Da-2分析Python數(shù)據(jù)分析，Datav數(shù)據(jù)。、MongoDB MongoDB數(shù)據(jù)分析、Talend數(shù)據(jù)分析等。1，Python數(shù)據(jù)-1。Python語(yǔ)法簡(jiǎn)潔明了。讀一個(gè)好的Python 程序感覺(jué)像讀英語(yǔ)?？梢詫?zhuān)注于解決問(wèn)題而不是理解語(yǔ)言本身。

2.Datav數(shù)據(jù)分析Datav數(shù)據(jù)Visualization是一種使用大型可視屏幕來(lái)分析和顯示jumble數(shù)據(jù)的產(chǎn)品。DataV旨在讓更多人看到數(shù)據(jù)可視化的魅力，幫助非專(zhuān)業(yè)工程師通過(guò)圖形界面輕松構(gòu)建專(zhuān)業(yè)級(jí)可視化應(yīng)用，滿(mǎn)足您的會(huì)議展覽、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、地理信息分析等業(yè)務(wù)的展示需求。3.cloud era數(shù)據(jù)分析cloud era其實(shí)就是Hadoop加上一些額外的服務(wù)，非常需要，因?yàn)樽銎饋?lái)并不容易。

在如今這個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的重要性越來(lái)越明顯。但是，擁有數(shù)據(jù)不代表?yè)碛幸磺?。很多時(shí)候Da 數(shù)據(jù)能給出結(jié)論，卻不能給出解釋。只有用視覺(jué)效果呈現(xiàn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析才能找出真正的答案。然而，每個(gè)問(wèn)題都有不止一面。當(dāng)我們面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)問(wèn)題時(shí)，核心就是去聯(lián)想數(shù)據(jù)。之后可以說(shuō)是相關(guān)分析。聯(lián)想分析(規(guī)則)是挖掘聯(lián)想現(xiàn)象，從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)事物、特征或數(shù)據(jù)之間頻繁出現(xiàn)的相互依賴(lài)和聯(lián)系。

6過(guò)程中常用的工具數(shù)據(jù)processing分析:1。HadoopHadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失效，所以它維護(hù)了數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確?？梢詾槭У墓?jié)點(diǎn)重新分配處理。Hadoop是高效的，因?yàn)樗圆⑿蟹绞焦ぷ?，從而加快了處理速度?/p>

另外，Hadoop依賴(lài)于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對(duì)較低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能計(jì)算和通信的縮寫(xiě)。1993年，美國(guó)聯(lián)邦科學(xué)、工程與技術(shù)協(xié)調(diào)委員會(huì)向國(guó)會(huì)提交了《重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目:高性能計(jì)算與通信》報(bào)告，該報(bào)告也被稱(chēng)為HPCC計(jì)劃報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)的科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目。其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究和開(kāi)發(fā)來(lái)解決一些重要的科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)。

1?？梢暬治鯠a數(shù)據(jù) 分析用戶(hù)包括專(zhuān)家數(shù)據(jù)分析和普通用戶(hù)。但兩者最基本的要求都是可視化-2分析，因?yàn)榭梢暬治瞿苤庇^地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，容易被讀者接受。2.數(shù)據(jù)挖掘算法數(shù)據(jù)分析is數(shù)據(jù)挖掘算法的理論核心。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱(chēng)之為真理)才能深入到-2。

如何選擇大型數(shù)據(jù)Application程序選擇大型數(shù)據(jù)軟件對(duì)于一個(gè)組織來(lái)說(shuō)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要仔細(xì)評(píng)估其目標(biāo)和供應(yīng)商提供的解決方案?，F(xiàn)在可以肯定的是，機(jī)構(gòu)對(duì)Da 數(shù)據(jù)的解決方案需求很大。組織的管理者都知道，他們的大數(shù)據(jù)是不可忽視的最寶貴的資源之一。因此，他們正在尋找能夠幫助存儲(chǔ)、管理和分析其大小數(shù)據(jù)的硬件和軟件。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)IDC的調(diào)查，2017年，該機(jī)構(gòu)在large/123，456，789-2/和/123，456，789-1/上花費(fèi)了1508億美元。

到2020年，這筆支出可能以每年11.9%的速度增長(zhǎng)，2020年的收入可能高達(dá)2100億美元。大部分收入用于大型數(shù)據(jù)應(yīng)用，根據(jù)IDC的預(yù)測(cè)，到2020年，僅軟件支出就可能超過(guò)700億美元。非關(guān)系型分析-2/倉(cāng)儲(chǔ)(如NoSQL 數(shù)據(jù)圖書(shū)館)的支出增長(zhǎng)尤為迅速，每年可能增長(zhǎng)38.6%，認(rèn)知軟件平臺(tái)(如分析具有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)能力的工具)。