大数据分析的Top30工具

前言

互联网时代，收集、清洗和分析大数据的能力对企业至关重要。选择正确的工具也是企业提升大数据能力的先决条件。小编整理了Top30大数据工具供大家参考。

数据提取工具

1. Octoparse

Octoparse是一种简单直观的Web提取工具，无需编码即可从许多网站提取数据。为了消除设置和使用方面的困难，Octoparse添加了“ 任务模板 ” ，该模板涵盖了30多个网站，供初学者使用该软件。它允许用户无需进行任务配置即可捕获数据，而且还可以开始使用其“ 向导模式 ” 构建爬虫，它会引导您完成基本任务。对于经验丰富的专业人士，“ 高级模式”可帮助您在几分钟之内提取企业级数据。此外还可以设置“计划的云提取”，使用者能够实时获取动态数据并保持跟踪记录。

2. Content Grabber

Content Graber是用于高级提取的Web爬网软件。它具有用于开发，测试和生产服务器的编程操作环境，可以使用 C＃或VB.NET调试或编写脚本来控制搜寻器。另外，它还允许在搜寻器顶部添加第三方扩展。凭借全面的功能，Content Grabber对于具有基本技术知识的用户而言功能极其强大。

3.  Import.io

Import.io是基于Web的数据提取工具。在2019年，Import.io购买了Connotate并成为 Web数据集成平台。凭借广泛的Web数据服务，Import.io是业务分析的绝佳选择。

4.  Parsehub

Parsehub是基于Web的搜寻器。它可以使用AJax，JavaScript和登录后的内容提取处理动态网站的数据。它有一个为期一周的免费试用窗口，供用户体验其功能。

5.  Mozenda

Mozenda是Web抓取软件，还提供用于业务级别数据提取的抓取服务。它可以从云托管软件和本地软件中提取可伸缩数据。

开源数据工具

1.  Knime

KNIME Analytics Platform是一个分析平台。它可以帮助使用者提升业务洞察力和分析市场潜力。它提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。它为准备就绪的分析专业人员提供了超过2000个模块。

2.  OpenRefine

OpenRefine（以前称为Google Refine）是处理杂乱数据的强大工具：清理，转换和数据集链接。利用其分组功能，可以轻松地对数据进行标准化处理。

3.  R-Programming

R语言用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境。在数据挖掘从业人员中很流行，用于开发统计软件和数据分析。近年来，由于其易用性和广泛的功能性，它赢得了广泛的赞誉。除了数据挖掘，它还提供统计和图形技术，线性和非线性建模，经典统计测试，时间序列分析，分类，聚类等。

4.  RapidMiner

与KNIME一样，RapidMiner通过可视化程序进行操作，并且能够进行操纵、分析和建模。它通过开源平台，机器学习和模型部署来提高数据工作效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的分析工作流程，极大地提高了效率。

5. Pentaho  

Pentaho是一款出色的商业智能软件，可帮助公司制定数据驱动型决策。由于大多数公司都难以从数据中获取价值。该平台集成了数据源，包括本地数据库，hadoop和NoSQL，因此可以轻松分析和管理数据。

6.  Talend

Talend是一个开放源代码集成软件，旨在将数据转化为见解。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。在庞大的社区支持下，它允许所有Talend用户和成员从任何位置共享信息、经验和问题。

7.  Weka

Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法既可以直接应用于数据集，也可以从自己的JAVA代码中调用。它也非常适合开发新的机器学习方案。借助GUI，它可以将世界的数据科学为缺乏编程能力的专业人员所用。

8.  NodeXL

NodeXL是Microsoft Excel的开源软件包。作为附加扩展，它没有数据集成服务和功能，专注于社交网络分析。直观的网络和描述性关系使社交媒体分析变得轻松自如。作为用于数据分析的最佳统计工具之一，它包括高级网络指标，可以进行对社交媒体网络数据导入的访问以及自动化处理。

9.  Gephi

Gephi还是在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包。

数据可视化工具

1.  PowerBI

Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel加载项引入的。不久之后，PowerBI凭借其强大的功能获得了普及。截至目前，它被视为Analytics（分析）领域的领导者。它提供了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地创建创新的报告和仪表板。

2.  Solver

Solver专业从事企业绩效管理软件。其软件BI360可用于云和本地部署，该软件专注于四个关键分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

3.  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，可帮助公司轻松地分析业务绩效。

4.  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帮助新手克服了上手的困难。拖放功能使数据分析更加轻松。他们还具有“入门工具包”和丰富的培训资源，可帮助用户创建创新报告。

5.  Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的数据管理平台。可以使用它来收集、可视化和共享数据。它就像电子表格，但功能更强大，更专业。您可以通过添加CSV，KML和电子表格中的数据集来与大学合作。还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。

6.  Infogram

Infogram提供了超过35个交互式图表和500多个地图，以帮助可视化数据。除了各种图表（包括柱状图、折线图、饼形图或词云）外，创新的信息图表可以使读者印象更深刻。

情感分析

1.  HubSpot's ServiceHub

HubSpot's ServiceHub有一个客户反馈工具，可以收集客户的反馈和评论。然后使用NLP分析语言，以识别积极情感和消极情感。它通过仪表板上的图形和图表使结果可视化。此外可以将HubSpot's ServiceHub连接到CRM系统，将调查结果与特定联系人联系起来，这样可以识别出不满意的客户并及时提供优质的服务以增加客户留存率。

2.  Semantria

Semantria是一种可以从社交媒体渠道收集帖子、推文和评论的工具。它使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。这样，公司就可以获得可行的见解，并提出更好的想法来改善产品和服务。

3. Trackur

Trackur的社交媒体监控工具可以跟踪来自不同来源的提及。它会丢弃大量网页，包括视频，博客，论坛和图像，以搜索相关消息，可以凭借其复杂的功能来维护自己的声誉。不需要打电话或发送推销信，仍然可以听取客户对我们品牌和产品的问候。

4.  SAS Sentiment Analysis

SAS sentiment analysis是一款全面的软件。Web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。借助基于规则的自然语言处理，SAS可以对消息进行有效地分级和分类。

5. Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻网站，以及其他超过10M来源跨越超过50种语言。此外，它可以对性别和位置进行分类，可以针对特定人群制定战略营销计划，还可以访问实时数据并检验在线对话。

数据库

1.  Oracle

毫无疑问，Oracle是开源数据库中的冠军，具有众多功能，是企业的最佳选择。它还支持不同平台的集成，在AWS中轻松设置使其成为关系数据库的可靠选择。而集成信用卡等私人数据的高安全性更是使其不可替代。

2. PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle，MySQL，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，可以处理大量数据。

3.  Airtable

Airtable是基于云的数据库软件，具有用于捕获和信息显示的数据表的广泛功能。该软件还有电子表格和内置日历，可以轻松跟踪任务。通过潜在客户管理，bug追踪和申请人追踪的入门模板，可以轻松上手。

4.  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得到了一个强大的社区支持，社区中有活跃的成员分享信息和知识。

5.  Improvado

Improvado是一款供营销人员使用的工具，它具有自动化的仪表板和报告，可将所有数据实时地集中到一个地方。 可以选择在Improvado仪表板中查看数据，或将其通过管道传输到选择的数据仓库或可视化工具中，例如Tableau，Looker，Excel等，可以节省数千小时报告时间和数百万美元的营销费用。

作者：Ashley Weldon

文章翻译自：https://www.octoparse.com/blog/t ... s-for-data-analysis