導(dǎo)入/預(yù)處理將這些數(shù)據(jù)從前端導(dǎo)入到一個集中式的大型分布式數(shù)據(jù)庫或分布式存儲集群中，并能在導(dǎo)入的基礎(chǔ)上做一些簡單的清理和預(yù)處理工作。也有一些用戶在導(dǎo)入時會使用來自Twitter的Storm來流數(shù)據(jù)，以滿足一些業(yè)務(wù)的實時計算需求。導(dǎo)入和預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，往往達到每秒百兆甚至千兆的水平。

隨著大數(shù)據(jù)技能與物聯(lián)網(wǎng)、云會計、人工智能等新技能的融合滲透，多技能融合的新用途不斷涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。這么大數(shù)據(jù)分析如何選擇工具？其實還是要根據(jù)真實的事情具體分析。讓我們來看看。當(dāng)企業(yè)發(fā)展到一定階段，企業(yè)的數(shù)據(jù)會逐漸積累和豐富，對數(shù)據(jù)分析的時效性和準(zhǔn)確性要求也越來越高。為了更快的滿足業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)分析的需求，搭建自助數(shù)據(jù)分析平臺是大勢所趨。

首先你需要數(shù)據(jù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的特點做分析處理。個人問題可能是沒有大數(shù)據(jù)源，沒有財力買大數(shù)據(jù)分析工具。比如有大量的股價信息可以用來進行股票分析和預(yù)測。如果有房價數(shù)據(jù)(當(dāng)然一直在漲。)，可以看看一年中合適的時間。總之，第一要看需求，但要看數(shù)據(jù)，第三要結(jié)合工具。工具推薦免費的大數(shù)據(jù)工具如Hadoop等開源分析軟件，但是對于個人來說是一個很大的挑戰(zhàn)。

未來可能會有大數(shù)據(jù)在線分析平臺，個人可能會有更多的應(yīng)用可用。1.可視化分析數(shù)據(jù)分析用戶包括專家和普通用戶，但對他們最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。

雖然數(shù)據(jù)分析有數(shù)以千萬計的工具，但組合在一起時，它們總是一樣的。無非就是數(shù)據(jù)采集，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)展示等等。SAS、R、SPSS、python、excel是最常提到的數(shù)據(jù)分析工具。PythonPython是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝杂嬎銠C編程語言。Python語法簡潔明了，類庫豐富強大。

一種常見的應(yīng)用情況是用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終接口)，然后用更合適的語言重寫有特殊要求的部分，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，對性能要求特別高，可以用C/C 重寫，然后封裝成Python可以調(diào)用的擴展類庫。需要注意的是，使用擴展類庫時，可能需要考慮平臺問題，有些可能不提供跨平臺實現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)是寶，人工智能是匠。大數(shù)據(jù)給了我們收集海量信息前所未有的可能性。因為廣泛的數(shù)據(jù)交互和幾乎無限的存儲空間，我們再也不用因為沒地方放而拋棄那些看似無用的數(shù)據(jù)了。在浩如煙海的數(shù)據(jù)中，如果不經(jīng)過分析就把這些數(shù)據(jù)放進去，就相當(dāng)于一堆垃圾數(shù)據(jù)，對我們的發(fā)展沒有任何意義。今天要和大家分享的是Da 數(shù)據(jù)分析 tool的介紹和使用方法。

PentahoBI的主要目的是集成一系列API、開源軟件和企業(yè)級BI產(chǎn)品，方便商業(yè)智能的應(yīng)用開發(fā)。自PentahoBI出現(xiàn)以來，它有效地整合了這些面向商業(yè)智能的獨立產(chǎn)品，如Quartz、Jfree等，進而形成了一套完整而復(fù)雜的商業(yè)智能解決方案。工具2: RapidMiner在世界上，RapidMiner是一個很好的數(shù)據(jù)挖掘解決方案。

數(shù)字化供應(yīng)鏈在企業(yè)中有哪些應(yīng)用？隨著消費需求的升級和市場競爭的日益激烈，傳統(tǒng)企業(yè)的發(fā)展需要跳出“成本思維”的局限，通過人工智能、數(shù)字化供應(yīng)鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)進行企業(yè)管理和運營，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展決策提供優(yōu)化依據(jù)。數(shù)字化供應(yīng)鏈在企業(yè)中有哪些應(yīng)用？數(shù)字化供應(yīng)鏈在企業(yè)中的應(yīng)用:1 .頂層設(shè)計以頂層設(shè)計和管理層的支持為充要條件，自上而下小步推進數(shù)字化進程，而不是單一模塊、單一部門。

2.系統(tǒng)協(xié)作企業(yè)包括部門之間、業(yè)務(wù)之間甚至國內(nèi)外的溝通與協(xié)作。在系統(tǒng)建立之前，要充分考慮原系統(tǒng)和新系統(tǒng)在多agent之間的協(xié)作以及不同數(shù)據(jù)格式之間的互認(rèn)，避免數(shù)據(jù)孤島。同時要注意系統(tǒng)的鞏固，從盲目鋪開系統(tǒng)到精簡合并，在后期數(shù)據(jù)類型發(fā)生變化時快速增加系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和分析功能，以數(shù)據(jù)流帶動生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)反饋研發(fā)數(shù)據(jù)。

1:邏輯思維這個詞在我們的理解中并不陌生。邏輯思維是一種數(shù)學(xué)思維，在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要明確各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，知道分析時需要收集哪些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)分析想要得到什么結(jié)果，如何得到這些數(shù)據(jù)，都需要經(jīng)過縝密的邏輯思考來推導(dǎo)，第二，在數(shù)據(jù)分析的過程中，決策層要考慮向上的思路。向上的思考是從高于數(shù)據(jù)的思考角度來看待數(shù)據(jù)分析，-1/不僅僅與數(shù)據(jù)有關(guān)。