Ⅰ 常用的大數據分析軟體有哪些
數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Ⅱ 什麼是開源網路情報有什麼特點
所謂開源情報,是指通過對公開的信息或其它資源進行分析後所得到的情報。開源情報的利用其實比人們更感興趣的秘密情報的使用更古老,但長期以來開源情報的價值遠不及秘密情報,以至並沒有得到專門的關注
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Ⅲ 常見的大數據分析工具有哪些
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
Ⅳ 開源報表工具有哪些各自有什麼優缺點
國外的報表工具基本都是開源的，例如birt、ireport。國外產品優點就是免費，而缺點也很明顯，例如國內的相關文檔資料很少，翻譯後的文檔內容會有偏差；技術支持基本尋求不到，只能是各大論壇自己摸索，隨著客戶需求復雜度的增加，後期工作量驟增明顯；對於國內報表需求兼容性不強，例如填報在國外軟體中是基本都不支持的功能。
國內產品也有一些商用報表工具，雖然會涉及采購費用，但是功能和設計更符合國內的情況。例如潤乾報表，它是半開源的報表工具，提供了豐富的API介面，對於需要二次開發的項目來說足夠用了，而且技術支持和文檔資料都很容易獲得，也方便後續的開發和維護
Ⅳ 數據分析工具軟體有哪些
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi
Excel也存在一些問題，長期困擾一線業務用戶：
1.首先是性能問題。對於大數據量，Excel處理起來很慢，甚至超過100萬行，就完全不支持。
2.數據獲取的過程麻煩。特別是周期性的數據獲取，每次都要找IT人員幫忙，再粘貼到excel中去。
3.共享的安全性和便利性問題。用戶大都是把Excel文件通過郵件或即時通訊軟體共享。首先，文件滿天飛，不好管理；其次，許可權不好控制，沒法做到只共享分析結果，而不共享明細數據；最後，數據沒法做到每個人的數據不同，根據用戶許可權動態更新數據。
Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。
Smartbi Excel分析的功能亮點
1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定
2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析
3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據
4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據
5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境
6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算
7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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Ⅵ 誰知道大數據分析工具都有什麼
常用到的大數據分析工具大概有
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。
Ⅶ 國內有哪些數據分析和數據挖掘的軟體
數據挖掘工作現在很多都是寫腳本代碼進行的，像r，python，工具的話商用就是IBM的SPSS Modeler，就是以前的Clementine, 還有SAS，matlab，這些都是超貴的，excel也有數據挖掘插件。開源的也很多，像RapidMiner，Knime,Weka,Orange這些都是知名的開源數據挖掘工具。其實現在很多BI產商也出了數據挖掘工具，基於web的，還支持分布式計算，操作封裝的更容易操作，而且還能定製演算法，服務更好，這都是國產產商的優勢，像億信華辰的豌豆DM，思邁特的Smartbi Mining，另外還有些廠商叫什麼AI挖掘，那就是營銷了，蹭AI的熱度，實際還是數據挖掘的理論
Ⅷ 網路開源情報分析技術的核心功能主要包括哪幾個方面
摘要 如果可用利用的開源信息是：
Ⅸ 什麼是開源情報
指通過對公開的信息或其它資源進行分析後所得到的情報。
開源情報的原理：
1、數據挖掘：分布式大數據全覆蓋採集方式，在開源網路信息中抓取有效數據。
2、數據過濾：可視化查詢搜索任意類型和格式的數據，自動匹配提取去重，實現數據質量監控。
3、數據分析：環環相扣的數據處理模塊，聯合多維分析架構、關聯邏輯引擎等一起建立完整數據分析框架。
4、數據可視：構建分析思維導圖，提供可視化信息整理報告。
(9)開源情報分析工具有哪些擴展閱讀
研究開源情報的方法：
1、數學分析法：
現代數學的許多分支在情報學的研究中都在應用，如在情報檢索理論、情報傳遞的機制、情報採集方案的確定中，概率論、集合論、模糊數學、微分方程、運籌學等均在應用，甚至數論、圖論、泛函分析、變分法等，也可以應用。
2、系統分析與評價方法：
系統分析與評價方法。對於情報系統各個側面與總體，可通過引進系統論等方法，進行分析與評價、規劃與設計。從中選擇最佳方法，以期獲得最優的結果。
參考資料來源：網路-開源網路情報
Ⅹ 大數據深度分析工具有哪些
1、Disco
Disco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。
支持的操作系統：Linux和OSX。
2、HPCC
作為Hadoop之外的一種選擇，HPCC這種大數據平台承諾速度非常快，擴展性超強。除了免費社區版外，HPCCSystems還提供收費的企業版、收費模塊、培訓、咨詢及其他服務。
支持的操作系統：Linux。
3、Lumify
Lumify歸Altamira科技公司(以國家安全技術而聞名)所有，這是一種開源大數據整合、分析和可視化平台。你只要在Try、Lumify、io試一下演示版，就能看看它的實際效果。
支持的操作系統：Linux。
4、Pandas
Pandas項目包括基於Python編程語言的數據結構和數據分析工具。它讓企業組織可以將Python用作R之外的一種選擇，用於大數據分析項目。
支持的操作系統：Windows、Linux和OSX。
5、Storm
Storm現在是一個Apache項目，它提供了實時處理大數據的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、美國天氣頻道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他許多公司。
支持的操作系統：Linux。