国内六大免费数据采集器特点分析-国内六大免费数据采集器特点分析报告
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1、国内六大免费数据采集器特点分析
大数据分析工具有很多,例如:
1、思迈特软件Smartbi产品特点:从最终用户角度:管理层:KPI监控、风险预警、绩效考核、大屏展示,移动分析,实现经营管理主题(财务、销售、人事、绩效等)的直观监控,为经营管理提供决策支持,2、分析人员:拖拽式的自助分析、一键生成月季年等周期性分析报告、快速获取数据,3、一线员工:报表浏览、移动端数据浏览、数据采集上报。
2、apidMiner功能和特点:免费提供数据挖掘技术和库,100%用Java代码(可运行在操作系统),数据挖掘过程简单,强大和直观,内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程。
3、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
数据分析有没有用,来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面,涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节,帮助客户从数据的角度描述业务现状,分析业务原因,预测业务趋势,推动业务变革。
我推荐一些常用的大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能的可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
(推荐答案!)
数据分析再怎么说也是一个专业的领域,没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑,对于我们这些市场、业务的人员来说,难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌,我们基本试用了一个遍,总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大,所有的数据分析工具无论宣传怎样,都有一定的学习成本,尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下,与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子,魔力象限常年位于领导者象限,界面清爽、功能确实很强大,实至名归。将数据拖入相关区域,自动出图,图形展示丰富,交互性较好。图形自定义功能强大,各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置,具备较强的数据处理和计算能力,可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能,分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑,完成一个复杂的业务汇报,大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图,然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的,但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具,我们也兴奋的开始试用,确实完全不同于Tableau的操作逻辑,更符合我们普通数据分析小白的需求,操作和Excel、PPT类似,功能模块划分清晰,上手真的超级快,图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话,毕竟刚推出,系统BUG很多,可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能,但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的,所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快,可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具,QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流,界面简洁、流程清晰、操作简单,交互性较好,真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析,图形计算和深度计算功能缺失,不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内,目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多,永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的,也是拖拽出图,有点类似Tableau的逻辑,不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点,但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富,图表功能和灵活性较大,但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能,后来发现就集成了开源的几个算法,功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项,真的让人很晕。一个简单的堆积柱图,就研究了好久,看帮助、看视频才搞定。哎,只感叹功能藏得太深,不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI,帆软报表很多国人都很熟悉,功能确实很不错,但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图,配合报表工具使用,能让页面更好看,但是比起其他的可视化分析、BI工具,功能还是比较简单,分析的能力不足,功能还是比较简单。帆软名气确实很大,号称行业第一,但是主要在报表层面,而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具,全名叫“Tempo大数据分析平台”,宣传比较少,2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具,申请试用也是费尽了波折啊,永洪是不想让人用,他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼,不知道该点那!不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后,操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作,数据可视化效果比较丰富,支持很多便捷计算,能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT,彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后,才发现他们的核心居然是“数据挖掘”,算法十分丰富,也是拖拽式操作,我一个文科的分析小白,居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流,简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后,居然发现他的易用性真的很不错,功能完整性和丰富性也很好。不过没有宣传也是有原因的,系统整体配套的介绍、操作说明的完善性上还有待提升。
(推荐答案!)
强烈推荐楼主下载FineBI!从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
2、国内六大免费数据采集器特点分析图
大数据(big data),是指无法在可承受的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。
1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。
4.
价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术
3、国内六大免费数据采集器特点分析
未至科技魔方是一款大数据模型平台,是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平去。数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。
国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多,bat算是真正做了大数据的,行业有硬性需求,别的行业跟不上也没办法,需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块,在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度:
第一维度:数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度:用户级——部门级——企业级——bi级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式,数据的基本结构和数据类型。sql查询语言必不可少,精通最好。可从常用的selece查询,update修改,delete删除,insert插入的基本结构和读取入手。
access2003、access07等,这是最基本的个人数据库,经常用于个人或部分基本的数据存储;mysql数据库,这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的,这个时候关键掌握数据库的库结构和sql语言的数据查询能力。
sql server2005或更高版本,对中小企业,一些大型企业也可以采用sql server数据库,其实这个时候本身除了数据存储,也包括了数据报表和数据分析了,甚至数据挖掘工具都在其中了。
db2,oracle数据库都是大型数据库了,主要是企业级,特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了,一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
bi级别,实际上这个不是数据库,而是建立在前面数据库基础上的,企业级应用的数据仓库。data warehouse,建立在dw机上的数据存储基本上都是商业智能平台,整合了各种数据分析,报表、分析和展现!bi级别的数据仓库结合bi产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取,需要展现,报表工具是最普遍应用的工具,尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题,目前国内的帆软报表finereport已经算在业内做到顶尖,是带着数据分析思想的报表,因其优异的接口开放功能、填报、表单功能,能够做到打通数据的进出,涵盖了早期商业智能的功能。
tableau、finebi之类,可分在报表层也可分为数据展现层。finebi和tableau同属于近年来非常棒的软件,可作为可视化数据分析软件,我常用finebi从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言,可视化tableau更优,但finebi又有另一种身份——商业智能,所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具,当然我们最常用的就是excel,我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
excel软件,首先版本越高越好用这是肯定的;当然对excel来讲很多人只是掌握了5%excel功能,excel功能非常强大,甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说,有能力把excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
spss软件:当前版本是18,名字也改成了pasw statistics;我从3.0开始dos环境下编程分析,到现在版本的变迁也可以看出spss社会科学统计软件包的变化,从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件;
sas软件:sas相对spss其实功能更强大,sas是平台化的,em挖掘模块平台整合,相对来讲,sas比较难学些,但如果掌握了sas会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是sas比较好用,另外,sas的学习材料比较多,也公开,会有收获的!
jmp分析:sas的一个分析分支
xlstat:excel的插件,可以完成大部分spss统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化,以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。finebi和tableau的可视化功能上文有提过。其实,近年来excel的可视化越来越棒,配上一些插件,使用感更佳。
ppt:办公常用,用来写数据分析报告;
xmind&百度脑图:梳理流程,帮助思考分析,展现数据分析的层次;
xcelsius软件:dashboard制作和数据可视化报表工具,可以直接读取数据库,在excel里建模,互联网展现,最大特色还是可以在ppt中实现动态报表
行业热门话题:
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国内六大免费数据采集器特点分析-国内六大免费数据采集器特点分析报告完!