鲁达 由于大数据现在正在蓬勃发展，这导致目前许多大数据分析工具应运而生和不断改进以提高竞争力。但是你有没有想过为什么大数据比任何其他技术都更流行？一个最直接的原因就是几乎使用所有上游技术都是用大数据技术来获取原始数据。
由于目前收集和管理用户数据的技术、应用程序、软件、游戏越来越多，这就必须使用大数据来管理这些所有不同来源的数据，并将这些数据转化为有价值的信息，以做出行业中最具挑战性的决策。
所以在下面，将向大家介绍大数据分析工具和技术，在深入了解一门工具之前，快速认识这些工具的作用
用于大数据分析的工具有哪些？
世界上有数百种大数据分析工具可用，其中只有少数最可靠和值得信赖：
- Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。
- MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。
- Spark : 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。
- Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块
- Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。
4 种不同类型的大数据分析是什么？
大数据分析的 4 种主要类型
- 规范分析。
- 描述性分析。
- 预测分析。
- 诊断分析。
什么是大数据分析？
大数据分析用于从各种来源生成的原始数据中提取有价值的数据。这些数据帮助我们获得有意义的见解、隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势等等，具体取决于行业。大数据分析的主要动机是提供有价值的见解，以便为未来做出更好的决策。
大数据分析的生命周期阶段
定义目标
没有目标的大数据分析是没有价值的，这就是为什么需要在大数据分析生命周期的初始阶段定义目标。
数据识别
网上有大量的数据源。但要准确地进行大数据分析，需要选择特定的数据源以最大程度地减少大数据分析工具的负载，并获得最佳结果。
数据过滤
确定数据源后，从工具生成的数据总量中删除不必要或损坏的数据。
数据提取
在数据过滤过程之后，是时候设置自动化的定期从中提取数据，然后将它们转换为兼容的形式。
数据聚合
数据提取后，是时候组合来自不同来源的相同数据集以获得更精确的数据以进行进一步处理。
数据分析
获得所需数据后，是时候使用最强大的统计工具执行各种数据分析技术了。
数据可视化
数据可视化是数据可视化之后的下一步，任何人要想以无组织的形式理解数据都不是一件容易的事。这就是数据可视化工具帮助我们将数据可视化以便任何人都可以理解的东西。Tableau、PowerBI、QlikView、Excel 等一些最有效的可视化大数据分析工具。
最终分析结果
一旦我们完成了数据分析过程，就该对结果进行最终分析了。在这方面，需要确保将结果提供给业务利益相关者以做出未来决策。
不同类型的大数据分析
描述性分析
它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。
诊断分析
它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。
预测分析
这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。
规范分析
当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。
大数据分析工具列表
让我们仔细看看前 7 种重要类型的大数据分析工具，开源和付费的。
R-编程
R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R 编程中集成其他数据分析工具。
除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R 提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。
Apache Hadoop
Apache Hadoop 是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。
Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。
这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。
MongoDB
MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。
它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB 中的文档而异。
MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。
MongoDB 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。
RapidMiner
RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。
它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。
它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop 模拟等。它还支持
它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。
Apache Spark
Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。
它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100 倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10 倍。
除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。
Microsoft Azure
Microsoft Azure 是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是 Microsoft 处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。
Windows Azure 提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。
除此之外，Microsoft Azure 还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。
无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript 和 C#。
Zoho Analytics
Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。
同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM 等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。
在 Zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。
它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。