。你可以利用它创建自己的可视化作品,嵌入自己的网站,在Tableau Public 展示区展示,或在Tableau Public 社区里分享。不过这些可视化作品不能保存到本地,这就是这款免费工具的‘public’的含义。


    Gephi

    Gephi是开源免费的交互式可视化探索平台,适于处理各种网络、复杂系统、动态和交互网络。它是“数据的photoshop”, 允许用户控制数据的呈现方式,自由地操作结构、形状和颜色以揭示隐藏的信息。



    百度脑图


    http://naotu.baidu.com/

    百度的玩意,支持本地储存或储存在百度云里,图片无法插入本地的,图标自定义差一点,其他还行



    Plot.ly


    https://plot.ly/

    一款可视化数据绘制工具一个支持在线制作的科学绘图、数据分析工具,支持可可视化数据分析和绘制成各种效果图,你可以把他想象成在线版本的 Origin,支持桌面以及移动浏览器。


    Draw.io


    https://www.draw.io/

    一个在线编辑器工具,用户可以快速、自由的创建简单的图标,流程图、网页模版构架图、框架图等等,无需在电脑上安装任何软件,直接打开浏览器就可以快速创建想要的效果图。


    Gliffy


    http://www.gliffy.com/

    一款在线图表绘制工具,支持Chrome谷歌浏览器,让你轻松制作流程图、网站地图、组织架构图以及商业模型图!


    processon


    http://www.processon.com/

    我目前最常用的在线绘图工具,可以绘制多种表格数据图流程图,支持在线协作,有谷歌浏览器插件。可以用微博账号登陆,且有社区功能,可以查看你关注的人共享出来的图。


    LucidChart


    https://www.lucidchart.com/

    一个基于HTML5的功能完善的在线流程图绘制和协作应用,可以方便快速的实现流程图表的绘制,同时还可以和他人进行实时的流程图绘制和修改,所有的变动都会实时的同步,对于群组协作来说是很方便的工具。

    可惜的是免费用户只有25m的云储存空间。


    新增一些,之前的适合做流程图,这些做关系图较好。

    Flowchart

     http://flowchart.com/ 
     
    ChartGizmo 
     

     http://chartgizmo.com/ 
     
    DrawAnywhere 
     

     
     http://www.drawanywhere.com/ 
     
    Mindmeister 

     http://www.mindmeister.com/ 


    Rich Chart Live

     http://www.richchartlive.com/RichChartLive/ 


    SimpleSeating

      
     
     
    Piecolor 
     

    http://piecolor.com/


    CSS Chart Generator 

     www.artviper.net/css-chart-generator/create-css-chart.php 
     
    JGraphpad 

     http://www.jgraph.com/index.html 
     
     Graphviz 
     

      http://graphviz.org/

    科研数据处理的内容

    这里写图片描述

    常用软件

    当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识,并熟悉其中大量的函数和命令。而使用一些专业的绘图软件,如Origin,SigmaPlot等,就像使用Excel和Word那样简单,只需点击鼠标,选择菜单命令就可以完成大部分工作,获得满意的结果。

    这里写图片描述

    1. GraphPad Prism

    公司网址:http://www.graphpad.com/ 

    这里写图片描述

    GraphPad Prism 是一款非常棒的生物和医学绘图软件, 它基于生物统计, 曲线拟合和科学绘图于一体, 可以制作出非常专业的医学表,而且分析方法直观,易于上手。

    2. Origin Pro

    公司网址:http://www.originlab.com/

    这里写图片描述这里写图片描述

    Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件,是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。

    像Excel和Word一样,Origin是个多文档界面应用程序。它将所有工作都保存在Project(*.OPJ)文件中。该文件可以包含多个子窗口,如Worksheet,Graph,Matrix,Excel等。各子窗口之间是相互关联的,可以实现数据的即时更新。子窗口可以随Project文件一起存盘,也可以单独存盘,以便其他程序调用。

    Origin具有两大主要功能:数据分析和绘图。Origin的数据分析主要包括统计、信号处理、图像处理、峰值分析和曲线拟合等各种完善的数学分析功能。准备好数据后,进行数据分析时,只需选择所要分析的数据,然后再选择相应的菜单命令即可。Origin的绘图是基于模板的,Origin本身提供了几十种二维和三维绘图模板而且允许用户自己定制模板。绘图时,只要选择所需要的模板就行。用户可以自定义数学函数、图形样式和绘图模板;可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件等方便的连接。

    Origin可以导入包括ASCII、Excel、pClamp在内的多种数据。另外,它可以把Origin图形输出到多种格式的图像文件,譬如JPEG、GIF、EPS、TIFF等等。

    Origin里面也支持编程,以方便拓展Origin的功能和执行批处理任务。Origin里面有两种编程语言——LabTalk和Origin C。在Origin的原有基础上,用户可以通过编写X-Function来建立自己需要的特殊工具。X-Function可以调用Origin C和NAG函数,而且可以很容易地生成交互界面。用户可以定制自己的菜单和命令按钮,把X-Function放到菜单和工具栏上,以后就可以非常方便地使用自己的定制工具。(注:X-Function是从8.0版本开始支持的。之前版本的Origin主要通过Add-On Modules来扩展Origin的功能。)

    3. SigmaPlot

    公司网址:https://systatsoftware.com/

    这里写图片描述

    SigmaPlot Suite包含SigmaStat的所有功能。 SigmaPlot是可做数据分析的高质量曲线图绘图软件。 SigmaPlot能提供众多选择,如自动化误差条状图,回归线图,信赖区间,轴刻度,非线性曲线及工作窗体。 SigmaPlot被广泛地运用在医学,生命科学,化学,工程学,环境科学和物理学等领域.

    4.SPSS

    公司网址:http://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/spss/

    这里写图片描述

    SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”(Solutions Statistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。

    SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0,而且更名为IBM SPSS。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。

    5.Excel

    公司网址:https://products.office.com/zh-cn/excel?legRedir=true&CorrelationId=ad085bcd-4328-4e17-9569-dd986f3e80d8

    Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

    如今,同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策。 

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  • Big data

    2018-08-13 15:51:27
    Big data 指无法在一定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉,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。   内存 DB NB BB...

    Big data

    指无法在一定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉,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。

     

    内存 DB  NB  BB  YB  ZB  EB  PB 1E=1024P 1P=1024G 1G=1024M 1M=1024K 1k=1024B 1B=1024Bit

    特点:四个V

    大量(Volume) 高速(Velocity) 多样性(Variety):数据分为结构化和非结构化,结构化是以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化包括,网络日志,音频,视频,图片,地理位置信息等。

    低价值密度(Value):的高低与数据总量的大小成反比,如何快速的对有价值的数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

     

    能干什么:O2O百度大数据+平台通过先进的线上和线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量

    零售行业:探索用户价值,提升个性化服务解决方案旅游:对人流量进行统计,商品推荐:买一种推荐访问过的商品类型,保 险:海量数据挖掘及风险数据的预测,金融:多维度体现用户特征帮助推荐优质用户,房产:打造精准投策与营销,选出更合 适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人,移动联通:根据用户年龄,职业,消费情况,分析统计那种套餐适合哪类人群, 对市场人群精准定制,人工智能:基础是大数据。

    分析首先,关注输入是什么,中间的业务逻辑,输出是什么

    工作岗位:

    部门组织结构:平台组:Hadoop,Flume,Kafka,Storm,spark等平台的搭建,集群性能监控,集群平台性能调优。

    数据仓库组:ETL工程师-数据清洗,Hive工程师-数据分析,数据仓库建模。

    数据挖掘组:算法工程师,推荐系统工程师,用户画像工程师。

    报表开发组:javeee工程师,数据展示

     

    技术生态体系:hbase非关系型数据库按列存储,关系型数据库按行,

    数据来源层(数据库,文件日志,视频,ppt等)->数据传输层(Sqoop数据传递,Flume日志收集,Kafka消息队列)->数据存储层(Hbase非关系型数据库,HDFS文件存储)->资源管理层(YARE资源管理)->数据计算层(MapReduce离线计算,Spark Core内存计算,Storm实时计算)->任务调度层(Oozie任务调度,azkaban任务调度)->业务模型层(业务模型,数据可视化,业务应用)

     

    Hadoop是一个分布式系统基础架构,主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题,Hadoop生态圈。

    发展历史:由Doug Cutting开创的开源软件,Lucene,用java书写,实现了与Google类似的全文搜索引擎的架构,包括完整的查询引擎和搜索引擎2011年年底成为apache基金会的一个子项目,对于大数据的场景lucene面对与google同样的困难,学习和模仿google是解决这些问题的方法:微型版Nutch,Gooble是hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)GFS-HDFS,Map-Reduce  MR,BigTable-Hbase,2003-2004年,Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节,以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和Mapreduce机制,使Nutch性能飙升。

     

    Hadoop优势:高可靠性,底层维护了多个数据副本(默认备份3个)所以即使hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失

    高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点

    高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,然后再把数据总和处理,以加快任务处理速度

    高容错性:能够自动将失败的任务重新分配

     

    Hadoop组成:Hadoop1.x组成 1,HDFS数据存储:一个高可靠,高吞吐量的分布式的文件系统,负责存。

    2,MapReduce资源调度+计算:一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。这样的耦合性不好

    3,Common辅助工具:支持其他模块的工具模块

    Hadoop2.x组成 MapReduce计算:一个分布式的离线并行计算框架,Yarn(资源调度):作业的调度与集群资源管理的 框架,HDFS(数据存储),common(辅助工具):支持其他模块的工具模块,实现了高内聚底耦合。

    HDFS概述:包含三个框架

        1,NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性,以及每个文件的块列表和块所         在的DataNode

        2,DateNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。

        3,Secondary NameNode(2n):用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每个一段时间获取HDFS元数据的快照

    YARN架构概述:1,ResourceManager(rm):处理用户请求,启动/监控ApplicationMaster

      2,NodeManager(nm):单个节点上的资源管理,处理来自ResourceManager的命令,ApplicationMaster的命令

      3,ApplicationMaster:数据切分,为应用程序申请资源,并分配内部任务

      4,Container:对任务运行环境的抽象,封装了CPU,内存等多维资源以及环境变量等任务运行相关的信息。

    MapReduce架构概述:将计算机分为两个阶段,1,Map阶段并行处理输入数据,2,Reduce阶段对Map结果进行汇总

     

    运行模式:本地文件运行:主要测试官方案例,测试案例,伪分布式运行:单台节点运行Hadoop,完全分布式运行

     

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