一般用哪些工具做大数据分析

感谢邀请,大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生,下面几款工具还是比较值得推荐的。

一、HadoopHadoop

是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。 Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测 试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。


希望对您有用,谢谢!

  大数据分析工具OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime),它实际上是对GoogleV8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快,利用基于时间序列的内存计算技术,减少与数据库的交互,可大大提升效率。操作指引更易上手:OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作,设置了操作指引,智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化,以增加使用者的美观要求与使用体验等。

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谢邀~

本君自荐一下。我们的产品诸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技术人员的业务分析,比如产品经理、市场、运营人员。

从某种意义上也具有可视化分析的特性,但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛,所以,当一些模型被标准化以后,基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求,这也大大提供了业务人员的工作效率。

附图几张:

用户模型

全行为路径分析模型

粘性分析模型自定义留存分析模型

关于一些分析模型,我们整理出了常用的八大数据分析模型,过去两个月,每周二都会更新一个模型,很多模型大家都比较了解,但可能他又增加了一些新特性,感兴趣可戳链接:

八大数据分析模型之——用户模型(一)

八大数据分析模型之——事件模型(二)

八大数据分析模型之——漏斗模型(三)

八大数据分析模型之——热图模型(四)

八大数据分析模型之——自定义留存分析模型(五)

八大数据分析模型之——粘性分析模型(六)

八大数据分析模型之——全行为路径模型(七)

......

当然,我们也面向有高级使用需求的用户,比如数据分析师或是有一定数据查询能力的人员提供了SQL查询功能,因为还有20%的分析需求无法通过标准的模型解决,需要自己去定义。

数据都是开放的,原始数据的导出,实时数据的调用在诸葛都是支持的。数据来源于客户,数据属于客户。

1、前端表格导出

2、SQL查询平台支持

3、查询API按需调用

4、直连数据仓库

5、Kafka实时订阅

6、原始数据全量导出

以上~

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。国内的有BDP,国云数据(大数据魔镜),思迈特,FineBI等等。

不过,在这里推荐一些非专业人员也能完成数据分析的工具 ,个人认为推荐的两个是比较实用,好上手的数据分析工具,注册能试用,产品也在不断改进当中:

1.可视化工具,图表秀,能为用户提供在线图表制作工具和可视化交流社区,适合所有行业领域,让工作成果、报告演示瞬间出彩。

它提供了简单易用的数据分析与可视化图表制作工具,用户可以基于现有的离线数据、RDB数据以及第三方平台数据,实现数据的分析与可视化,挖掘数据价值。通过交流社区以及社交媒体分享机制,让用户之间无障碍沟通,打造全领域交流沟通平台。通过图表集市,为第三方开发者、领域分析专家与用户间搭建供需桥梁,创建最新、最专业的适合相关领域的可视化图表,构建共赢生态。

2.方便快捷的数据分析工具:dataviz

DataViz为企业用户提供自助分析能力,通过多维交互分析,帮助用户快速完成数据探索,获取第一手数据分析报告,洞悉数据背后隐藏的商业价值,辅助企业决策,提升企业竞争力。

大家日常工作中接触了很多数据分析工具,如 excel 也算是数据分析工具,那么更深入一些的,就是sql语言,当让也可以是编程语言例如python,如果没有基础的情况下学习python 见效会比较麻烦。推荐使用门槛低的JVS,下面简要介绍JVS-数据智仓,部分功能已经开源,JVS开源地址:
https://gitee.com/software-minister,在线demo:frame.bctools.cn

数据自动抽取

智仓自动化抽取数据,设置定时任务

可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构

数据可视化流程 拖拽化加工

可视化流程处理数据,

筛选节点:

汇总节点:

数据衍生:

横向连接

字段设置:

追加合并:

多种数据应用

大屏、图表、报告、API

400万人民币在新加坡能买到什么样的房子

新加坡是亚洲著名的花园城市,空气质量好,实施双语教育,是东方遇见西方的宜居之城。

很多外国人都希望来新加坡置业,所以有的小伙伴问人民币400万可以在新加坡买到什么样的房子?

新加坡的住房主要分两种:政府组屋(HDB)和公寓(Condo),另外还有介于两者之间的EC(Executive Condominium) ----执行共管公寓,严格的说它应当属于高档组屋。

先来介绍下公寓,虽然新加坡公寓的外观设计风格各有不同,但公寓的硬件配备是很完善的,保安、健身房、停车场、游泳池、烧烤点这些都是标配。炎炎夏日,碧波荡漾的泳池边,和朋友家人一起爬梯、烧烤、游泳,多么舒爽!

不仅如此,越来越多的公寓也配有冰箱、洗衣机、烤箱等电器。如果你不介意白白的墙壁,装一下灯,置办一下家具基本可以拎包入住了。

这样高大上的公寓造价自然比较贵,但是,只要你有钱,不论本国人还是外国人都可以买。这算是个优点吗?

而组屋却相对亲民好多。新加坡组屋是政府承担建筑的公共住房,获得了政府的大量津贴。外观样式就比较千篇一律了,它使用了很多预制构件来降低造价。另一方面,组屋不是封闭的,没有保安,任何人都可以出入,也没有配套的设施(比如游泳池)。

组屋价格便宜,而且生活非常方便:吃饭、看医生、买菜等等生活琐事下个楼基本就可以搞定了。然而这样友好的住房,却只卖给新加坡本国人,外国人是不能购买的。只有在组屋住满规定年限之后,才可以在二手市场转售,可以开放给符合条件的永久居民购买。

公寓也好,组屋也好,敲黑板的重点终于来了,400万的人民币究竟可以在新加坡买到什么房?

买房不同于买白菜,除了房款之外,还要涉及到缴付税费的问题。新加坡政府规定,无论外国人还是本国人都需要支付3%的印花税(BSD),新加坡永久居民和外国人在新加坡购房还需要支付买房额外印花税(ABSD),外国人是15%,永久居民是5%。

也就是说,外国人在新加坡买房需要缴纳18%(3% 15%)的税费。

根据5月15日新币与人民币的汇率,1新元兑换4.75元人民币换算,400万人民币相当于大约84万新元。鉴于外国人在新加坡只能购买公寓,我们再看一下目前新加坡市场上公寓的价格。

新加坡的房产交易网站(PropertyGuru)给出的最新非CBD(中心商务区)公寓价格在每尺1300新元左右。如果按照这样的市场价格,84万新元预留出要支付的税费之后,几乎已经很难在新加坡的中心地带找到合适的公寓了。但是,把目光投向非市中心地带,一房室为主的公寓还是可以买得到的。

被打击到了?如果你是新加坡永久居民,那就有很大的转机了。转售的二手组屋是非常不错的选择。

根据房屋交易网站上二手组屋的市场价格,84万可以比较轻松的买到三房式、四房式组屋。比如,位于宏茂桥的1270平方尺三房式组屋网上售价在54万新元;位于东部淡滨尼的四房1455平方尺的组屋网上售价在58万新元。这样看来,在新加坡,作为永久居民,84万新元左右可以选择的二手组屋范围相当的宽泛。

新加坡的房子分为两类,一类是公租屋,

房价在4万人民币左右一平米,

400万可以买100平方,

另一类是商品房,房价在8万人民币左右一平方米,

400万只能买50平米,

新加坡75%的人口,居住在公租屋里,

新加坡是亚洲最发达的国家,人均收入比日本还要高,

人均月薪在3万人民币左右,日本不到3万,

两夫妻在新加坡,月薪在五六万元人民币一个月

所以攒钱买政府开发的公租屋还是不难的

所以新加坡人的幸福指数很高,在亚洲排名第一,

超过日本,韩国。

为了满足新加坡高收入家庭的需求,

新加坡拿出了一部分土地开发高档住宅,满足高收入家庭

新加坡出售这些高档住宅,卖给富人后,得到大量的资金

这些资金再用到新加坡弱势群体身上。

新加坡的国父叫李光耀,很多人对他评价很高,

他谦虚地说,主要是新加坡人口少,好管理

他自身的能力也就和中国一个优秀市长差不多。

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