Phân tích Big Data phổ biến trong các ngành công nghiệp thương mại, giúp các nhà khoa học và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn và để xác minh các lý thuyết, mô hình và giả thuyết. Show Có 10 công cụ phân tích Big Data tối ưu với những hạn chế và cách thức sử dụng 10 công cụ phân tích Big Data Nội dung
Tableau Public – 10 công cụ phân tích Big Data tối ưuĐây là một công cụ đơn giản và trực quan, cung cấp những insight thú vị thông qua trực quan hóa dữ liệu. Tableau Public giới hạn hàng triệu hàng, vì nó dễ sử dụng và mức giá mua cũng tốt hơn những công cụ khác trên thị trường phân tích Big Data. Với hình ảnh trực quan của Tableau, bạn có thể kiểm tra một giả thuyết, khám phá dữ liệu và kiểm tra chéo những insight của bạn. Ứng dụng của Tableau Public
Hạn chế của Tableau Public
OpenRefineTrước đây thường được gọi là GoogleRefine, phần mềm làm sạch dữ liệu, giúp làm sạch dữ liệu để phân tích. Nó hoạt động trên một hàng dữ liệu. Ngoài ra, có các ô dưới các cột, khá giống với các bảng cơ sở dữ liệu quan hệ. Ứng dụng OpenRefine
Thêm các dữ liệu vào tập dữ liệu bằng cách tìm từ các dịch vụ web. Chẳng hạn, OpenRefine có thể sử dụng cho các địa chỉ mã hóa hợp lý theo tọa độ địa lý. Hạn chế của OpenRefine
KNIMEKNIME giúp bạn thao tác, phân tích và mô hình hóa dữ liệu thông qua lập trình trực quan. Nó được sử dụng để tích hợp các thành phần khác nhau để khai thác dữ liệu Data Mining và Machine Learning. Ứng dụng KNIME
Trên thực tế, các công cụ phân tích như thế này có thể được mở rộng để chạy dữ liệu hóa học, khai thác văn bản, python và R. Hạn chế của KNIME
RapidMinerRapidMiner cung cấp các thủ tục Machine learning và Data Mining bao gồm dữ liệu trực quan hóa, quy trình, mô hình thống kê và phân tích dự đoán. RapidMinder được viết bằng Java nhanh chóng được chấp nhận như một công cụ phân tích dữ liệu lớn. Cách sử dụng RapidMiner
Hạn chế của RapidMiner
Google Fusion TablesKhi nói đến các công cụ dữ liệu, chúng ta có phiên bản Google Spreadsheets tốt hơn. Một công cụ đáng kinh ngạc dùng để phân tích dữ liệu, lập bản đồ và trực quan hóa Big Data. Ngoài ra, Google Fusion Tables có thể thêm công cụ vào phân tích kinh doanh. Đây cũng là một công cụ phân tích Big Data tốt nhất. Ứng dụng Google Fusion Tables
Hạn chế của Google Fusion Table
NodeXLĐây là phần mềm trực quan hóa và phân tích các mối quan hệ. NodeXL cung cấp các tính toán chính xác. Nó là một phần mềm miễn phí (không chuyên nghiệp), phân tích mạng lưới nguồn mở và phần mềm trực quan hóa. NodeXL là một trong những công cụ thống kê để phân tích dữ liệu tốt nhất, bao gồm các số liệu mạng tiên tiến. Thêm vào đó, NodeXL truy cập các nhà tiếp nhận mạng xã hội và tự động hóa. Đây là một trong những công cụ phân tích dữ liệu trong Excel giúp các lĩnh vực sau:
Phần mềm này có thể nhập các định dạng đồ thị khác nhau. Các ma trận kề như vậy, Pajek .net, UCINet .dl, GraphML và các dạng khác. Wolfram AlphaNó là một công cụ tri thức tính toán hoặc công cụ trả lời được thành lập bởi Stephen Wolfram. Ứng dụng Wolfram Alpha
Google Search OperatorsĐây là một nguồn tài nguyên mạnh mẽ giúp lọc kết quả của Google để có được thông tin hữu ích và có liên quan nhất. Ứng dụng Google Search Operators
Daitaku DSSĐây là một nền tảng phần mềm Data Science kết hợp, giúp xây dựng, nguyên mẫu, khám phá. Mặc dù, nó cung cấp các sản phẩm dữ liệu của riêng họ hiệu quả hơn. Ứng dụng Daitaku DSS: Các công cụ phân tích dữ liệu của Dataiku DSS cung cấp giao diện trực quan tương tác, thông qua việc xây dựng, nhấp và trỏ hoặc sử dụng các ngôn ngữ như SQL. Solver
Ứng dụng Solver:
Xem thêm: Top 8 công cụ Big Data bạn nên biết Nguồn: data-flair.training Cập nhật kiến thức mới Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB |