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有哪些數(shù)據(jù)預(yù)測軟件(有哪些數(shù)據(jù)預(yù)測軟件好用)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于有哪些數(shù)據(jù)預(yù)測軟件的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些
大數(shù)據(jù)分析工具有:
1、R-編程
R 編程是對所有人免費的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計編程語言,可用于統(tǒng)計分析、科學(xué)計算、數(shù)據(jù)可視化等。R 編程語言還可以擴展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。
在這個強大的幫助下;語言,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計引擎,根據(jù)相關(guān)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R 編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。
除此之外,您還可以與任何編程語言(例如 Java、C、Python)集成,以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準(zhǔn)確的分析。R 提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。
2、Apache Hadoop
Apache Hadoop 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個軟件框架,用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。
Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)或 HDFS 和 MapReduce。它被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價服務(wù)器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。
這意味著您無需任何額外費用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點,它永遠不會讓您失望。
3、MongoDB
MongoDB 是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL 數(shù)據(jù)庫,可用于存儲比基于 RDBMS 的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB 功能強大,是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。
它使用集合和文檔,而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成,即MongoDB 中的一個基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB 中的文檔而異。
MongoDB 最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。
MongoDB 有一個內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型,使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲數(shù)組和其他元素。
4、RapidMiner
RapidMiner 是分析師集成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機器學(xué)習(xí)、預(yù)測模型部署等的領(lǐng)先平臺之一。它是最好的免費大數(shù)據(jù)分析工具,可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。
它是最強大的工具,具有用于分析過程設(shè)計的一流圖形用戶界面。它獨立于平臺,適用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各種功能,例如安全控制,在可視化工作流設(shè)計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。
它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop 中進行訓(xùn)練。除此之外,它還允許團隊協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。
它還組裝請求并重用 Spark 容器以對流程進行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。
5、Apache Spark
Apache Spark 是最好、最強大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架,它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或其他分布式計算工具,在多臺計算機上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務(wù)非常容易。
它具有用于流式 SQL、機器學(xué)習(xí)和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100 倍的速度處理數(shù)據(jù),而在磁盤中則快 10 倍。
除此之外,它還擁有 80 個高級算子,可以更快地構(gòu)建并行應(yīng)用程序。它還提供 Java 中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性,因為它適用于不同的數(shù)據(jù)存儲,如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。
6、Microsoft Azure
Microsoft Azure 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共云計算平臺,是提供包括計算、分析、存儲和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的廣泛服務(wù)的領(lǐng)先平臺。
Windows Azure 提供兩類標(biāo)準(zhǔn)和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負(fù)載。
除此之外,Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業(yè)領(lǐng)先的 SLA 以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進的應(yīng)用程序中很容易制作的實時數(shù)據(jù)。
無需 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務(wù)器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言,如 JavaScript 和 C#。
7、Zoho Analytics
Zoho Analytics 是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI 工具,可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析,并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。
同樣,任何其他分析工具都允許我們集成多個數(shù)據(jù)源,例如業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM 等等。我們還可以在方便時自定義報告,因為它允許我們生成動態(tài)且高度自定義的可操作報告。
在 Zoho 分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板,因為它易于部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外,它還使我們能夠在應(yīng)用程序中生成評論威脅,以促進員工和團隊之間的協(xié)作。
它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具,與上述任何其他工具相比,它需要的知識和培訓(xùn)更少。因此,它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。
以上內(nèi)容參考 百度百科——大數(shù)據(jù)分析
二、常用的大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些?
數(shù)據(jù)分析的工具千萬種,綜合起來萬變不離其宗。無非是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數(shù)據(jù)分析工具。
三、有哪些數(shù)據(jù)分析軟件,哪個比較好?
思邁特軟件Smartbi 軟件在國內(nèi)BI 領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位,產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、政府、制造、零售、地產(chǎn)等眾多行業(yè),擁有3000+行業(yè)頭部客戶。
判斷一個大數(shù)據(jù)分析軟件好不好,首先要看這個款產(chǎn)品的穩(wěn)定性,在數(shù)據(jù)分析的過程中,穩(wěn)定性非常重要,它決定了數(shù)據(jù)分析過程的質(zhì)量和效率;其二、系統(tǒng)設(shè)計人性化,操作簡單方便,合適不同客戶群體;
其三、分析結(jié)果準(zhǔn)確率高;其四、客戶體驗滿意度,產(chǎn)品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產(chǎn)品。
思邁特軟件Smartbi 是國內(nèi)領(lǐng)先的BI廠商,企業(yè)級商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析平臺,經(jīng)過多年的持續(xù)發(fā)展,整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。
Smartbi是目前國內(nèi)大數(shù)據(jù)分析軟件的佼佼者。主打的是企業(yè)報表和自助式分析2個特點,最高可以支撐20億數(shù)據(jù)的秒級呈現(xiàn),適用于企業(yè)中的技術(shù)人員、業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析師,可以完全自主的進行探索式分析,軟件在易用性和功能上做的都很不錯,說實話,國內(nèi)的BI行業(yè)由于起步較晚,能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較于國外產(chǎn)品而言,Smartbi最大的優(yōu)勢在于Smartbi自主搭建的實施團隊和服務(wù)團隊,強大的服務(wù)讓它成為國內(nèi)首屈一指的商業(yè)智能產(chǎn)品。
1、智能鉆取
Smartbi數(shù)據(jù)分析軟件獨有的智能鉆取功能,只需雙擊鼠標(biāo),就能實現(xiàn)任意報表之間的穿透鉆取,不管這些報表是不是來自同一分析模型,只要有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就能實現(xiàn)秒速智能鉆取。最關(guān)鍵的是,他不需要IT開發(fā)人員做任何預(yù)設(shè),系統(tǒng)將智能匹配報表與參數(shù)傳遞,真正做到了報表無邊界,想鉆哪里就鉆哪里的效果。
Smartbi數(shù)據(jù)分析軟件已全面落地Smartbi智能鉆取功能,為用戶提供更智能、靈活又高效的數(shù)據(jù)鉆取服務(wù)。
2、多維動態(tài)分析
在多維數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)是以立方體(即Cube)的形式存儲的。但在企業(yè)中不同角色進行數(shù)據(jù)分析時關(guān)注的維度是不同的,那么如何才能做到讓不同角色可以基于自己所關(guān)注的維度,對數(shù)據(jù)進行多角度展示和靈活動態(tài)分析呢?
Smartbi 多維分析可以直接對接多維數(shù)據(jù)庫(Essbase、SSAS等),通過將多維數(shù)據(jù)集中的各個維度進行有機組合,查詢出相應(yīng)的數(shù)據(jù)。它提供了切片、切塊、鉆取以及行列互換等多種可視化操作方式,使得不同角色可基于自身所關(guān)注的維度進行靈活的數(shù)據(jù)分析,從而使用戶對大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析變得輕松而高效,以利于迅速做出正確的判斷,輔助決策。
一般的分析報表只有一個固定的分析角度,瀏覽者只能被動接受,無法根據(jù)自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數(shù)據(jù)分析軟件上,報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內(nèi)容。就如當(dāng)我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況,可通過高效聯(lián)動、智能鉆取、篩選等多種方式進行切換。
多維動態(tài)分析技術(shù)的應(yīng)用,讓報表瀏覽者自主決定字段與維度組合,自主決定分析內(nèi)容,從而擁有更多維的數(shù)據(jù)分析角度,更深入詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析挖掘能力。
3、無須預(yù)建模的透視分析
通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化,采用“類Excel數(shù)據(jù)透視表”的設(shè)計,多維分析不再需要建立模型,就能夠組合維度、匯總計算、切片、鉆取,洞察數(shù)據(jù)。不僅如此,任何字段都可直接作為輸出字段或篩選條件,輕松實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的查詢與探索。
數(shù)據(jù)分析軟件靠不靠譜,來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā),凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經(jīng)驗,整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。
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四、有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎
有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎
未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺,是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺,其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行存儲,支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù),支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù),很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集,數(shù)據(jù)模型的搭建,數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程,平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分,模型配置部分,模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
App數(shù)據(jù)分析,有沒有好的工具推薦?
方法/步驟
行業(yè)數(shù)據(jù)
行業(yè)數(shù)據(jù)對于一個APP來說,至關(guān)重要。了解行業(yè)數(shù)據(jù),可以知道自己的APP在整個行業(yè)的水平,可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、使用時長等多個維度去對比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對應(yīng)的指標(biāo)在整個行業(yè)的排名,從而知道自己產(chǎn)品的不足之處。這種縱向的對比,會讓自己的產(chǎn)品定位、發(fā)展方向更加清晰。
評估渠道效果
在國內(nèi),獲取用戶的渠道是非常多的,如微博、微信、運營商商店、操作系統(tǒng)商店、應(yīng)用商店、手機廠商預(yù)裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數(shù)據(jù),首先要知道用戶從哪里來,哪里的用戶質(zhì)量最高,這樣開發(fā)者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統(tǒng)計分析工具,開發(fā)者可以從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果,比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶,這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道,從而獲得最好的推廣效果。
用戶分析
產(chǎn)品吸引到用戶下載和使用之后,首先要知道的就是用戶是誰。所以,我們需要詳盡地了解到用戶的設(shè)備終端類型、網(wǎng)絡(luò)及運營商、地域的分布特征。這些數(shù)據(jù)可以幫助了解用戶的屬性,在產(chǎn)品改進以及產(chǎn)品推廣中,就可以充分利用這些數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)的策略。
用戶行為分析
在關(guān)注完用戶的屬性后,我們還要高度關(guān)注用戶在應(yīng)用內(nèi)的行為,因為這些行為最終決定著產(chǎn)品所能夠帶來的價值。開發(fā)者可以通過設(shè)置自定義事件以及漏斗來關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率,以及轉(zhuǎn)化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù),可以針對性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟,切實提高整體轉(zhuǎn)化水平。
5
產(chǎn)品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之后,我們應(yīng)該看一下自己的產(chǎn)品是否足夠受歡迎,這是一個應(yīng)用保持生命力的根本。開發(fā)者可以從留存用戶、用戶參與度(使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔)等維度評價用戶粘度。進行數(shù)據(jù)對比分析的時候,要充分利用時間控件和渠道控件,可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度,了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
如果以上5點的數(shù)據(jù)都很漂亮,說明你的APP已經(jīng)做得相當(dāng)不錯了。當(dāng)然,如果你的APP還沒有給你帶來收入,那么你仍然有一段較長的路要走。
app日活數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
app日活數(shù)據(jù)分析工具有上海風(fēng)述科技的app先知。
APP運營數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
目前國內(nèi)發(fā)展不錯的可以監(jiān)測web、app、流媒體等多種應(yīng)用性能監(jiān)測服務(wù),叫“云測寶”。
云測試、友盟
云測試主要為開發(fā)者提供自動化的移動APP測試,包括功能、UI、性能、穩(wěn)定性、安全和競爭測試,返回包括日志和截圖的詳細(xì)測試報告,支持iOS和Android兩大平臺。
云測寶主要通過分布全球真實網(wǎng)絡(luò)中的真實終端,監(jiān)測用戶訪問移動應(yīng)用App、HTML5、移動Web的真實體驗數(shù)據(jù),從最終用戶的視角跨越移動設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和國家地區(qū)范圍,從移動“端”側(cè)對移動互聯(lián)網(wǎng)的“云”服務(wù)性能進行監(jiān)測與評估,使移動業(yè)務(wù)用戶所獲得體驗效果達到最大。
友盟是為中國開發(fā)者定制的靈活、簡單、免費、跨平臺的移動應(yīng)用統(tǒng)計分析工具。
三個產(chǎn)品從不同的
數(shù)據(jù)分析工具有哪些 python
IPython
IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell,最開始是用 python 開發(fā)的,提供增強的內(nèi)省,富媒體,擴展的 shell
語法,tab 補全,豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性:
更強的交互 shell(基于 Qt 的終端)
一個基于瀏覽器的記事本,支持代碼,純文本,數(shù)學(xué)公式,內(nèi)置圖表和其他富媒體
支持交互數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具
靈活,可嵌入解釋器加載到任意一個自有工程里
簡單易用,用于并行計算的高性能工具
由數(shù)據(jù)分析總監(jiān),Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。
GraphLab Greate 是一個 Python 庫,由 C++ 引擎支持,可以快速構(gòu)建大型高性能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
這有一些關(guān)于 GraphLab Greate 的特點:
可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數(shù)據(jù)量。
在單一平臺上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。
最新的機器學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí),進化樹和 factorization machines 理論。
可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統(tǒng)上運行同樣的代碼。
借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務(wù)或者機器學(xué)習(xí)。
在云上用預(yù)測服務(wù)便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
為探索和產(chǎn)品監(jiān)測創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。
由 Galvanize 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Benjamin Skrainka 提供。
Pandas
pandas 是一個開源的軟件,它具有 BSD 的開源許可,為 Python
編程語言提供高性能,易用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。在數(shù)據(jù)改動和數(shù)據(jù)預(yù)處理方面,Python 早已名聲顯赫,但是在數(shù)據(jù)分析與建模方面,Python
是個短板。Pands 軟件就填補了這個空白,能讓你用 Python 方便地進行你所有數(shù)據(jù)的處理,而不用轉(zhuǎn)而選擇更主流的專業(yè)語言,例如 R 語言。
整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫,它在 Python 中進行數(shù)據(jù)分析的開發(fā)環(huán)境在處理性能,速度,和兼容方面都性能卓越。Pands
不會執(zhí)行重要的建模函數(shù)超出線性回歸和面板回歸;對于這些,參考 stat *** odel 統(tǒng)計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python
打造成頂級的統(tǒng)計建模分析環(huán)境,我們需要進一步努力,但是我們已經(jīng)奮斗在這條路上了。
由 Galvanize 專家,數(shù)據(jù)科學(xué)家 Nir Kaldero 提供。
PuLP
線性編程是一種優(yōu)化,其中一個對象函數(shù)被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python
編寫的線性編程模型。它能產(chǎn)生線性文件,能調(diào)用高度優(yōu)化的求解器,GLPK,COIN CLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,來求解這些線性問題。
由 Galvanize 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Isaac Laughlin 提供
Matplotlib
matplotlib 是基于 Python 的
2D(數(shù)據(jù))繪圖庫,它產(chǎn)生(輸出)出版級質(zhì)量的圖表,用于各種打印紙質(zhì)的原件格式和跨平臺的交互式環(huán)境。matplotlib 既可以用在 python 腳本,
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?),web 應(yīng)用服務(wù)器,和6類 GUI
工具箱。
matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易,使困難事情變?yōu)榭赡?。你只需要少量幾行代碼,就可以生成圖表,直方圖,能量光譜(power
spectra),柱狀圖,errorcharts,散點圖(scatterplots)等,。
為簡化數(shù)據(jù)繪圖,pyplot 提供一個類 MATLAB 的接口界面,尤其是它與 IPython
共同使用時。對于高級用戶,你可以完全定制包括線型,字體屬性,坐標(biāo)屬性等,借助面向?qū)ο蠼涌诮缑?,或?MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。
Galvanize 公司的首席科學(xué)官 Mike Tamir 供稿。
Scikit-Learn
Scikit-Learn 是一個簡單有效地數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具(庫)。關(guān)于最值得一提的是,它人人可用,重復(fù)用于多種語境。它基于
NumPy,SciPy 和 mathplotlib 等構(gòu)建。Scikit 采用開源的 BSD 授權(quán)協(xié)議,同時也可用于商業(yè)。Scikit-Learn
具備如下特性:
分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬于哪一類別
回歸(Regression) – 預(yù)測對象關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性
聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合
降維(Dimensionality Reduction) – 減少需要考慮的隨機變量數(shù)量
模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數(shù)和模型
預(yù)處理(Preprocessing) – 特征提取和規(guī)范化
Galvanize 公司數(shù)據(jù)科學(xué)講師,Isaac Laughlin提供
Spark
Spark 由一個驅(qū)動程序構(gòu)成,它運行用戶的 main 函數(shù)并在聚類上執(zhí)行多個并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的彈性分布數(shù)據(jù)集(RDD),那是一個按照聚類的節(jié)點進行分區(qū)的元素的集合,它可以在并行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop
文件系統(tǒng)中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統(tǒng)的文件)來創(chuàng)建,或者是驅(qū)動程序中其他的已經(jīng)存在的標(biāo)量數(shù)據(jù)集合,把它進行變換。用戶也許想要 Spark
在內(nèi)存中永久保存 RDD,來通過并行操作有效地對 RDD 進行復(fù)用。最終,RDDs 無法從節(jié)點中自動復(fù)原。
Spark 中第二個吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認(rèn)情況下,當(dāng) Spark
在并行情況下運行一個函數(shù)作為一組不同節(jié)點上的任務(wù)時,它把每一個函數(shù)中用到的變量拷貝一份送到每一任務(wù)。有時,一個變量需要被許多任務(wù)和驅(qū)動程序共享。Spark
支持兩種方式的共享變量:廣播變量,它可以用來在所有的節(jié)點上緩存數(shù)據(jù)。另一種方式是累加器,這是一種只能用作執(zhí)行加法的變量,例如在計數(shù)器中和加法運算中。
有哪些微博數(shù)據(jù)分析工具可以推薦
有 在微博里搜索 微知 這個應(yīng)用。。 可以分析一條微博 被什么人轉(zhuǎn)發(fā) 有沒有水軍 這些
excel數(shù)據(jù)分析工具的有哪些
SQL
樓主說的工具指的是excel本身的嗎 還是指數(shù)據(jù)分析需要的啊
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