用于大数据分析的工具介绍
大数据分析工具常用的数据分析模型
大数据分析工具常用的数据分析模型1. 聚类分析(Clustering Analysis)：聚类分析是将数据集根据相似性分成不同的簇。
聚类分析可以帮助发现数据之间的关系和分组规律。
常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
2. 关联规则分析(Association Rule Analysis)：关联规则分析是用来发现数据中的关联关系和频繁项集。
通过挖掘数据中的关联规则，可以发现一些有用的规律和潜在的关系。
3. 时间序列分析(Time Series Analysis)：时间序列分析是根据时间序列数据的趋势和周期性建立模型，从而预测未来的发展趋势。
时间序列分析可用于预测销售、股市走势等。
4. 预测模型(Predictive Modeling)：预测模型用于预测未来事件的发生概率或结果。
通过建立数学模型和应用统计学方法，可以预测客户流失、销售额等指标，帮助企业制定决策。
5. 决策树算法(Decision Tree Algorithm)：决策树算法是一种基于树状结构的分类算法，通过判断数据属性之间的关系，将数据分成不同的类别。
决策树算法简单易懂，适用于处理含有多个属性的数据。
6. 神经网络模型(Neural Network Model)：神经网络模型是一种模拟人脑神经元运作的数学模型，能够模拟和处理大量的非线性数据。
神经网络模型适用于处理图像识别、语音识别等领域。
7. 回归分析(Regression Analysis)：回归分析用于分析因变量和自变量之间的关系，并进行预测。
回归分析可以帮助企业了解影响业务指标的因素，并进行预测和优化。
8. 关键词提取(Keyword Extraction)：关键词提取是从大量文本数据中自动提取出具有代表性和重要性的关键词。
关键词提取可用于文本分类、舆情分析等。
9. 社交网络分析(Social Network Analysis)：社交网络分析是研究社交网络结构和关系的一种方法。
熟悉常见的数据分析工具与平台
熟悉常见的数据分析工具与平台随着“大数据”时代的到来，数据分析工具和平台变得越来越重要。
它们可以帮助我们快速处理和分析大量的数据，从而得出有意义和有效的结论。
本文将介绍一些常见的数据分析工具和平台，以帮助更多人了解并利用这些工具来更好地分析数据。
一、ExcelExcel是最基础和常见的数据分析工具之一。
它可以用于数据管理、预测、数学计算和可视化等方面。
Excel可以将数据直接导入图表，方便快捷地对数据进行分析和可视化。
此外，Excel也可以通过自定义宏功能和插件来扩展其能力，例如，使用Excel VBA编程可创建复杂的定制化功能。
二、R语言R语言是一种广泛应用于统计学和数据分析的开源编程语言。
它具有丰富的数据处理和统计计算功能，如线性回归、聚类分析、决策树等。
R语言可用于数据可视化和报告生成，提供了大量的R包，几乎可以完成任何数据分析任务。
与其他主要编程语言相比，R语言更易学，具有快速、高效和灵活的分析能力。
三、PythonPython是另一种广泛应用于数据科学的编程语言，它可以很好地完成数据管理、分析、可视化和模型构建等任务。
Python有许多有用的库和框架，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，可以大大简化数据处理和模型构建的任务。
例如，Pandas库是一个常用的数据分析库，为数据处理和分析提供了大量的功能，可用于数据操作、可视化、建模等多个方面。
四、TableauTableau是一个常用的商业化的数据分析和可视化平台。
它提供了易于使用和直观的数据可视化工具，可帮助用户发现数据中的有用结论。
Tableau支持多种类型的数据连接，可从不同来源（例如SQL Server、Excel、CSV等）导入数据，更可通过链接在线数据源来获得实时数据。
Tableau还提供了多种分析和可视化方法，如交互式可视化、地图视图和大屏幕监控等。
五、Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能平台。
大数据可视化分析的主要工具和方法
⼤数据可视化分析的主要⼯具和⽅法1.Excel：在office软件中，excel作为其下的⼀种⽤来表格分析的⼯具，也可以做很多的可视化图形，包括柱状图，折线图，饼图等基本图形，在结合smartBi后，也可以⽤来做Bi的分析⼯具，对于⼤部分会操作电脑的⽤户来说，excel是⼀种很好的分析软件，⼊门简单，不需要编程基础。
2.Echarts:百度开发的⼀款开源图形库类，底层实现为ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ，对可视化图形的各属性都进⾏了模块化处理，在⽇常做可视化图形中，Echarts可以满⾜⼤多数的需求，在处理地图时，还可以结合百度地图做出迁徙图，点图，热⼒图等图形，中间接⼝需要改源码来适配数据格式，这时候就需要良好的编程基础，当然，新⼿⼀般可以尝试做其他的图形，Echarts封装的图形适合新⼿学习，通过官⽅⼿册即可学会⼤多数图形的展⽰及对图形样式的修改。
3.D3.js:D3是近⼏年发展较⽕的⼀款可视化⼯具，⼯具开源，主要通过SVG做图，新版本加⼊了canvas的做图⽅式。
D3在使⽤SVG做图时，通过创建svg对象，对其中的点，线等都通过创建对象的⽅式来实现，使我们可以控制svg图形中的每⼀个元素，图形的⼤⼩通常通过获取屏幕⼤⼩的⽅式来定义，这样可以使图形的展⽰效果更好的适配屏幕，对于数据与屏幕上的轴线关系，需要我们⼯程师观察数据的分布选取合适的的坐标系来展现，对于新⼿来说，D3掌握较难，但是认真学习⼀定能够学会，掌握D3.js，我们就可以根据⽤户的数据⾃⼰定制出客户需要的图形来对数据进⾏可视化。
4.Webgl:个⼈感觉会是后⼏年热门的⼀种可视化⼯具，主要集合three.js⽤于做3D模型或者3D的图表是⼀种3D绘图协议，这种绘图技术标准允许把ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ和OpenGL ES 2.0结合在⼀起，通过增加OpenGL ES 2.0的⼀个ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ绑定，WebGL可以为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染，这样使得Web开发⼈员能够借助系统显卡在浏览器中更流畅地展⽰3D场景和模型，还可以创建复杂的导航和数据视觉化。
常用统计数据分析软件
常用统计数据分析软件数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而统计数据分析软件就是其中不可或缺的工具之一。
在大数据时代，数据的处理和分析变得非常复杂和庞大，需要借助先进的统计分析软件来加快分析和决策过程。
本文将介绍一些常用的统计数据分析软件，并讨论它们的特点和优势。
1. SPSSSPSS（统计数据分析软件）是一种统计分析软件，它具有强大的功能和易于使用的界面。
SPSS可以用于数据管理、数据清理、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等。
它可以帮助用户探索和理解数据，支持多种数据类型和数据格式，适用于不同行业和领域的数据分析工作。
2. SASSAS（统计分析系统）是另一种流行的统计数据分析软件，它提供了广泛的数据处理和分析功能。
SAS可以用于数据的整理和准备、统计分析、数据挖掘和预测建模等。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以针对不同类型的数据进行分析和建模。
3. RR是一种开源的统计计算和图形软件，它被广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R具有丰富的包和工具，可以进行各种统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
R的优势在于它的灵活性和可扩展性，用户可以自行编写代码和算法来实现特定的分析任务。
4. ExcelExcel是一种广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些简单的统计分析功能。
Excel可以用于数据输入、数据清理、数据可视化和基本的统计计算等。
虽然Excel的统计功能相对有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然很有用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据分析和统计建模。
Python有许多强大的库和框架，如Pandas、NumPy、Matplotlib和SciPy，可以支持各种数据处理和分析任务。
通过编写Python代码，用户可以实现复杂的统计分析和机器学习算法。
总结而言，常用的统计数据分析软件包括SPSS、SAS、R、Excel和Python等。
大数据分析pdf(一)2024
大数据分析pdf（一）引言：大数据分析是一种通过收集、处理和分析大量数据来获得有益信息和洞察的方法。
本文档旨在介绍大数据分析的基本概念和应用，以及相关的技术和工具。
一、大数据分析的基本概念1. 大数据分析的定义与背景2. 大数据分析的特点和挑战3. 大数据分析的核心原理和方法4. 大数据分析的应用领域和案例研究5. 大数据分析的未来发展和趋势二、大数据分析的技术和工具1. 数据收集和存储技术a. 数据采集和清洗b. 数据存储和管理2. 数据处理和分析技术a. 数据预处理和特征选择b. 数据挖掘和机器学习c. 周期性分析和趋势预测3. 数据可视化和报告工具a. 可视化工具和技术b. 报告生成和数据展示4. 高级分析和模型构建a. 高级统计分析方法b. 复杂模型构建和评估c. 预测建模和实验设计5. 大数据分析平台和架构a. 云计算和分布式计算b. 大数据处理和存储系统三、大数据分析的挑战和解决方案1. 数据隐私和安全问题a. 数据隐私保护措施b. 数据安全风险管理2. 数据质量和一致性保证a. 数据清洗和去重方法b. 数据质量评估和监控3. 算法选择和参数调优a. 算法选择和比较b. 参数调优和模型优化4. 大数据集成和扩展性a. 多源数据集成和融合b. 数据处理和分析的扩展性5. 人才培养和团队协作a. 大数据分析人才培养b. 跨学科团队协作模式四、大数据分析的实践案例1. 电商行业的用户购买分析2. 金融行业的信用评估和风险管理3. 医疗保健领域的疾病预测和治疗方案优化4. 城市交通管理和智慧出行5. 社交媒体分析和舆情监测五、总结本文概述了大数据分析的基本概念和应用，介绍了相关的技术和工具，探讨了大数据分析面临的挑战和解决方案，并提供了几个实践案例。
随着大数据的持续爆发式增长，大数据分析将在各个领域发挥重要作用，为决策和业务提供更有力的支持。
电商数据分析工具有哪些常用的电商数据分析工具
电商数据分析工具有哪些常用的电商数据分析工具电商行业发展迅速，为了提高营销效果和经营决策的准确性，越来越多的电商企业开始重视数据分析。
在这个背景下，出现了许多专门用于电商数据分析的工具。
本文将介绍几个常用的电商数据分析工具，并针对其特点和应用场景进行分析。
一、谷歌分析（Google Analytics）谷歌分析是电商数据分析领域中最为常见的工具之一。
它可以帮助企业了解网站的整体流量、用户行为、转化率等各种指标，并提供相应的可视化报告。
谷歌分析功能强大，提供了丰富的图表和报告，同时还支持自定义目标和漏斗等功能，非常适用于电商企业对整体网站流量和用户行为的分析。
二、百度统计作为中国最大的搜索引擎，百度统计是国内电商企业的重要数据分析工具之一。
百度统计提供了全面的数据报告，包括访客分析、流量来源、页面浏览量等指标，并提供了多种分析视图，可以根据用户需求进行针对性的数据分析。
此外，百度统计还与百度竞价广告紧密结合，可以对电商广告投放效果进行实时监测和优化。
三、友盟统计友盟统计是国内知名的移动数据分析工具，特别适用于电商企业的移动端数据分析。
友盟统计可以帮助企业了解用户在移动端的行为轨迹、使用习惯等信息，并提供相应的可视化报告。
此外，友盟统计还支持用户行为漏斗分析、留存率分析等多种功能，为电商企业的市场推广和用户运营提供了有力的支持。
四、神策数据神策数据是一款专注于用户行为分析的工具，可以帮助电商企业深入了解用户的行为轨迹和偏好，为个性化推荐、精细化运营提供数据支持。
神策数据具有高灵活性和可扩展性，可以将不同渠道的数据进行整合，并通过数据可视化、用户画像等功能进行深度分析。
五、阿里巴巴易观云阿里巴巴易观云是一款专注于大数据分析的工具，适用于中大型电商企业。
易观云可以对海量用户数据进行快速分析和挖掘，为电商企业提供深入的用户洞察和商业智能支持。
易观云具有强大的数据处理能力和智能算法，可以快速生成各类数据报告，并提供实时监控和预警功能。
数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具
详细介绍
数说立方
数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。
最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式
分析”和“秒级响应”的两个核心功能。
同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。
优点：
即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；
与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；
功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；
可视化视图展现、友好的客户感知页面；
支持SAAS，私有化部署，有权限管理；
缺点：
产品新上市，操作指导页不太完善；
体验过程中有一些小bug；
神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等
数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。
数据观数据来自云端，如：网盘、微盘、salesforce等。
数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。
另外产品的使用没有
个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！
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大数据分析中的数据可视化与交互式分析工具介绍
大数据分析中的数据可视化与交互式分析工具介绍随着信息技术的发展，数据量呈指数级增长，大数据分析已成为许多行业的重要工具。
而数据可视化和交互式分析工具则成为了大数据分析中不可或缺的一部分。
本文将介绍大数据分析中常用的数据可视化和交互式分析工具，探讨其在数据分析中的应用和优势。
一、数据可视化的重要性在大数据分析中，数据可视化是将抽象的数据转化为图形化的形式，以便人们更好地理解和分析数据的方法。
数据可视化不仅可以帮助人们快速理解数据的趋势和规律，还可以帮助人们发现数据中隐藏的关联性和规律性。
通过数据可视化，人们可以更直观地了解数据，从而更好地做出决策。
二、常用的数据可视化工具1. TableauTableau是一款流行的商业智能工具，提供强大的数据可视化功能。
用户可以通过拖拽的方式轻松地将数据呈现为图表、地图、仪表盘等形式。
Tableau支持多种数据源，包括关系型数据库、多维数据源和云端数据等，用户可以轻松地将不同数据源的数据整合到一起进行分析和可视化。
2. Power BIPower BI是微软推出的商业智能工具，具有强大的数据可视化和交互式分析功能。
用户可以使用Power BI连接各种数据源，创建丰富多样的图表和报表，还可以通过Power BI的仪表盘功能进行数据监控和实时分析。
Power BI也提供丰富的数据分析工具，用户可以通过Power BI进行复杂的数据分析和预测建模。
3. QlikViewQlikView是一款领先的商业智能工具，具有出色的数据可视化和交互式分析功能。
QlikView的独特之处在于其关联式数据模型，用户可以通过QlikView进行多维数据分析和探索，发现数据中的隐藏关联和规律。
QlikView还提供丰富的可视化组件，用户可以根据自己的需求创建各种个性化的图表和报表。
三、交互式分析工具的优势交互式分析工具是一种能够让用户参与到数据分析过程中的工具，用户可以通过交互式的方式对数据进行探索和分析。
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐随着生物学研究的不断发展，基因组学数据的积累和可用性不断增加。
其中，单核苷酸多态性（SNP）是一类广泛存在于基因组中的遗传变异，是研究复杂性疾病和个体差异的重要标记。
SNP关联分析是一种常用的研究方法，可以帮助我们识别与疾病发展或生物表型相关的SNP。
本文将介绍使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法和一些推荐的工具。
这些工具可以加快分析过程并提供丰富的数据可视化和解释。
一、SNP数据预处理进行SNP关联分析之前，首要任务是预处理SNP数据。
这包括数据清洗、格式转换、去除无关变异和处理缺失数据等步骤。
常用的SNP数据预处理工具包括PLINK、VCFtools和GATK等。
1. PLINK（Purcell et al., 2007）是一个功能强大的工具集，用于进行基因组关联分析。
它可以处理各种格式的SNP数据，包括PED/MAP、BED等，并提供了丰富的数据处理和统计分析功能。
2. VCFtools是一个专门用于VCF格式（Variant Call Format，常用于常见SNP格式）的SNP数据处理工具。
它可以用来过滤、格式转换、计算遗传群体统计信息等。
3. GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个广泛使用的工具包，用于分析高通量测序数据。
它可以进行SNP/Indel检测、变异质量评估、基于家系或群体的SNP筛选等。
二、SNP关联分析SNP关联分析是通过比较个体的基因型和表型来寻找与表型相关的SNP。
这一步骤通常涉及人群结构分析、关联测试和多重比较校正等。
1. 人群结构分析可以帮助去除由于人群混合导致的伪关联。
常用的人群结构分析工具包括ADMIXTURE和STRUCTURE等。
这些工具可以将样本划分为亚群，并提供每个样本在亚群中的成分比例。
2. 关联测试是判断SNP与表型之间是否存在相关性的关键步骤。
一种常见的关联测试方法是单SNP关联分析，可以使用PLINK、SNPTEST或GEMMA等工具进行。
大数据分析中的数据质量评估与监控工具介绍(Ⅲ)
随着信息技术的发展和大数据时代的到来，大数据分析已经成为许多行业的重要工具。
然而，大数据分析的过程中，数据的质量评估和监控一直是一个值得关注的问题。
本文将介绍一些主流的数据质量评估和监控工具，以帮助读者更好地了解和应用大数据分析技术。
首先，我们需要明确数据质量评估和监控的概念。
数据质量评估是指对数据进行审查和检查，以便确定数据是否符合预期的标准和要求。
而数据质量监控则是指持续地对数据质量进行跟踪和监测，以确保数据的质量始终处于可接受的水平。
在大数据分析中，数据质量评估和监控通常涉及多个方面，包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性等。
为了有效地进行数据质量评估和监控，许多工具和技术已经被开发和应用。
下面将介绍一些主流的数据质量评估和监控工具。
1. 数据质量评估工具在数据质量评估方面，常用的工具包括数据质量分析软件、数据质量管理工具和数据质量评估框架等。
其中，数据质量分析软件可以帮助用户对数据进行全面的分析和评估，包括数据的完整性、准确性、一致性等方面。
例如，Informatica、IBM InfoSphere等软件都提供了强大的数据质量评估功能，可以帮助用户发现并解决数据质量问题。
此外，数据质量管理工具也是评估数据质量的重要辅助工具。
这些工具通常包括数据清洗、数据标准化、数据去重等功能，可以帮助用户对数据进行清洗和整合，提高数据的质量和可用性。
而数据质量评估框架则是一种系统化的方法论，可以帮助用户对数据质量进行全面的评估和管理。
2. 数据质量监控工具在数据质量监控方面，常用的工具包括数据监控平台、数据质量度量工具和数据质量报告系统等。
数据监控平台可以帮助用户对数据进行实时监测和跟踪，及时发现数据质量问题。
例如，Splunk、Sumo Logic等数据监控平台都提供了强大的实时监控功能，可以帮助用户对数据进行全面的跟踪和监测。
同时，数据质量度量工具也是数据质量监控的重要工具。
这些工具通常包括数据质量度量指标的定义和计算，可以帮助用户对数据质量进行量化和度量，以便更好地进行监控和管理。
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推荐六个用于大数据分析的最好工具 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
一、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
⒈高可靠性。 Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ⒉高扩展性。 Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。 Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。 Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
该项目主要由五部分组成： 1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;
2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;
3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发; 4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;
5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。
三、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 功能和特点 免费提供数据挖掘技术和库 100%用Java代码(可运行在操作系统) 数据挖掘过程简单，强大和直观 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程 多层次的数据视图，确保有效和透明的数据 图形用户界面的互动原型 命令行(批处理模式)自动大规模应用 Java API(应用编程接口) 简单的插件和推广机制 强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模 400多个数据挖掘运营商支持
耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。
六、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。 Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。
Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;
Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
原文链接：http://www.36dsj.com/archives/22617 【编辑推荐】 1. 必备知识：大数据处理应遵循的原则 2. 大数据揭秘 财富机遇时间幸福都将去哪？ 3. 春节微信红包谁抢最多？大数据显示竟是她！ 4. 互联网大佬刘庆峰：利用大数据提升政府效率 5. “大数据”时代，什么是数据分析做不了的？ 6. 大数据解读：穹顶之下，谁在关注雾霾