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大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表: 1.ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数

大家都回答的是工具产品,似乎都没有人讲讲R语言和Python,怒答。-多图预警!R-ggplot2ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。技术相关核心理念1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。ggplot2将数据,数据到图形要素的映射,以及和数据无关的图形要素绘制分离,有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分,有针对性的进行开发,调整。 2. 图层式的开发逻辑在ggplot2中,图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说,我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系;然后画了一个简单的散点图;然后决定最好区分性别,图中点的色彩对应于不同的性别;然后决定最好区分地区,拆成东中西三幅小图;最后决定加入回归直线,

随着5G、IoT、车联网等新技术浪潮的来临,数据不只面临数量上爆炸式增长的压力,而且数据的类型也将呈现爆炸式的增长,再用原有的数据库工具

全球100款大数据工具汇总 2017年07月04日 09:31:34 u4110122855阅读数:6655 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输T

在这之前的一个回答中大数据最核心的价值是什么?,我一直强调数据分析的核心是业务,通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑,而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段。所以对数据分析工具的选择应按个人需求进行,而不是按工具级别高低。行业内普遍用的多的是Excel、R、Python、BI,可以满足大部分业务需求~Excel:1.一般的办公需求下的数据处理工作;2.中小公司数据管理,存储(很多国有企业都用);3.学校学生,老师做简单的统计分析(如方差分析,回归分析);4.结合Word,PowerPoint制作数据分析报告;5.数据分析师的主力分析工具(部分数据分析师的辅助工具);6.部分商业杂志,报刊图表制作(数据可视化);优点:1.容易上手;2.学习资源十分丰富;3.可以用Excel做很多事情,建模,可视化,报表,动态图表;4.帮助你在进一步学习其它工具之前(比如Python,R),理解很多操作的含义;缺点:1.深入学习需要掌握VBA,难度有点高;2.当数据量较大时,会出现卡顿的情况;3.到Excel2016版,在不借助其它工具的情况下,Excel数据文件本身能够容纳的数据仅有108万行,