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1.数据分析最常用的源码 16 款开源工具
2.15种值得关注的大数据技术
数据分析最常用的 16 款开源工具
随着企业数据量的急剧增长，实时数据分析变得愈发重要。源码为了应对这一需求，源码开源BI工具成为数据处理的源码热门选择。以下是源码款常用于数据分析的开源工具，它们在提升数据处理效率、源码springcloud源码视频简化分析流程方面发挥着关键作用。源码
1. **BIRT**：BIRT 是源码一款强大的开源 BI 软件，专注于数据可视化与报表生成。源码其集成的源码组件能够嵌入 Web 应用，提供可视化报表设计与图表引擎，源码广受用户青睐。源码
2. **Clicdata**：Clicdata 提供的源码 ClicData Personal 版本适合个人用户，具备1 GB数据存储与无限仪表板。源码高级版本支持大量数据连接、源码自动数据更新与多用户共享。
3. **ELK Stack**：ELK Stack 作为日志分析平台，集成机器学习技术，用于实时数据流可视化。Logz.io 提供的云服务基于 ELK Stack，为商业应用提供 AI 驱动的日志分析。
4. **Helical Insight**：Helical Insight 提供了丰富的直播网站源码教程 BI 功能，包括电子邮件调度、可视化、导出与多租户管理。用户可以借助 API 添加自定义功能，享受类似于 Google 界面的查询体验。
5. **Jedox**：Jedox 在台式机与移动设备上提供强大计划与报告功能，旨在通过实时建模解决 Excel 管理难题。云与本地高级版提供试用期。
6. **Jasper Reports Server**：该工具嵌入 Web 或移动应用，提供报告与分析功能，并作为信息存储库，支持实时或计划交付。还集成管理付费 BI 报告与分析平台。
7. **KNIME**：KNIME 是一个用于数据分析的开源平台，包含1,多个模块与工具，支持多种算法与示例分析。适合数据分析师与 BI 高管使用。
8. **Pentaho**：Pentaho 的报表平台允许用户创建多种格式的报告，包括 PDF、Excel、HTML 等，开单大师正式源码提供数据可视化，使信息更容易理解。
9. **Microsoft Power BI**：Power BI 的免费版本提供1 GB数据容量与每日数据更新功能，其仪表板能提供来自多个平台的深入见解，包括 Salesforce、Google Analytics 等。
. **Rapidminer**：Rapidminer 提供完整的分析模块构建环境，支持数据准备、建模与部署。社区支持活跃，提供免费套餐与高级版。
. **ReportServer**：该软件集成 BI 报表引擎，提供单个用户界面，便于分析明确目标。社区免费版与企业版提供不同功能与支持。
. **Seal Report**：Seal Report 是一个开源代码框架，支持基于数据库信息生成报告与仪表板。提供数据透视表、动态 SQL 源等功能。
. **SpagoBI**：SpagoBI 是一个开源商业智能套件，包含报告、android 掌阅源码图表与数据挖掘工具，由开放源代码能力中心开发。
. **SQL Power Wabit**：SQL Power Wabit 提供单一框架支持临时查询与 OLAP 分析，几乎可在任何数据库平台上使用。拖放界面支持实时仪表板创建。
. **Tableau Public**：Tableau Public 允许用户创建交互式图表与实时仪表板，并分享到互联网。支持在各种设备上自定义显示，连接 Google 表格，自动更新数据。
. **Zoho Reports**：Zoho Reports 作为 BI 平台，连接几乎所有数据源，生成可视化报告与仪表板。内置分析引擎处理大规模数据，返回实时见解。免费版支持两个用户。
这些工具不仅在功能上满足了数据处理的多样需求，也在成本上为用户提供了显著优势，成为数据分析领域不可或缺的利器。
种值得关注的大数据技术
尽管Apache Hadoop可能不再像以前那样占主导地位，但要谈论大数据几乎是艺术 小程序源码不可能的，而无需提及用于分布式处理大数据集的开源框架。Forrester预测，未来两年内%的大型企业将采用它(Hadoop和Spark等相关技术)进行大数据分析。
多年来，Hadoop已成长为涵盖相关软件的整个生态系统，许多商业大数据解决方案都基于Hadoop。实际上，Zion Market Research预测，到年，基于Hadoop的产品和服务市场将继续以%的复合年增长率增长，届时其价值将达到.4亿美元，高于年的.9亿美元。
Hadoop的主要供应商包括Cloudera, Hortonworks和MapR，领先的公共云都提供支持该技术的服务。
Apache Spark是Hadoop生态系统的一部分，但是它的使用变得如此广泛,以至于值得拥有自己的一类。它是用于在Hadoop中处理大数据的引擎,其速度比标准Hadoop引擎MapReduce快一百倍。
在《AtScale 大数据成熟度调查》中，有%的受访者说他们已经在生产中部署了Spark,还有%的受访者在开发中有Spark项目。显然，对该技术的兴趣在不断增长，并且许多具有Hadoop产品的供应商还提供基于Spark的产品。
R是另一个开放源代码项目，是一种旨在处理统计信息的编程语言和软件环境。它是数据科学家的宠儿,由R基金会管理，可根据GPL 2许可获得。许多流行的集成开发环境(IDE) ，包括Eclipse和VisualStudio,都支持该语言。几种对各种编程语言的流行度进行排名的组织表示，R已经成为世界上最受欢迎的语言之一。
为了更轻松地访问其庞大的数据存储，许多企业正在建立数据湖。这些是巨大的数据存储库，可以从许多不同的来源收集数据并将其以自然状态存储。数据湖与数据仓库不同，数据仓库也从不同的源收集数据,但是对其进行处理并对其进行结构化以进行存储。在这种情况下，湖泊和仓库的隐喻是相当准确的。如果数据像水，那么数据湖是自然的，没有像水体一样经过过滤，而数据仓库更像是存储在架子上的水瓶的集合。
随着大数据趋势的发展，NoSQL数据库变得越来越流行。NoSQL数据库提供存储非结构化数据并提供快速性能的功能，尽管它们没有提供与传统关系数据库管理系统(RDBMS)相同的一致性级别。NoSQL数据库的流行推动了其市场增长，据联合市场研究公司(Allied MarketResearch)称，到年， NoSQL市场的价值将达到亿美元。
预测分析是大数据分析的子集，它试图根据历史数据预测未来的事件或行为。它利用数据挖掘，建模和机器学习技术来预测接下来会发生什么。近年来，人工智能技术的进步极大地提高了预测分析解决方案的功能。许多供应商如Microsoft, IBM, SAP, SAS, Statistica, RapidMiner,KNIME等都提供了预测分析解决方案。
在任何计算机系统中，内存(也称为RAM)都比长期存储快几个数量级。如果大数据分析解决方案可以处理存储在内存中的数据，而不是存储在硬盘驱动器上的数据，那么它的执行速度将大大提高。而这正是内存数据库技术所做的。许多领先的企业软件供应商，包括SAP, Oracle, Microsoft和IBM,现在都提供内存数据库技术。
大数据安全解决方案是企业日益关注的重大问题。安全是与大数据相关的第二大关注领域。最流行的大数据安全解决方案类型包括身份和访问控制(由%的受访者使用)，数据加密(%) 和数据隔离(%) 。数十家供应商提供大数据安全解决方案，并且ApacheRanger (Hadoop生态系统的一个开源项目)也吸引了越来越多的关注。
数据治理是与安全性概念密切相关的话题。数据治理是一个广泛的主题，涉及与数据的可用性，可用性和完整性有关的所有过程。它提供了基础，可确保用于大数据分析的数据准确，适当,并提供审计跟踪，以便业务分析人员或执行人员可以查看数据的来源。
在数据科学家和其他大数据专家供不应求的情况下，并要求高薪，许多组织正在寻找大数据分析工具,以使业务用户能够自助满足自己的需求。Tableau, Microsoft, IBM， SAP， Splunk, Syncsort, SAS, TIBCO, Oracle等多家商业智能和大数据分析供应商已在其解决方案中添加了自助服务功能。
尽管人工智能(AI) 的概念与计算机的历史差不多,但该技术仅在过去几年才真正可用。在许多方面，大数据趋势推动了AI的发展，特别是在该学科的两个子集中:机器学习和深度学习。
流分析是一个圣杯，对于组织来说，具有分析数据流能力的流分析可以立即或尽可能接近地提供见解。IBM，Software AG, SAP, TIBCO, Oracle,DataTorrent, SQL stream, Cisco, Informatica等供应商提供了承诺流分析功能的产品。
边缘计算系统没有将数据传输到集中式服务器进行分析，而是在网络边缘非常接近创建数据的位置分析数据。边缘计算系统的优势在于，它减少了必须通过网络传输的信息量,从而减少了网络流量和相关成本。边缘计算系统的发展引起了人们的关注，被认为是“下一件大事”。
区块链技术是比特币数字货币基础上的分布式数据库技术，也是前瞻性分析师和风险投资家的最爱。区块链数据库的独特之处在于，一旦写入数据，事后便无法删除或更改。高度安全性使其成为银行，保险，医疗保健，零售等敏感行业中大数据应用程序的绝佳选择。IBM，AWS, Microsoft和多家初创公司已推出基于区块链技术的实验性或入门性解决方案。
规范分析为公司提供建议，帮助他们实现预期的结果。尽管目前很少有具有这些功能的产品，但这是组织开始体验预测分析的好处之后的下一个大投资领域。