大数据分析工具提供对数据集的洞察。数据来自不同的大数据集群。该工具可帮助企业了解数据趋势、创建模式及其复杂性，并将数据转换为可理解的数据可视化。
常用的大数据分析工具有哪些？由于大数据的混乱性质，分析工具在了解你的业务绩效和获取客户洞察力方面非常重要。由于有许多在线可用的数据分析工具，本文将帮助你获得洞察力并选择最佳的大数据分析工具。
十大最好的大数据分析工具合集
我们向你展示了 10 种最佳和强大的大数据分析工具，适用于任何规模的企业。继续阅读！
KNIME
最好的大数据分析工具推荐：KNIME（康斯坦茨信息挖掘器）于 2004 年 1 月开发。该工具由康斯坦茨大学的少数软件工程师设计。它是一个开源（免费）大数据分析工具，使你能够通过可视化编程检查和设计数据。借助模块化数据流水线概念，KNIME 可以集成不同的组件用于机器学习和数据挖掘。
KNIME 的用途
KNIME 包含在列表中的最大原因之一是它的拖放选项。使用 KNIME，你无需编写代码块。你可以简单地拖放活动之间的连接点。大数据分析工具支持不同的编程语言。你还可以扩展该工具的功能以分析化学数据、Python、R 和文本挖掘。
但是，在可视化数据时，该工具有其局限性。
总之，KNIME Analytics 是可以帮助你充分利用数据的最佳解决方案之一。你可以在 KNIME 中找到超过 1000 个模块和可立即执行的示例。同样，它包含一系列对数据科学家有用的集成工具和高级算法。
Apache Spark
最佳大数据分析工具下载：Apache Spark 是列表中另一个出色的大数据分析工具，它提供了 80 多个高端运营商来协助设计并行应用程序。Spark 在不同的组织中用于分析大型数据集。
强大的处理引擎让 Spark 能够快速地大规模处理数据。它能够以 100 倍的内存速度和 10 倍的磁盘速度在 Hadoop 集群中运行应用程序。该工具完全基于数据科学，这使其能够轻松支持数据科学。与 KNIME 一样，Spark 也可用于机器学习和数据管道模型开发。
Spark 包含一个名为 MLib 的库，它提供动态的机器算法组。这些算法可用于数据科学，例如聚类、过滤、协作、回归、分类等。
最后，Apache Spark
- 帮助在 Hadoop 集群中执行软件
- 提供照明快速处理
- 支持复杂的分析
- 容纳 Hadoop 及其现有数据
- 在 Python、Scala 或 Java 中提供内置 API
R 编程
R 是最好的大数据分析工具之一，广泛用于数据建模和统计。R 可以轻松处理你的数据并以各种方式显示它。它在结果、性能和数据容量等许多方面都优于 SAS。R 编译并支持不同的平台，例如 MacOS、Windows 和 UNIX。它包含 11,556 个经过适当分类的包。R 还提供了根据用户要求自动设置软件包的软件。同样，它可以用大数据编译。
R 是用三种不同的编程语言编写的——C、Fortran 和 R。由于 R 是一种支持开源软件环境的编程语言，因此受到许多开发用于数据分析的统计软件的数据挖掘者的青睐。近年来，可扩展性和易用性使 R 的流行度呈指数增长。
R 编程还提供图形和统计技术，包括非线性和线性建模、聚类、分类、时间序列分析和传统统计测试。
特征：
- 轻松的数据处理和出色的存储设施
- 提供可以计算数组或矩阵的不同运算符
- 提供可用于数据分析的各种大数据工具的连贯集合
- 提供在屏幕上显示或作为硬拷贝显示的图形工具
Talend
常用的大数据分析工具有哪些？Talend是最领先的开源大数据分析工具之一，专为数据驱动型企业设计。Talend 的用户可以在任何地方以任何给定的速度进行连接。Talend 的最大优点之一是它具有连接大数据规模的能力。它的速度提高了 5 倍，并且以 1/5 的成本执行任务。
该工具的目的是简化和自动化大数据集成。Talend 的图形向导生成本机代码。该软件还允许主数据管理、大数据集成和验证数据质量。
特征：
- 提高大型数据项目的处理速度
- 简化大数据的 ELT 和 ETL
- 通过 MapReduce 和 Spark 进行简化。它提供本机代码
- 支持自然语言处理和机器学习。它导致更智能的数据质量
- 敏捷 DevOps 加速大数据项目
- 促进所有 DevOps 流程
NodeXL
最佳大数据分析工具下载：NodeXL 是一个网络和关系的智能分析软件。NodeXL 以其精确的计算而闻名。
NodeXL 是一种开源分析和可视化工具，被认为是分析数据的最有效工具之一。它包括高级网络指标和自动化。你还可以通过 NodeXL 管理社交媒体网络数据导入器。
NodeXL 的使用
Excel 中的此工具可在各个领域为你提供帮助：–
- 数据表示
- 数据导入
- 图分析
- 图形可视化
该工具与 Microsoft 2016、2013、2010 和 2007 完美集成。它将自己呈现为包含不同工作表的工作簿。工作表包含在图形结构中可以注意到的不同元素，例如边和节点。你可以导入不同的图形格式，例如边列表、GraphML、UCINet.dl、Pajek .net 和邻接矩阵。
但是，在 NodeXL 中，用户应该针对特定问题使用不同的种子条件。
Tableau Public
最好的大数据分析工具推荐：Tableau Public 软件是最好的大数据分析工具之一，它是一种开源工具，可让你连接任何数据源——基于 Web、Microsoft Excel 或企业仓库数据。该工具构建数据可视化、仪表板、地图等，并通过网络实时更新支持它们。你可以在社交媒体上分享分析结果，也可以通过不同的方式即时与客户分享。你可以下载各种格式的最终结果。为了充分利用 Tableau Public，建议用户拥有一个有组织的数据源。
Tableau Public 在大数据方面非常高效，这使其成为许多用户的个人最爱。此外，人们可以使用 Tableau Public 以更好的方式检查和可视化数据。
Tableau 用一个有吸引力的简单工具调整可视化。该软件在业务中非常高效，因为它可以通过数据可视化传达见解。Tableau 中的视觉效果可帮助你检查假设、简要检查你的直觉并在进入危险的统计旅程之前浏览数据。
OpenRefine
最好的大数据分析工具合集：OpenRefine 是一种数据清理工具，可让你纠正数据以进行数据分析。它早先被称为谷歌细化。
OpenRefine 对在列下方具有单元格的一系列数据起作用（结构类似于关系数据库表）。
用途
- 清理杂乱的数据
- 转换数据
- 你可以从 Web 服务获取数据并将其添加到数据集中。例如，该工具可用于将地址地理编码为各种地理坐标
- 你可以解析来自不同网站的数据
但是，对于较大的数据集，建议不要使用 OpenRefine。
Pentaho
常用的大数据分析工具有哪些？Pentaho 是一种解决方案，可帮助你从组织数据中提取价值。这个大数据分析工具可以简单地准备和混合任何数据。它包含范围广泛的工具，可以毫不费力地确定、可视化、调查、报告和预测。Pentaho 是开放的、可嵌入的和可扩展的。该工具旨在确保每个用户，无论是开发人员还是业务用户，都可以将数据转化为价值。
Orange
最佳大数据分析工具下载：开源数据分析和可视化专家工具 Orange 为专家和新手创造了奇迹。它是一个多合一的分析工具，提供交互式工作流来可视化和分析数据。该工具包括强大的工具箱等功能，该工具箱提供了广泛的工具来设计交互式工作流程。
此外，该软件包包括各种可视化、散点图、热图、网络、树状图、树和条形图。
Weka
最好的大数据分析工具推荐：Weka 是一个了不起的开源工具，可用于组织中的大数据分析。该工具包含专用于数据挖掘过程的不同机器学习算法。你可以直接将算法应用于数据集或通过你的 JAVA 代码调用它们。该工具非常适合创建新的机器学习模式，因为它完全是用 JAVA 开发的。此外，该工具支持各种数据挖掘任务。
即使你有一段时间没有编程，Weka 也可以帮助你理解数据科学的概念。对于编程专业知识有限的用户来说，它确实使该过程变得轻而易举。
我们的清单到此结束！这些是最好的大数据分析工具，可以为你的组织带来福音。使用这些工具，你的组织在将数据转化为价值时绝不会面临挑战。
