大数据实时多维分析神器
数据库监控与性能分析工具推荐
数据库监控与性能分析工具推荐目前，随着数据库技术的发展，数据库监控和性能分析工具也得到了越来越广泛的应用。
在众多的数据库监控和性能分析工具中，本文为大家推荐一些性能优良、功能全面的数据库监控和性能分析工具。
1. SolarWinds Database Performance Analyzer（DPA）这是一款专门为云端、物理和虚拟化的环境设计的数据库性能监控和分析工具。
DPA可以对多个数据库实例的性能、等待事件和存储性能进行实时监控和分析。
此外，它还提供了一个自适应基准库，在运行足够的跟踪之后，可以自动为你选择合适的基准值。
DPA还有一个非常强大的功能 - 对于具有低性能的SQL语句自动创建索引，这可以大幅提升整体性能。
2. Paessler PRTG Network MonitorPRTG Network Monitor可以监控网络系统和应用程序的可用性，并提供丰富的自定义报告。
它支持多种设备，包括Microsoft SQL、MySQL和Oracle数据库。
PRTG可以监控数据库的性能指标，如响应时间、查询次数和传输速率。
此外，还可以使用PRTG进行自定义警报和通知，以便快速解决潜在的问题。
3. Idera SQL Diagnostic ManagerSQL Diagnostic Manager是一款监控SQL Server性能的全面解决方案，提供实时性能、存储和服务器监控。
它可以自动诊断性能问题，并提供实时警报和建议来改善性能。
SQL Diagnostic Manager还提供了许多内置报告和仪表板，以及用户可以创建自定义报告和仪表板的选项。
4. dbForge Studio for SQL ServerdbForge Studio是一款功能强大的集成开发环境（IDE），专门为SQL Server设计。
它提供了一个广泛的工具箱，以实现SQL Server的性能监控和分析，包括查询性能分析、查询优化器、语法检查、单元测试等功能。
生物大数据分析的软件和工具
生物大数据分析的软件和工具随着生物技术的迅速发展，生物大数据的产生呈现出爆炸式增长的趋势。
然而，要从这些浩瀚的数据中提取有效的信息并加以解读，需要大量的计算和分析工作。
这就需要生物大数据分析的软件和工具来对数据进行处理和分析。
本文将介绍一些主流的生物大数据分析软件和工具，以便选择出最适合自己实验室的软件和工具。
1. BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种能够在数据库中搜索和比对序列的工具，是生物大数据分析中最为基础和常见的软件之一。
该软件通过比较存储在NCBI数据库中十分庞大的蛋白质或核酸序列数据库，查找出目标序列在数据库中的位置，并将它们按相似性排列。
BLAST算法拥有高度的适应性以及灵活性，不仅可以比对蛋白质序列，还可以比对基因组序列、转录组数据、蛋白质结构等。
其使用简单且运行速度快，是生物学领域的所有人在研究中必备的分析工具之一。
2. BowtieBowtie是一种基于快速算法的序列比对工具，能够高效地比对大规模的、二代测序数据。
如今，像Illumina和Solexa等技术，都可以生成大量的测序数据。
在这种情况下，Bowtie通过使用索引和FM索引的算法，实现了高速比对操作。
它可以用来定位基因组中的SNP、RNA编码区、结构变异等，具有很强的通用性，是生物信息学领域中的重要工具之一。
3. CufflinksCufflinks是一款常用于基因表达分析的工具，主要用于定量RNA测序的数据分析。
它是用来识别甲基化基因包、识别单基因外显子模式以及补全未知转录本等诸多生物信息学任务。
而且它在RNA测序方面使用了一种非常独特的分析策略，因此也被称为“近似最大似然”方法。
这种技术可以明确地表达不同基因内RNA 的转录变体和各种表达模式，能够快速、准确地解析表观转录组问题。
Cufflinks功能丰富、使用灵活且易于学习，是RNA测序数据分析的一种主流工具。
大数据分析的10种常见工具
大数据分析的10种常见工具近年来，大数据已成为全球互联网和信息技术的一个热门话题。
作为一种宝贵的资源，数据可以帮助企业做出更明智的决策和市场分析。
在大数据时代，分析大量的数据是至关重要的，但是这种工作不可能手工完成。
因此，人们需要运用一些专业的工具来进行大数据分析的工作。
本篇文章将介绍10种常见的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最流行的大数据框架之一。
它可以快速处理大量的数据，而且具有良好的可扩展性和容错性。
Hadoop分为两部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
HDFS用于存储大量的数据，而MapReduce框架则用于处理这些数据。
同时，Hadoop也可以集成不同的工具和应用程序，为数据科学家提供更多的选择。
二、SparkSpark是一种快速的分布式计算框架，可以处理大规模的数据，而且在数据处理速度上比Hadoop更加快速。
Spark还支持不同类型的数据，包括图形、机器学习和流式数据。
同时，Spark还具有丰富的API和工具，适合不同级别的用户。
三、TableauTableau是一种可视化工具，可以快速创建交互式的数据可视化图表和仪表盘。
该工具不需要编程知识，只需要简单的拖放功能即可创建漂亮的报表。
它还支持对数据的联合查询和分析，帮助用户更好地理解大量的数据。
四、SplunkSplunk是一种可扩展的大数据分析平台，可以帮助企业监视、分析和可视化不同来源的数据。
它通过收集日志文件和可视化数据等方式，帮助企业实时监控其业务运营状况和用户行为。
Splunk还支持触发警报和报告等功能，为用户提供更好的数据驱动决策方案。
五、RapidMinerRapidMiner是一种数据分析工具，可以支持数据挖掘、文本挖掘、机器学习等多种数据处理方式。
快速而且易于使用，RapidMiner可以快速分析和处理不同种类的数据。
该工具还提供了大量的模块和工具，为数据科学家提供更多的选择。
BI与大数据区别
BI与大数据区别一、BI（商业智能）的定义和特点商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部数据的采集、整理、分析和展示，为企业决策提供支持和指导的一种信息技术应用。
BI 的主要目标是匡助企业从大量的数据中提取有价值的信息，以便更好地理解企业的运营状况和市场趋势，并基于这些信息做出准确的决策。
BI的特点如下：1. 数据驱动：BI的核心是数据，通过对数据的采集和分析，提供决策所需的信息。
2. 多维分析：BI可以对数据进行多维度的分析，匡助用户深入了解数据之间的关系和趋势。
3. 实时性：BI系统可以实时监控和分析数据，及时提供最新的信息和报告。
4. 可视化：BI系统通常采用图表、仪表盘等可视化方式展示数据，使用户更直观地理解数据的含义。
5. 自助式：BI系统提供给用户自主查询和分析数据的能力，减少对技术人员的依赖。
二、大数据的定义和特点大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂多样、难以处理的数据集合。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 量大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据库能够处理的规模。
2. 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地处理和分析数据。
3. 多样性：大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图象、音频等多种形式的数据。
4. 真实性：大数据通常是从真实世界中采集而来的，具有较高的真实性和可信度。
5. 价值潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据的分析，可以发现隐藏在其中的商业机会和趋势。
三、BI与大数据的区别1. 数据规模：BI主要处理企业内部的数据，数据规模相对较小；而大数据则处理规模庞大的数据集合，包括企业内部和外部的数据。
2. 数据类型：BI主要处理结构化数据，如数据库中的表格数据；而大数据处理的数据类型更加多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3. 数据处理方式：BI主要通过数据仓库和OLAP（联机分析处理）等技术进行数据的整理和分析；而大数据则采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark等，对数据进行高效的处理和分析。
大数据查询免费的软件
大数据查询免费的软件随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据的应用已经渗透到各个领域。
大数据查询软件是其中的重要组成部分，它可以帮助用户快速高效地查询和分析庞大的数据集。
在市场上，有许多商业化的大数据查询软件，但是它们往往价格昂贵，不适合个人用户或者小型企业使用。
为了满足广大用户的需求，一些开源的大数据查询软件应运而生，它们不仅功能强大，而且免费使用。
本文将介绍几款免费且优秀的大数据查询软件。
1. Apache HadoopApache Hadoop 是一个开源的大数据框架，提供了分布式存储和分布式计算的能力。
它可以处理大规模的数据集，并且具有良好的容错性和可扩展性。
Hadoop 的核心模块包括 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 Hadoop MapReduce。
HDFS 提供了大规模数据的存储能力，而 MapReduce 则负责数据的分布式处理和计算。
Hadoop 还支持其他生态系统组件，如Hive、Pig、HBase等，可以满足不同场景下的多样化需求。
Hadoop 的优点在于其强大的处理能力和开放的生态系统，可以支持各种类型和规模的数据处理任务。
但是，对于初学者来说，Hadoop 的学习门槛较高，需要掌握一定的编程知识和基础概念。
同时，部署和配置一个完整的 Hadoop 集群也需要相当的工作量。
2. Apache SparkApache Spark 是另一个开源的大数据处理框架，与 Hadoop 类似，它也提供了分布式存储和分布式计算的能力。
但是相比于 Hadoop，Spark 具有更快的计算速度和更友好的编程接口，可以更方便地进行大规模数据处理和查询。
Spark 提供了丰富的 API，支持多种编程语言，包括 Scala、Java、Python和R 等。
用户可以根据自己的需求选择合适的编程语言进行开发。
此外，Spark 还提供了一些高层次的组件，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，使得用户能够更方便地进行数据查询、实时数据处理和机器学习任务。
大数据查询免费查询
大数据查询免费查询概述随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据技术正成为越来越多企业和个人处理海量数据的首选方案。
然而，大数据查询往往需要庞大的计算资源和昂贵的软件许可费用。
在这样的背景下，免费的大数据查询解决方案对于那些资源有限的用户来说显得尤为重要。
本文将介绍一些免费的大数据查询工具和平台，帮助用户快速、高效地进行大数据查询和分析。
1. HadoopHadoop是一个开源的分布式计算系统，由Apache开发和维护。
它能够高效地存储和处理大规模数据，并支持并行计算。
使用Hadoop，用户可以轻松地在集群上进行数据查询和分析操作。
而且，Hadoop的生态系统非常丰富，拥有大量的工具和库可以帮助用户更好地处理大数据。
2. Apache SparkApache Spark是一个快速的大数据处理引擎，也是由Apache开发和维护的开源项目。
它提供了丰富的查询和分析功能，并具有优秀的性能。
Spark支持多种编程语言，如Scala、Java和Python，用户可以根据自己的喜好选择适合的语言进行开发。
此外，Spark还提供了图形化界面和交互式查询工具，帮助用户更加方便地进行数据查询和分析。
3. ElasticSearchElasticSearch是基于Apache Lucene的实时分布式搜索和分析引擎。
它被广泛应用于大数据领域，能够快速地存储、搜索和查询大规模数据。
ElasticSearch具有高度的可扩展性和灵活性，用户可以轻松地通过其丰富的API进行数据查询和分析操作。
此外，ElasticSearch还支持复杂的查询和聚合操作，用户可以根据自己的需求定制查询语句。
4. HiveHive是基于Hadoop的数据仓库和查询工具，由Facebook开发并贡献给Apache基金会。
它使用类似于SQL的查询语言HQL进行数据查询和分析操作。
Hive可以将结构化数据映射到Hadoop文件系统中，通过SQL-like查询语言提供高性能的查询和分析能力。
大数据分析的十个工具
大数据分析的十个工具在如今数字化的时代，数据变得越来越重要了。
数据不仅仅是一组数字，它代表了事实和现实生活中的情况。
但是，处理数据变得越来越困难。
若要快速高效地处理数据，需要工具的帮助。
本文将介绍大数据分析的十个工具。
1. HadoopHadoop是Apache Hadoop生态系统的核心项目，基于Java编写，主要用于存储和处理大数据集。
Hadoop可以处理来自无数来源的大数据集，包括文本、图形数据和孪生数据等。
2. Apache SparkApache Spark是一个高速的大规模数据处理引擎，它使用内存计算而不是磁盘计算，以显著提高处理速度和效率。
Spark支持多种语言，如Java，Scala和Python等。
3. Apache StormApache Storm是一个分布式流处理引擎，可用于处理数据流以及将数据流分析成有价值的信息。
它主要用于实时数据流处理，并且可扩展性非常好。
4. ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，可用于处理大量的非结构化和结构化数据。
Elasticsearch还提供了一些丰富的API，使开发人员能够更轻松地使用和管理数据。
5. TableauTableau是一个可视化工具，可用于创建数据可视化和分析。
该工具提供了丰富的功能和工具，可用于从各种数据源中获取数据，并将其视觉化展示给用户。
6. IBM Watson AnalyticsIBM Watson Analytics是一个智能分析工具，可用于透彻了解数据并提供见解。
该工具使用自然语言处理技术，使分析过程更加人性化和智能。
7. PigApache Pig是一种用于分析大型数据集的脚本语言。
它可以与Hadoop一起使用，支持广泛使用的语言和库。
8. Apache CassandraApache Cassandra是一个主要用于处理分布式的非结构化数据的开源NoSQL数据库。
Cassandra具有高可用性和可扩展性，可以为大型分布式数据存储提供高效的解决方案。
30款常用的大数据分析工具推荐（最新）
30款常⽤的⼤数据分析⼯具推荐（最新）⽬录Part 1:数据采集⼯具Part 2:开源数据⼯具Part 3:数据可视化Part 4:情感分析Part 5:开源数据库Part 1：数据采集⼯具1 .⼋⽖鱼⼋⽖鱼是⼀款免费的、简单直观的⽹页爬⾍⼯具，⽆需编码即可从许多⽹站抓取数据。
⽆论你是初学者还是经验丰富的技术⼈员或企业⾼管，它都可以满⾜你的需求。
为了减少使⽤上的难度，⼋⽖鱼为初学者准备了“⽹站简易模板”，涵盖市⾯上多数主流⽹站。
使⽤简易模板，⽤户⽆需进⾏任务配置即可采集数据。
简易模板为采集⼩⽩建⽴了⾃信，接下来还可以开始⽤“⾼级模式”，它可以帮助你在⼏分钟内抓取到海量数据。
此外，你还可以设置定时云采集，实时获取动态数据并定时导出数据到数据库或任意第三⽅平台。
2. Content GrabberContent Grabber是⼀个⽀持智能抓取的⽹页爬⾍软件。
它的程序运⾏环境可⽤在开发、测试和产品服务器上。
你可以使⽤c#或来调试或编写脚本来控制爬⾍程序。
它还⽀持在爬⾍⼯具上添加第三⽅扩展插件。
凭借其全⾯综合的功能，Content Grabber对于具有技术基础的⽤户⽽⾔功能极其强⼤。
3.Import.ioImport.io是⼀款基于⽹页的数据抓取⼯具。
它于2012年⾸次在伦敦上线。
现在,Import.io将其商业模式从B2C转向了B2B。
2019年，Import.io收购了Connotate并成为⽹页数据集成平台。
凭借⼴泛的⽹页数据服务，Import.io成为了业务分析的绝佳选择。
4. ParsehubParsehub是⼀款基于⽹页的爬⾍程序。
它⽀持采集使⽤了AJax， JavaScripts技术的⽹页数据，也⽀持采集需要登录的⽹页数据。
它有⼀个为期⼀周的免费试⽤窗⼝，供⽤户体验其功能5. MozendaMozenda是⼀款⽹页抓取软件，它还为商业级数据抓取提供定制服务。
它可以从云上和本地软件中抓取数据并进⾏数据托管。
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！
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
实时大数据分析及可视化展示平台
上海对外经贸大学数据分析系统
东华大学智慧校园资源中心建设项目
成功案例
部委及地方应用
党政信息化第一品牌
上海证券交易所
上交所历叱数据分析引擎 金融大数据信息服务平台 上海市建交委 上海市交通大数据可视化分析平台 上海经侦总队 基于大数据的非法集资预警系统 保险行业公会 基于大数据的风险定价分析平台 中国铁通 中国铁通数据报送处理平台
•基本功能
男
男 男 男 女 钱 孙 李
• 减少I/O • 高效的数据压缩
列存 劢态数据分发 In-Memory Computing
24
30 31
•高级功能
• 快速数据过滤 • 字典Encoding • 数据自动排序
周
•
映射到存储
行式的数据组织 赵 25 男 钱 25 男 孙 24 男 李 30 男 周 31 女
党政信息化第一品牌
3. 在大数据情况下，对数据进行秒级的实时分析，包括复杂查询，以及多 个大表之间的Join； 4. 数据保存在HDFS上面，保证数据可靠性； 5. 采用通用的x86硬件，成本低；
Dreambase-核心技术
MPP 列存2.0
C1 C3 C4 C2
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数据源
劢态数据分发
用、低延迟、快速分布式 计算的数据服务，实现秒
级组合查询及汇总。
教育大数据决策分析平台
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教育大数据决策分析平台
党政信息化第一品牌
1亿条记 录以下
MySql
关系型数据库
Hadoop DreamEx 数据交换引擎 DreamSpider 网络爬虫 数据生产提供系统
DreamETL 数据清洗加载
15个国外顶级的大数据分析工具
15个国外顶级的大数据分析工具数据分析可以为用户提供对其客户，业务和行业的更深入了解。
有三大类数据分析可提供不同级别的洞察力传统商业智能（BI）可提供传统的周期性数据报告。
自助分析使最终用户能够在IT提供的数据和工具的上下文中构建自己的分析。
嵌入式分析在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。
这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
四个方面为自助分析和BI构建坚实的基础•使自助分析计划与组织目标保持一致，并捕捉有关可衡量且成功的用例•让业务用户参与设计，开发和支持自助分析•采用灵活轻松的数据治理方法，数据和分析治理模型要足够灵活并具有可扩展性•通过制定入职计划保障企业自动化和标准化自助分析的业务实施无论你需要什么样的洞察，这里都有15个最好的大数据分析工具，可以帮助你。
15个国外顶级的大数据分析工具1.TableauTableau具有强大的功能和快速的洞察力。
通过连接到许多不同的本地和基于云的数据源，Tableau的直观界面将数据源，准备，探索，分析和演示结合在一个简化的工作流程中。
Tableau的灵活性使其非常适合上面讨论的三种类型的分析。
Tableau Server可以轻松存储周期性报告。
高级用户还可以使用高级自助服务的集成统计和地理空间功能。
最后，Tableau使用JavaScript API和单点登录功能等应用程序集成技术将Tableau分析无缝嵌入到常见的业务应用程序中。
名词解释单点登录（Single Sign On），简称为SSO，是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。
SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。
（来自百度百科）2.LookerLooker致力于提供统一的数据环境和集中的数据治理，致力于成为数据分析者的可重用组件。
使用提取/加载/转换（ELT）方法，Looker使用户能够根据需要对数据进行建模和转换。
常用的数据分析工具和软件介绍
常用的数据分析工具和软件介绍数据分析作为一项重要的技术和工具在现代社会中扮演着重要的角色。
它帮助企业和个人深入了解数据、发现趋势、预测未来，从而做出更明智的决策。
在这篇文章中，我们将介绍一些常用的数据分析工具和软件，帮助读者更好地了解和选择适合自己的工具。
1. Microsoft Excel：Microsoft Excel是最为人熟知且广泛使用的数据分析工具之一。
它提供了强大的数据处理和分析功能，包括数据排序、筛选、透视表、图表制作等等。
Excel易于学习和使用，适用于快速的数据分析和基本的统计处理。
2. Python：Python是一种开源的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
Python的可扩展性和灵活性使其成为数据科学家和分析师的首选。
通过编写Python脚本，用户能够进行数据清洗、处理、建模和可视化。
3. R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有庞大的开源社区和丰富的数据分析包，如ggplot2、dplyr等。
R具备强大的统计模型建立和分析能力，适用于复杂数据分析和统计方法的实施。
4. Tableau：Tableau是一种流行的商业智能和数据可视化工具。
它提供了直观的可视化界面，使用户能够通过简单的拖拽和选择创建交互式的图表和仪表板。
Tableau支持多种数据源，并可以与其他工具集成，是数据分析师、决策者和管理者常用的工具之一。
5. SPSS：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的统计分析软件。
它具备完整的数据处理、建模和报告功能，适用于各种统计方法和数据分析需求。
SPSS界面友好，易于学习和使用，广泛应用于社会科学、市场研究等领域。
6. SAS：SAS（Statistical Analysis System）是一种完整的统计分析软件套件，包括数据处理、统计建模、数据挖掘等多个模块。
大规模数据分析与挖掘工具简介
大规模数据分析与挖掘工具简介在现代社会，我们所生活的世界充满了各种各样的数据。
这些数据往往是庞大且杂乱无章的，但同时又蕴含着巨大的价值。
为了更好地利用这些数据，我们需要高效的大规模数据分析和挖掘工具。
本文将对几种常见的数据分析和挖掘工具进行简介和比较。
1. HadoopHadoop是由Apache基金会开发的一套开源软件，主要用于解决大规模数据存储和处理的问题。
它以HDFS（Hadoop分布式文件系统）为基础，通过MapReduce处理框架实现对数据的高效处理。
Hadoop的主要应用场景是大规模数据的存储和计算，适用于海量数据的离线计算。
2. SparkSpark是一个新兴的大数据处理框架，由Apache基金会发布。
与Hadoop不同的是，Spark支持内存计算和实时计算，拥有性能更高的计算引擎。
其核心功能是将数据存储在内存中，通过RDD （弹性分布式数据集）分布式处理数据。
Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java和Python等，适用于数据分析、机器学习等场景。
3. RR是一种统计分析软件，也是一种编程语言。
它具有广泛的使用群体和丰富的数据挖掘库，并支持多种数据分析和可视化功能。
R有良好的数据处理和统计分析能力，并且具有可扩展性和高度灵活性，可以适应不同的数据分析需求。
4. PythonPython是一种通用编程语言，也是大数据分析和科学计算领域中十分流行的工具。
它有着丰富的库和社区支持，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以方便地处理大规模数据、进行数据可视化和机器学习等分析。
5. SQLSQL（结构化查询语言）是一种标准化的关系型数据库管理系统。
它针对关系型数据进行结构化查询和数据操作。
SQL强调数据的结构化和统一性，在关系型数据库系统中广泛使用。
通过SQL可以进行数据查询、过滤、排序、统计等操作，对于大规模数据处理和分析也有其独特的优势。
综上所述，不同的数据分析和挖掘工具各有不同的优势和适用场景。
大数据查询平台有哪些免费的个人
大数据查询平台有哪些免费的个人在当今社会，大数据已经成为了各行各业都离不开的重要资源。
无论是企业还是个人，都需要对海量的数据进行查询和分析，以便更好地理解和利用这些数据。
而为了满足用户的需求，市场上出现了很多大数据查询平台，其中不乏一些免费的个人版平台。
本文将介绍几个免费的个人版大数据查询平台，供您参考。
1. ElasticsearchElasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎。
它具有高性能、可伸缩、全文搜索和复杂查询等特点。
Elasticsearch可以用于存储、搜索和分析各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据。
它支持多种数据源，如关系型数据库、日志文件等。
Elasticsearch还提供了强大的查询语言和丰富的聚合功能，可以方便地进行数据分析和可视化。
2. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理和存储大规模数据集。
它的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
Hadoop提供了一系列工具和库，使得用户可以方便地进行数据的存储、处理和分析。
Hadoop还支持多种编程语言和查询语言，如Java、Python和Hive等，使得用户可以根据自己的需求进行数据查询和分析。
3. Apache SparkApache Spark是一个快速通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集。
它提供了高级API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，可以方便地进行数据处理、机器学习和实时流处理等任务。
Spark还支持多种数据源，如HDFS、Cassandra和HBase等，使得用户可以从不同的数据源中获取数据进行查询和分析。
4. MySQLMySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛用于各种应用程序中。
它具有稳定可靠、性能高和易于使用等优点。
MySQL可以存储和查询大量的结构化数据，支持复杂的查询语言和聚合功能。
数据分析的十大工具和技术
数据分析的十大工具和技术随着时代的转变，数据已成为商业运营中一个不可或缺的资源。
如何根据这些数据进行分析并制定合理的商业决策，成为了现代企业所面临的重要挑战。
在这样的背景下，数据分析的十大工具和技术逐渐成为了业界共识，下面我们就来介绍一下它们。
1. ExcelExcel是一款通用的电子表格程序，是数据分析的基础工具。
除了基本的计算和函数外，Excel还提供了数据排序、绘制图表和高级数据筛选等功能，可根据用户需求深度定制各种操作，包括数据预处理、数据清洗等环节，是一款数据分析中不可或缺的利器。
2. SQLSQL是结构化查询语言，是一种常用的数据库语言。
SQL语言用于在数据库中存储、操作和检索数据。
SQL能够执行各种操作，包括插入、删除和更新数据。
此外，SQL还提供了查询功能，用于在数据库中搜索数据。
3. PythonPython是一种通用的编程语言，可用于各种数据分析和预测工作。
Python有丰富的包和库，包括NumPy、SciPy和Pandas，可用于数据处理、统计分析和机器学习等领域，广泛应用于数据分析领域。
4. RR是一种专门用于统计计算和图形绘制的编程语言。
R编程语言有丰富的包和库，可用于各种数据分析和数据呈现的需求。
利用R语言的数据可视化技术，也可以快速地将数据分析结果进行可视化呈现。
5. TableauTableau是一款数据分析和可视化软件。
它具有智能图形、嵌入式分析和易于使用的界面等特点，可帮助用户快速、轻松地分析交互式数据视图。
Tableau的专业版可支持大规模数据处理和基于云的协作。
6. Apache HadoopApache Hadoop是一种分布式的数据存储和处理平台。
它可以轻松地处理大规模数据集、进行数据分析和机器学习等许多任务。
Hadoop平台采用分布式数据处理方式，提高了数据存储和处理的可靠性。
7. Apache SparkApache Spark是一种高速数据处理框架，用于处理大规模数据集。
大数据可视化分析工具FineBI与FineReport的比较
大数据可视化分析工具FineBI与FineReport的比较FineBI和Finereport是帆软软件旗下的两款数据分析工具。
那么肯定有很多用户不清楚两款产品的区别及各自的优势所在。
下面就为大家介绍两款产品的异同。
1. 概念简述1）BI是一款数据分析工具。
报表是数据展示工具。
2）使用BI对同一个问题从不同的角度进行分析、以多种形式展现分析结果、通过管理驾驶舱突出业务问题的本质。
使用报表制作中国式复杂报表、固定格式报表、周报、月报等。
3）BI做出的分析是给决策者或业务部门对应负责人看的，报表所有人都有可能会看，但恰当的数据分析比报表对决策者更有价值。
2. 具体模块对比2.1 业务数据整合处理能力FineBI（以下简称BI）：自助查询服务平台，不需写SQL，即可从多个业务系统中取数，放到Olap业务包中，如下图所示：FineReport(以下简称FR）：跨系统取数，需要写大量的SQL进行数据关联，方可制作报表，如下图所示：2.2 大数据处理能力BI：独有的cube处理机制，列式存储数据仓库，对于处理千万级、上亿级的数据效率直很高，如下图所示为性能简述：FR：报表的查询速度受SQL查询影响很大，大数据量时性能很差，性能如下图所示：2.3 制作表格表样的方式BI：纯BS端自定义拖拽分析报表，不需写SQL和JS，IT人员只需维护多维数据库cube即可，业务人员可根据报表需求自行拖拽生成各类分析报表FR：CS设计器设计开发报表模板，需要大量的SQL和JS脚本等工作，制作报表局限于IT技术人员2.4 Dashboard管理驾驶舱支持决策BI：dashboard称之为管理驾驶舱，主要是把公司领导关心的指标，维度等放在一个页面展示，通过BI的汇总，OLAP，过滤等操作，我们可以很快地将关键指标展示出来，供企业领导决策分析做数据支撑FR：只能通过图表联动等功能实现固定式分析报表，无法进行切片分析，维度切换等转化工作，无法从多个维度助力企业领导做决策分析，在多维分析上具有一定的局限性2.5 OLAP（多维）分析BI：BI的后台构建的是多维数据库，多维数据库一是让数据运转地更快，二是能支持强大的OLAP多维度自由切换分析FR：报表连接的是二维关系型数据库，没有数据立方体等分析模型指标库，所以无法实现强大的OLAP多维度自由分析功能，对企业做决策分析有局限性2.6 移动端的服务支持响应BI：不单单支持在移动设备上查看分析数据，也可以进行问题数据的注释，批注，分享，邮件发送，识别手机号码等操作，这样对于决策者发现的问题，能够第一时间被相关负责人收到FR：只支持在手机上查看做好的各种报表模板，无法对于发现的数据问题进行及时有效的信息反馈等工作。
datav esayv的应用介绍和对企业的价值
datav esayv的应用介绍和对企业的价值随着科技的不断发展，大数据已经成为企业发展和竞争的重要利器。
而datav esayv作为大数据可视化分析工具，正逐渐成为企业运营管理和决策分析的得力助手。
本文将从datav esayv的应用介绍和对企业的价值两个方面来探讨这一工具的重要性和影响。
一、datav esayv的应用介绍1. 实时数据连接与分析datav esayv具有强大的实时数据连接和分析功能，可以将企业各类数据源快速连接并进行实时的数据分析。
无论是传统的数据库、云端数据，还是IoT设备产生的数据，datav esayv都能轻松应对，帮助企业及时了解市场动态和企业运营状况。
2. 可视化分析报告制作通过datav esayv，用户可以通过简单的拖拽和配置，快速制作出各类精美的数据可视化分析报告。
这些报告不仅美观大方，而且能够直观清晰地展示数据分析的结果，为企业管理者提供直观的数据支持，帮助其进行决策分析和业务规划。
3. 多维度数据分析datav esayv支持多维度数据的分析和对比，可以帮助企业深入挖掘数据背后的规律和关联，从而更好地把握市场趋势、把握产品需求、优化运营管理等。
4. 自动化智能分析datav esayv集成了多种数据智能分析算法，可以自动挖掘数据中的价值信息，帮助企业及时发现数据异常和商机，实现智能化的数据分析与管理。
二、datav esayv对企业的价值1. 提升数据分析效率传统的数据分析需要花费大量的时间和人力，而datav esayv的出现可以极大提升数据分析的效率，使数据分析工作更加快捷和精准。
2. 辅助决策datav esayv通过直观的可视化分析报告，帮助企业管理者更清楚地了解企业的运营状况和市场动态，从而能够更加准确地进行决策分析和业务规划。
3. 优化资源配置通过datav esayv的多维度数据分析，企业可以更好地了解不同资源之间的利用情况和效益，从而更加合理地配置资源，提高资源利用率和运营效率。
大数据分析中的数据可视化与交互式分析工具介绍(十)
大数据分析中的数据可视化与交互式分析工具介绍随着大数据技术的快速发展，数据分析已成为企业决策和业务发展的重要手段。
而数据可视化和交互式分析工具的应用，无疑是大数据分析中不可或缺的一环。
本文将介绍一些目前常用的数据可视化和交互式分析工具，以及它们在大数据分析中的应用。
一、数据可视化工具1. TableauTableau是一款功能强大的数据可视化工具，它可以帮助用户快速地将数据转化为直观、易懂的图表和报表。
Tableau支持多种数据源的连接，包括Excel、SQL Server、Hadoop等，用户可以轻松地导入数据进行分析和可视化。
同时，Tableau还提供丰富的图表类型和交互式功能，用户可以通过拖拽的方式创建自定义的报表，并且可以在报表中进行交互式探索和分析。
2. Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能工具，它提供了强大的数据可视化和分析功能。
用户可以通过Power BI连接各种数据源，创建丰富多样的图表和报表，并且可以在报表中添加交互式的过滤器和控件，实现对数据的动态分析和探索。
此外，Power BI还支持自定义报表的发布与分享，用户可以将报表发布到Power BI服务中，方便团队成员共享和查看。
3. QlikViewQlikView是一款领先的商业智能工具，它提供了直观、动态的数据可视化和交互式分析功能。
用户可以通过QlikView连接各种数据源，创建交互式的报表和仪表板，并且可以通过简单的点击和拖拽操作，实现对数据的多维度分析和探索。
QlikView还支持自定义报表的发布和分享，用户可以将报表发布到QlikView Server中，方便团队成员随时访问和查看。
二、交互式分析工具1. Apache SupersetApache Superset是一款开源的交互式数据分析工具，它提供了丰富的可视化和交互式分析功能。
用户可以通过Superset连接各种数据源，创建自定义的报表和仪表板，并且可以通过简单的SQL查询语句，实现对数据的灵活分析和探索。
电商行业的数据分析工具介绍
电商行业的数据分析工具介绍随着互联网的快速发展和电商行业的兴起，数据分析逐渐成为电商企业获取市场洞察力、优化运营策略以及提升竞争力的重要手段之一。
本文将向您介绍几种在电商行业中常用的数据分析工具。
一、谷歌分析(Google Analytics)谷歌分析是一款免费的统计分析工具，被广泛应用于电商行业中。
它通过收集网站访客的各项行为数据和购买习惯，为电商企业提供详尽的用户洞察和行业趋势分析。
谷歌分析可以跟踪网站流量、用户来源、访问时长、转化率等重要指标，帮助电商企业了解用户行为轨迹，优化用户体验，提高网站转化率。
二、百度统计百度统计是中国最大的搜索引擎百度推出的一款网站流量分析工具。
它提供了类似谷歌分析的功能，能够帮助电商企业分析与监测网站的访问量、来源、转化率等信息。
百度统计还具备自定义事件追踪和电商分析功能，能够为电商企业提供更准确的数据分析和效果评估。
三、ShopifyShopify是一款专为电商企业提供的全能型数据分析工具。
它的功能涵盖了电商整个运营过程中的各个环节，从网站建设、商品管理到营销推广等方面都有覆盖。
Shopify可以帮助电商企业进行销售数据的实时追踪、用户行为分析以及商店绩效分析，提供多维度数据报告和洞察，为电商企业提供运营决策的科学依据。
四、DataVDataV是阿里巴巴旗下的大数据可视化工具，广泛应用于电商行业的数据分析和展示。
DataV可以将复杂的数据转化为生动、直观的图表和地理信息展示，帮助电商企业快速理解和分析数据。
通过DataV的交互式可视化操作，电商企业可以更加深入地挖掘数据背后的信息，为决策提供全方位的支持。
五、TableauTableau是一款功能强大的数据分析和可视化工具。
它可以将各种数据源整合在一起，并以可视化的方式进行展示和分析。
Tableau具备强大的数据处理和计算能力，可以完成多维度的数据分析、关联分析和预测分析，帮助电商企业挖掘出更多的商业价值。
六、HadoopHadoop是一款开源的分布式计算框架，适用于大规模数据的存储和分析。
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表引擎
CollapsingMergeTree引擎 可以实现删除数据功能 常见的使用场景: 通过该引擎可以实现数据的删除操作 注意事项: 1. Max和Min的指标无法通过该引擎实现
语法:CollapsingMergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate, intHash32(UniqID), VisitID), 8192, Sign)
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Clickhouse优劣势
优劣势
优势: 1. 2. 3. 4. 5.
劣势: 1. 快(插入快,查询快) 2. 表引擎多,适合不同的场景 3. 压缩比高 4. 支持线性扩展 5. 功能多(函数,复杂数据结构)
不支持delete和update(新update) 非标准的SQL 没有窗口ergeTree引擎 基于MergeTree,能处理重复数据的功能,此引擎表与MergeTree的不同之处在 于它删除具有相同主键值的重复条目。 常见的使用场景: 在多维数据加工流程中，为“最新值”，“实时数据”场景量身打造 注意事项: 1. 可以手动指定版本列,或不指定(按插入时间) 2. 手动执行optimize table t 后才会触发merge行为
语法:SummingMergeTree(EventDate, (OrderID, EventDate, BannerID), 8192, (Shows, Clicks, Cost))
表引擎
AggregatingMergeTree引擎 是在 MergeTree 基础之上，针对聚合函数结果，作增量计算优化的一个设计 常见的使用场景: 对多维数据进行降维,且能提供去重数,例如uv 注意事项: 1. 数据不能通过普通的insert插入,而只能通过insert into select插入 2. 普通mergeTree能满足性能,尽量不用 AggregatingMergeTree 语法:AggregatingMergeTree(StartDate, (CounterID, StartDate), 8192)
优劣势
快,快,快
配置:16核64G SSD ECS
优劣势
快,快,快
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Clickhouse表引擎
表引擎
MySQL引擎 它允许对存储在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT查询。 常见的使用场景: 通过查询Clickhouse的MySQL引擎表的全量或增量数据, insert到Clickhouse的其他引擎表(如:MergeTree),然后对该表进行查询分析 注意事项: 1. where 语句中的=, !=, >, >=, <, <= 条件是直接通过MySQL来查询, 其他条件,如:like, in 条件和limit是在clickhouse里执行的 2. 如果是增量数据请注意MySQL的索引是否起作用 3. 最新版本可以往MySQL写入clickhouse的统计数据 语法:
表引擎
Kafka引擎 与物化视图配合,实现数据从kafka自动写入clickhouse物化视图。 常见的使用场景: 从kafka订阅消息插入到clickhouse物化视图里,然后对视图做多维查询 注意事项: 1. 为了提升处理性能，已消费的消息以批量的方式进行压缩 max_insert_block_size (默认 1048576b) 1. 批量消息不能被完成，刷新周期为 stream_flush_interval_ms (默认为7500ms)
表引擎
Replicated*MergeTree引擎 为clickhouse提供副本功能,从而实现clickhouse的高可用。 常见的使用场景: 与Distributed表一起组合实现clickhouse的高可用分布式系统
注意事项: 1. 依赖zookeeper,对zookeeper的性能要求比较高 2. 可提前配置Replicated,即使现在没用,也是有好处的 1. 即使现在不使用复制，之后也有可能需要复制 2. 对复制表的插入由Zookeeper确认，跟踪最后100个插入块的校验和， 以避免重复
ReplacingMergeTree引擎
柚先森
柚先森资讯的实时多维统计(TODO)
好处? 1. Kafka数据复用:spark处理后的数据,可以提供给其他程序使用 2. 补数据简单:可以使用新的group_id,重新消费Kafka里的数据
T h a n k
y o u
厦门美柚信息科技有限公司
大数据实时多维分析神器-Clickhouse
大数据平台部-李庆勇
章节标题
1
Clickhouse是什么? Clickhouse优劣势 Clickhouse表引擎 Clickhouse在柚先森中的应用
目
录
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Clickhouse是什么?
是什么?
官网: ClickHouse是一个开源的面向列式数据的数据库管理系统， 能够使用SQL查询并且生成实时数据报告。 要点: 1. 2. 3. 4. 开源 列式 SQL 实时
MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
表引擎
MergeTree引擎 Clickhouse最先进的表引擎,支持一个日期(分区)和一组主键的两层式索引 常见的使用场景: 存储不需要做预计算的数据,例如事实表数据,log明细数据 注意事项: 1. 默认的时间分区是按月,可自定义分区,数据量不是特别大建议默认 2. 主键不能包含可为null字段 语法:MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192)
表引擎
Distributed引擎 让clickhouse具备跨服务器的能力(分布式),是一个逻辑表。 常见的使用场景: 和Replicated引擎配合使用实现分布式,高可用 注意事项: 1. 一般是把数据直接插入原表,然后从分布表查询数据 2. 可在插入前做负载均衡,将数据插入不同机器的原表
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Clickhouse在柚先森中的应用
语法:ReplacingMergeTree(EventDate, (OrderID, EventDate, BannerID), 8192, ver)
表引擎
SummingMergeTree引擎 基于MergeTree,能将具备可加性的指标进行相加,从而减少表的数据量。 常见的使用场景: 不需要存储明细数据,可以进行预计算的 注意事项: 1. 可加列不能是主键中的列,可加列都为null会被删除 2. 手动执行optimize table t 后才会触发merge行为
柚先森
柚先森用户中心的实时多维统计
为什么用clickhouse? 因为:需要实时,多维
新增账户: ReplacingMergeTree引擎 启动次数: MergeTree引擎
柚先森
柚先森她她圈的实时多维统计 指标: 1. 浏览量,活跃用户与用户中心流程基本一致 2. 新增帖子,新增回复,首推帖如下流程