大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具。

第一部分、数据提取工具

01 Octoparse

Octoparse是一种简单直观的网络爬虫,可以从网站上直接提取数据,不需要编写代码。无论你是初学者、大数据专家、还是企业管理层,都能通过其企业级的服务满足需求。为了方便操作,Octoparse还添加了涵盖30多个网站的“任务模板 (Task Templates)”,操作简单易上手。用户无需任务配置即可提取数据。随着你对Octoparse的操作更加熟悉,你还可以使用其“向导模式 (Wizard Mode)”来构建爬虫。除此之外,大数据专家们可以使用“高级模式 (Advanced Mode)”在数分钟内提取企业批量数据。你还可以设置“自动云提取 (Scheduled Cloud Extraction)”,以便实时获取动态数据,保持跟踪记录。

02 Content Graber

Content Graber是比较进阶的网络爬网软件,具有可用于开发、测试和生产服务器的编程操作环境。用户可以使用C#或VB.NET调试或编写脚本来构建爬虫。Content Graber还允许你在爬虫的基础上添加第三方扩展软件。凭借全面的功能,Content Grabber对于具有基本技术知识的用户来说功能极其强大。

03 Import.io

Import.io是基于网页的数据提取工具。Import.io于2016年首次启动,现已将其业务模式从B2C转变为B2B。2019年,Import.io并购了Connotate,成为了一个网络数据集成平台 (Web Data Integration Platform)。凭借广泛的网络数据服务,Import.io成为了商业分析的绝佳选择。

04 Parsehub

Parsehub是基于网页的数据爬虫。它可以使用AJax,JavaScript等等从网站上提取动态的的数据。Parsehub提供为期一周的免费试用,供用户体验其功能。

05 Mozenda

Mozenda是网络数据抓取软件,提供企业级数据抓取服务。它既可以从云端也可以从内部软件中提取可伸缩的数据。

第二部分、开源数据工具

01 Knime

KNIME是一个分析平台,可以帮助你分析企业数据,发现潜在的趋势价值,在市场中发挥更大潜能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。KNIME为数据分析师提供了2,000多个模块。

02 OpenRefine

OpenRefine(过去的Google Refine)是处理杂乱数据的强有力工具,可用于清理、转换、链接数据集。借助其分组功能,用户可以轻松地对数据进行规范化。

03 R-Programming

R大家都不陌生,是用于统计计算和绘制图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在数据挖掘中很流行,常用于开发统计软件和数据分析。近年来,由于其使用方便、功能强大,得到了很大普及。

04 RapidMiner

与KNIME相似,RapidMiner通过可视化程序进行操作,能够进行分析、建模等等操作。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据分析效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的数据分析流程,极大地提高了效率。

05 Pentaho

Pentaho是一款不错的商业智能软件,可帮助公司制定基于数据的决策。它不仅可以分析数据,还可以集成各种数据源,包括本地数据库,Hadoop和NoSQL,便于

轻松地分析和管理数据。

06 Talend

Talend是一款旨在将数据转化为对企业有价值的信息的开源集成软件,它提供各种服务和软件,包括云存储,企业应用程序集成,数据管理等。Talend还提供一个庞大的社区,允许所有Talend用户和成员从任何位置共享信息,经验和提出疑问。

07 Weka

Weka是各种机器学习算法的集合,主要用于数据挖掘。这些算法既可以直接应用于数据集,也可以从你自己的JAVA代码中调用。Weka也非常适合开发新的机器学习方案。它还具有一个GUI,使得各个领域的专业人员即使缺乏编程能力也可以运用数据科学解决问题。

08 NodeXL

NodeXL是针对Microsoft Excel的一个开源软件包。作为附加扩展,它没有数据集成服务或功能,而是专注于社交网络分析。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一,其中包括高级网络指标,对社交媒体网络数据导入器的访问以及自动化。

09 Gephi

Gephi是在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包。LinkedIn或Facebook上你的联系人或好友关系图,这些都可以利用Gephi通过精确的计算一步步得到。

第三部分、数据可视化工具

01 Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel附加组件引入的,后来因其强大的功能而广受欢迎。截至目前,它已被视为数据分析领域的领头羊,并且可以提供数据可视化和商业智能功能,使用户能够以较低的成本轻松创建美观的报告或BI仪表板。

02 Solver

Solver专用于企业绩效管理 (CPM) 数据可视化。其BI360软件既可用于云端又可用于本地部署,该软件侧重于财务报告、预算、仪表板和数据仓库的四个关键分析领域。

03 Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。可视化的仪表板可帮助公司有效地“理解”其业务绩效。

04 Tableau Public

Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具不同,Tableau可帮助新手克服最初的困难并动手实践。拖放功能使数据分析变得简单。除此之外,Tableau还提供了入门工具包和丰富的培训资源来帮助用户创建报告。

05 Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的数据管理平台。你可以使用它来收集,可视化和共享数据。Fusion Table与电子表格类似,但功能更强大、更专业。你可以通过添加CSV,KML和电子表格中的数据集与同事进行协作。你还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。

06 Infogram

Infogram提供了超过35种交互式图表和500多种地图,帮助你进行数据可视化。多种多样的图表(包括柱形图,条形图,饼形图和文字云等等)一定会使你的听众印象深刻。

第四部分、情感分析工具

01 HubSpot’s ServiceHub

HubSpot具有客户反馈工具,可以收集客户反馈和评论,然后使用自然语言处理 (NLP) 分析数据以确定积极意图或消极意图,最终通过仪表板上的图形和图表将结果可视化。你还可以将HubSpot’s ServiceHub连接到CRM系统,将调查结果与特定联系人联系起来。这样,你可以识别不满意的客户,改善服务,以增加客户保留率。

02 Semantria

Semantria是一款从各种社交媒体收集帖子、推文和评论的工具。Semantria使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。通过Semantria,公司可以了解客户对于产品或服务的感受,并提出更好的方案来改善产品或服务。

03 Trackur

Trackur的社交媒体监控工具可跟踪提到某一用户的不同来源。它会浏览大量网页,包括视频、博客、论坛和图像,以搜索相关消息。用户可以利用这一功能维护公司声誉,或是了解客户对品牌和产品的评价。

04 SAS Sentiment Analysis

SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的软件。网页文本分析中最具挑战性的部分是拼写错误。SAS可以轻松校对并进行聚类分析。通过基于规则的自然语言处理,SAS可以有效地对消息进行分级和分类。

05 Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻站点以及超过50种语言的上千万种其他来源。除此之外,它还可以按性别和位置对数据进行分类,使用户可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以访问实时数据并检查在线对话。

第五部分、数据库

01 Oracle

毫无疑问,Oracle是开源数据库中的佼佼者,功能丰富,支持不同平台的集成,是企业的最佳选择。并且,Oracle可以在AWS中轻松设置,是关系型数据库的可靠选择。除此之外,Oracle集成信用卡等私人数据的高安全性是其他软件难以匹敌的。

02 PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server,成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性,它可以处理大量数据。

03 Airtable

Airtable是基于云端的数据库软件,善于捕获和显示数据表中的信息。Airtable提供一系列入门模板,例如:潜在客户管理、错误跟踪和申请人跟踪等,使用户可以轻松进行操作。

04 MariaDB

MariaDB是一个免费的开源数据库,用于数据存储、插入、修改和检索。此外,Maria提供强大的社区支持,用户可以在这里分享信息和知识。

05 Improvado

Improvado是一种供营销人员使用自动化仪表板和报告将所有数据实时地显示在一个地方的工具。作为营销和分析领导者,如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据,那么Inprovado对你再合适不过了。你可以选择在Improvado仪表板中查看数据,也可以将其通过管道传输到你选择的数据仓库或可视化工具中,例如Tableau、Looker、Excel等。品牌,代理商和大学往往都喜欢使用Improvado,以大大节省人工报告时间和营销花费。

原文作者:Octoparse
翻译作者:Haoran Qiu
美工编辑:过儿
校对审稿:Dongdong
原文链接:https://betterprogramming.pub/the-30-best-big-data-tools-for-data-analysis-7e4e1a88920

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