有哪些數(shù)據(jù)預(yù)測軟件（有哪些數(shù)據(jù)預(yù)測軟件好用）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于有哪些數(shù)據(jù)預(yù)測軟件的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

• 2、常用的大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？

• 3、有哪些數(shù)據(jù)分析軟件，哪個比較好？

• 4、有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎

一、大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R 編程是對所有人免費的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計編程語言，可用于統(tǒng)計分析、科學(xué)計算、數(shù)據(jù)可視化等。R 編程語言還可以擴展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計引擎，根據(jù)相關(guān)和準確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲。我們還可以在 R 編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準確的分析。R 提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲數(shù)據(jù)和運行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)或 HDFS 和 MapReduce。它被認為是大數(shù)據(jù)分析的頂級數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺廉價服務(wù)器上存儲和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，可用于存儲比基于 RDBMS 的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB 功能強大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB 中的一個基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB 中的文檔而異。

MongoDB 最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB 有一個內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數(shù)據(jù)準備、機器學(xué)習(xí)、預(yù)測模型部署等的領(lǐng)先平臺之一。它是最好的免費大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用于分析過程設(shè)計的一流圖形用戶界面。它獨立于平臺，適用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設(shè)計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop 中進行訓(xùn)練。除此之外，它還允許團隊協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。

它還組裝請求并重用 Spark 容器以對流程進行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最強大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或其他分布式計算工具，在多臺計算機上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務(wù)非常容易。

它具有用于流式 SQL、機器學(xué)習(xí)和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100 倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10 倍。

除此之外，它還擁有 80 個高級算子，可以更快地構(gòu)建并行應(yīng)用程序。它還提供 Java 中的高級 API。該平臺還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用于不同的數(shù)據(jù)存儲，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共云計算平臺，是提供包括計算、分析、存儲和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的廣泛服務(wù)的領(lǐng)先平臺。

Windows Azure 提供兩類標(biāo)準和高級的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負載。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業(yè)領(lǐng)先的 SLA 以及企業(yè)級安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳和高效平臺。它提供了在最先進的應(yīng)用程序中很容易制作的實時數(shù)據(jù)。

無需 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務(wù)器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI 工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲、CRM 等等。我們還可以在方便時自定義報告，因為它允許我們生成動態(tài)且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho 分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因為它易于部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺。此外，它還使我們能夠在應(yīng)用程序中生成評論威脅，以促進員工和團隊之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓(xùn)更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級企業(yè)的最佳選擇。

以上內(nèi)容參考 百度百科——大數(shù)據(jù)分析

二、常用的大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？

數(shù)據(jù)分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數(shù)據(jù)分析工具。

三、有哪些數(shù)據(jù)分析軟件，哪個比較好？

思邁特軟件Smartbi 軟件在國內(nèi)BI 領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、政府、制造、零售、地產(chǎn)等眾多行業(yè)，擁有3000+行業(yè)頭部客戶。

判斷一個大數(shù)據(jù)分析軟件好不好，首先要看這個款產(chǎn)品的穩(wěn)定性，在數(shù)據(jù)分析的過程中，穩(wěn)定性非常重要，它決定了數(shù)據(jù)分析過程的質(zhì)量和效率；其二、系統(tǒng)設(shè)計人性化，操作簡單方便，合適不同客戶群體；

其三、分析結(jié)果準確率高；其四、客戶體驗滿意度，產(chǎn)品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產(chǎn)品。

思邁特軟件Smartbi 是國內(nèi)領(lǐng)先的BI廠商，企業(yè)級商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析平臺，經(jīng)過多年的持續(xù)發(fā)展，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

Smartbi是目前國內(nèi)大數(shù)據(jù)分析軟件的佼佼者。主打的是企業(yè)報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數(shù)據(jù)的秒級呈現(xiàn)，適用于企業(yè)中的技術(shù)人員、業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟件在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內(nèi)的BI行業(yè)由于起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較于國外產(chǎn)品而言，Smartbi最大的優(yōu)勢在于Smartbi自主搭建的實施團隊和服務(wù)團隊，強大的服務(wù)讓它成為國內(nèi)首屈一指的商業(yè)智能產(chǎn)品。

1、智能鉆取

Smartbi數(shù)據(jù)分析軟件獨有的智能鉆取功能，只需雙擊鼠標(biāo)，就能實現(xiàn)任意報表之間的穿透鉆取，不管這些報表是不是來自同一分析模型，只要有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就能實現(xiàn)秒速智能鉆取。最關(guān)鍵的是，他不需要IT開發(fā)人員做任何預(yù)設(shè)，系統(tǒng)將智能匹配報表與參數(shù)傳遞，真正做到了報表無邊界，想鉆哪里就鉆哪里的效果。

Smartbi數(shù)據(jù)分析軟件已全面落地Smartbi智能鉆取功能，為用戶提供更智能、靈活又高效的數(shù)據(jù)鉆取服務(wù)。

2、多維動態(tài)分析

在多維數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)是以立方體（即Cube）的形式存儲的。但在企業(yè)中不同角色進行數(shù)據(jù)分析時關(guān)注的維度是不同的，那么如何才能做到讓不同角色可以基于自己所關(guān)注的維度，對數(shù)據(jù)進行多角度展示和靈活動態(tài)分析呢？

Smartbi 多維分析可以直接對接多維數(shù)據(jù)庫（Essbase、SSAS等），通過將多維數(shù)據(jù)集中的各個維度進行有機組合，查詢出相應(yīng)的數(shù)據(jù)。它提供了切片、切塊、鉆取以及行列互換等多種可視化操作方式，使得不同角色可基于自身所關(guān)注的維度進行靈活的數(shù)據(jù)分析，從而使用戶對大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析變得輕松而高效，以利于迅速做出正確的判斷，輔助決策。

一般的分析報表只有一個固定的分析角度，瀏覽者只能被動接受，無法根據(jù)自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數(shù)據(jù)分析軟件上，報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內(nèi)容。就如當(dāng)我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況，可通過高效聯(lián)動、智能鉆取、篩選等多種方式進行切換。

多維動態(tài)分析技術(shù)的應(yīng)用，讓報表瀏覽者自主決定字段與維度組合，自主決定分析內(nèi)容，從而擁有更多維的數(shù)據(jù)分析角度，更深入詳細的數(shù)據(jù)分析挖掘能力。

3、無須預(yù)建模的透視分析

通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化，采用“類Excel數(shù)據(jù)透視表”的設(shè)計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鉆取，洞察數(shù)據(jù)。不僅如此，任何字段都可直接作為輸出字段或篩選條件，輕松實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的查詢與探索。

數(shù)據(jù)分析軟件靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經(jīng)驗，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

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四、有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎

有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎

未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

App數(shù)據(jù)分析，有沒有好的工具推薦？

方法/步驟

行業(yè)數(shù)據(jù)

行業(yè)數(shù)據(jù)對于一個APP來說，至關(guān)重要。了解行業(yè)數(shù)據(jù)，可以知道自己的APP在整個行業(yè)的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、使用時長等多個維度去對比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對應(yīng)的指標(biāo)在整個行業(yè)的排名，從而知道自己產(chǎn)品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產(chǎn)品定位、發(fā)展方向更加清晰。

評估渠道效果

在國內(nèi)，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統(tǒng)商店、應(yīng)用商店、手機廠商預(yù)裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數(shù)據(jù)，首先要知道用戶從哪里來，哪里的用戶質(zhì)量最高，這樣開發(fā)者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統(tǒng)計分析工具，開發(fā)者可以從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

用戶分析

產(chǎn)品吸引到用戶下載和使用之后，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設(shè)備終端類型、網(wǎng)絡(luò)及運營商、地域的分布特征。這些數(shù)據(jù)可以幫助了解用戶的屬性，在產(chǎn)品改進以及產(chǎn)品推廣中，就可以充分利用這些數(shù)據(jù)制定精準的策略。

用戶行為分析

在關(guān)注完用戶的屬性后，我們還要高度關(guān)注用戶在應(yīng)用內(nèi)的行為，因為這些行為最終決定著產(chǎn)品所能夠帶來的價值。開發(fā)者可以通過設(shè)置自定義事件以及漏斗來關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù)，可以針對性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟，切實提高整體轉(zhuǎn)化水平。

5

產(chǎn)品受歡迎程度

在了解了用戶的行為之后，我們應(yīng)該看一下自己的產(chǎn)品是否足夠受歡迎，這是一個應(yīng)用保持生命力的根本。開發(fā)者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數(shù)據(jù)對比分析的時候，要充分利用時間控件和渠道控件，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。

如果以上5點的數(shù)據(jù)都很漂亮，說明你的APP已經(jīng)做得相當(dāng)不錯了。當(dāng)然，如果你的APP還沒有給你帶來收入，那么你仍然有一段較長的路要走。

app日活數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

app日活數(shù)據(jù)分析工具有上海風(fēng)述科技的app先知。

APP運營數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

目前國內(nèi)發(fā)展不錯的可以監(jiān)測web、app、流媒體等多種應(yīng)用性能監(jiān)測服務(wù)，叫“云測寶”。

云測試、友盟

云測試主要為開發(fā)者提供自動化的移動APP測試，包括功能、UI、性能、穩(wěn)定性、安全和競爭測試，返回包括日志和截圖的詳細測試報告，支持iOS和Android兩大平臺。

云測寶主要通過分布全球真實網(wǎng)絡(luò)中的真實終端，監(jiān)測用戶訪問移動應(yīng)用App、HTML5、移動Web的真實體驗數(shù)據(jù)，從最終用戶的視角跨越移動設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和國家地區(qū)范圍，從移動“端”側(cè)對移動互聯(lián)網(wǎng)的“云”服務(wù)性能進行監(jiān)測與評估，使移動業(yè)務(wù)用戶所獲得體驗效果達到最大。

友盟是為中國開發(fā)者定制的靈活、簡單、免費、跨平臺的移動應(yīng)用統(tǒng)計分析工具。

三個產(chǎn)品從不同的

數(shù)據(jù)分析工具有哪些 python

　IPython

IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發(fā)的，提供增強的內(nèi)省，富媒體，擴展的 shell

語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：

更強的交互 shell(基于 Qt 的終端)

一個基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數(shù)學(xué)公式，內(nèi)置圖表和其他富媒體

支持交互數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器加載到任意一個自有工程里

簡單易用，用于并行計算的高性能工具

由數(shù)據(jù)分析總監(jiān)，Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。

GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構(gòu)建大型高性能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

這有一些關(guān)于 GraphLab Greate 的特點：

可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數(shù)據(jù)量。

在單一平臺上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。

最新的機器學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí)，進化樹和 factorization machines 理論。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統(tǒng)上運行同樣的代碼。

借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務(wù)或者機器學(xué)習(xí)。

在云上用預(yù)測服務(wù)便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

為探索和產(chǎn)品監(jiān)測創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。

由 Galvanize 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一個開源的軟件，它具有 BSD 的開源許可，為 Python

編程語言提供高性能，易用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。在數(shù)據(jù)改動和數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，Python 早已名聲顯赫，但是在數(shù)據(jù)分析與建模方面，Python

是個短板。Pands 軟件就填補了這個空白，能讓你用 Python 方便地進行你所有數(shù)據(jù)的處理，而不用轉(zhuǎn)而選擇更主流的專業(yè)語言，例如 R 語言。

整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫，它在 Python 中進行數(shù)據(jù)分析的開發(fā)環(huán)境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands

不會執(zhí)行重要的建模函數(shù)超出線性回歸和面板回歸;對于這些，參考 stat *** odel 統(tǒng)計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python

打造成頂級的統(tǒng)計建模分析環(huán)境，我們需要進一步努力，但是我們已經(jīng)奮斗在這條路上了。

由 Galvanize 專家，數(shù)據(jù)科學(xué)家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

線性編程是一種優(yōu)化，其中一個對象函數(shù)被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python

編寫的線性編程模型。它能產(chǎn)生線性文件，能調(diào)用高度優(yōu)化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。

由 Galvanize 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib

matplotlib 是基于 Python 的

2D(數(shù)據(jù))繪圖庫，它產(chǎn)生(輸出)出版級質(zhì)量的圖表，用于各種打印紙質(zhì)的原件格式和跨平臺的交互式環(huán)境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，

python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 應(yīng)用服務(wù)器，和6類 GUI

工具箱。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變?yōu)榭赡堋Ｄ阒恍枰倭繋仔写a，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(power

spectra)，柱狀圖，errorcharts，散點圖(scatterplots)等，。

為簡化數(shù)據(jù)繪圖，pyplot 提供一個類 MATLAB 的接口界面，尤其是它與 IPython

共同使用時。對于高級用戶，你可以完全定制包括線型，字體屬性，坐標(biāo)屬性等，借助面向?qū)ο蠼涌诮缑?，或?MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科學(xué)官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個簡單有效地數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具(庫)。關(guān)于最值得一提的是，它人人可用，重復(fù)用于多種語境。它基于

NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等構(gòu)建。Scikit 采用開源的 BSD 授權(quán)協(xié)議，同時也可用于商業(yè)。Scikit-Learn

具備如下特性：

分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬于哪一類別

回歸(Regression) – 預(yù)測對象關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性

聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合

降維(Dimensionality Reduction) – 減少需要考慮的隨機變量數(shù)量

模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數(shù)和模型

預(yù)處理(Preprocessing) – 特征提取和規(guī)范化

Galvanize 公司數(shù)據(jù)科學(xué)講師，Isaac Laughlin提供

Spark

Spark 由一個驅(qū)動程序構(gòu)成，它運行用戶的 main 函數(shù)并在聚類上執(zhí)行多個并行操作。Spark

最吸引人的地方在于它提供的彈性分布數(shù)據(jù)集(RDD)，那是一個按照聚類的節(jié)點進行分區(qū)的元素的集合，它可以在并行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop

文件系統(tǒng)中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統(tǒng)的文件)來創(chuàng)建，或者是驅(qū)動程序中其他的已經(jīng)存在的標(biāo)量數(shù)據(jù)集合，把它進行變換。用戶也許想要 Spark

在內(nèi)存中永久保存 RDD，來通過并行操作有效地對 RDD 進行復(fù)用。最終，RDDs 無法從節(jié)點中自動復(fù)原。

Spark 中第二個吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認情況下，當(dāng) Spark

在并行情況下運行一個函數(shù)作為一組不同節(jié)點上的任務(wù)時，它把每一個函數(shù)中用到的變量拷貝一份送到每一任務(wù)。有時，一個變量需要被許多任務(wù)和驅(qū)動程序共享。Spark

支持兩種方式的共享變量：廣播變量，它可以用來在所有的節(jié)點上緩存數(shù)據(jù)。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執(zhí)行加法的變量，例如在計數(shù)器中和加法運算中。

有哪些微博數(shù)據(jù)分析工具可以推薦

有 在微博里搜索 微知 這個應(yīng)用。。 可以分析一條微博 被什么人轉(zhuǎn)發(fā) 有沒有水軍 這些

excel數(shù)據(jù)分析工具的有哪些

SQL

樓主說的工具指的是excel本身的嗎 還是指數(shù)據(jù)分析需要的啊

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