㈠ 求一款免費ERP軟體
現在免費開源的ERP軟體你可以看一下Odoo ERP,這款軟體是完全開源的,包括銷售下單,然後安排生產,然後進行倉庫管理,還可以從倉庫直接對接到網站上實現當前的大數據一條龍。
㈡ 有免費的大數據分析軟體嗎
現在市面上出現了很多免費的大數據分析軟體,但是你在選擇的時候一定要選擇正規的軟體,這樣才能保障使用的安全性;所以相比較來來說,你可以是使用思邁特軟體Smartbi大數據分析軟體。㈢ 大數據常用的軟體工具有哪些
眾所周知,現如今,大數據越來越受到大家的重視,也逐漸成為各個行業研究的重點。正所謂「工欲善其事必先利其器」,大數據想要搞的好,使用的工具必須合格。而大數據行業因為數據量巨大的特點,傳統的工具已經難以應付,因此就需要我們使用更為先進的現代化工具,那麼大數據常用的軟體工具有哪些呢?
首先,對於傳統分析和商業統計來說,常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一個電子表格軟體,相信很多人都在工作和學習的過程中,都使用過這款軟體。Excel方便好用,容易操作,並且功能多,為我們提供了很多的函數計算方法,因此被廣泛的使用,但它只適合做簡單的統計,一旦數據量過大,Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體,為我們提供了經典的統計分析處理,能讓我們更好的處理商業問題。同時,SPSS更簡單,但功能相對也較少,而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二,對於數據挖掘來說,由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位,所以使用的軟體工具更加強調機器學習,常用的軟體工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法,同時,其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便,這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘,但是它的處理能力並不是很強,一旦面對過大的數據規模,它就很難使用。
第三,大數據可視化。在這個領域,最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源,還擁有較多的可視化圖表類型,並且操作簡單,容易上手,非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持,因此不難替代數據挖掘的軟體工具。
第四,關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點,其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。
Gephi能夠解決網路分析的許多需求,功能強大,並且容易學習,因此很受大家的歡迎。但由於它是由Java編寫的,導致處理性能並不是那麼優秀,在處理大規模數據的時候顯得力不從心,所以也是有著自己的局限性。
上面四種軟體,就是筆者為大家盤點的在大數據行業中常用到的軟體工具了,這些工具的功能都是比較強大的,雖然有著不少的局限性,但由於大數據行業分工比較明確,所以也能使用。希望大家能從筆者的文章中,獲取一些幫助。
㈣ 有沒有可以免費試用的大數據分析平台
可以免費使用的大數據分析平台有:思邁特軟體Smartbi。作為成熟的大數據分析平台,具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果,而且讓數據可視化靈活強大,動靜皆宜,也為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像的空間。㈤ 請問有免費的大數據分析平台嗎
㈥ 大數據處理軟體用什麼比較好
常見的數據處理軟體有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。
1、Apache Hive
Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施,通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。
數據分析與處理方法:
採集
在大數據的採集過程中,其主要特點和挑戰是並發數高,因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作,比如火車票售票網站和淘寶,它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬,所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。
並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫,或者分布式計算集群來對存儲於其內的大量數據進行普通的分析和分類匯總等,以滿足大多數常見的分析需求,在這方面,一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基於MySQL的列式存儲Infobright等。
而一些批處理,或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大,其對系統資源,特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫,但是如果要對這些大量數據進行有效的分析,還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫,或者分布式存儲集群,並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。
也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算,來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大,每秒鍾的導入量經常會達到百兆,甚至千兆級別。