02 社交媒體數據挖掘與分析(大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具？)

ho平臺在沒有應用服務器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺開發相關的商業智能解決方案。

Pentaho BI 平臺構建于服務器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 服務器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標準的，可使用其他產品替換之。

七、Druid

Druid是實時數據分析存儲系統，Java語言中最好的數據庫連接池。Druid能夠提供強大的監控和擴展功能。

八、Ambari

大數據平臺搭建、監控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監視Hadoop集群

Ambari為監視Hadoop集群的健康狀況和狀態提供了一個儀表板。

九、Spark

大規模數據處理框架(可以應付企業中常見的三種數據處理場景：復雜的批量數據處理(batch data processing);基于歷史數據的交互式查詢;基于實時數據流的數據處理，Ceph:Linux分布式文件系統。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，并交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將交互式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數據都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟件。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系數據庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用于大型數據集;精煉對大數據不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 數據分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用于集成各種組件，用于數據挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

數據可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

對于數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一，大數據分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起；您可以合并兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是關系和網絡的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網絡分析和可視化軟件。NodeXL是用于數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網絡指標。此外，訪問社交媒體網絡數據導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：

數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟件可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .買粉絲，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應并解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什么是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加載項是Microsoft Office Excel加載項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助于快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化算法和遺傳算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟件平臺。此外，它還有助于團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現

用于展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內的有BDP，國云數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。

2、數據倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數據集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

當然學大數據分析也有很多坑：

《轉行大數據分析師后悔了》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析培訓好就業嗎》、《轉行大數據分析必知技能》

數據科學與大數據技術專業怎么樣？學成之后可以從事的職業有哪些？

因為這個專業差距大，所以需求量很大。大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展的核心。

在剛剛結束2019年高考中，可能有很多同學考上了一個新專業“數據科學與大數據技術”，因為這個專業在最近兩年一直這么紅。所以很多高校都逐漸開設了這個專業。

但是，雖然很多同學都選擇了這個專業，但可能對這個專業不是很了解。也有一些學生和家長單純認為這個專業這么火，不能差，那就選吧！所以，下面給大家詳細介紹一下這個專業，包括：人工智能有關。

從010年到1010年，該專業以大數據三大基礎支撐學科為依托，以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展交叉學科。

通過前面介紹，相信你已經看到這個專業比較專業背景詳細介紹、開設院校情況、就業情況，因為它涉及到很多知識領域，比如數學背景、人工智能技術、機器學習、可視化技術、信號處理、概率模型理論技術、不確定性建模等等。

所以這個專業背景與人工智能和大數據發展息息相關。人工智能早已為人所知，發展迅速，應用廣泛。

這里簡單介紹一下大數據關鍵背景，讓大家有個直觀認識，不要只停留在“大數據”這個詞上。大數據分析為核心軸線，以統計學、計算機科學和數學為“大數據”是指數據集大小通常超出常用軟件工具獲取、有效性、管理和處理可接受范圍能力，也就是說我們通常使用數據庫分析工具無從下手。我們只能依靠全新分析和處理方法。

2006年，全球數據量為180EB，2

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