㈠ 求一款免费ERP软件
现在免费开源的ERP软件你可以看一下Odoo ERP,这款软件是完全开源的,包括销售下单,然后安排生产,然后进行仓库管理,还可以从仓库直接对接到网站上实现当前的大数据一条龙。
㈡ 有免费的大数据分析软件吗
现在市面上出现了很多免费的大数据分析软件,但是你在选择的时候一定要选择正规的软件,这样才能保障使用的安全性;所以相比较来来说,你可以是使用思迈特软件Smartbi大数据分析软件。㈢ 大数据常用的软件工具有哪些
众所周知,现如今,大数据越来越受到大家的重视,也逐渐成为各个行业研究的重点。正所谓“工欲善其事必先利其器”,大数据想要搞的好,使用的工具必须合格。而大数据行业因为数据量巨大的特点,传统的工具已经难以应付,因此就需要我们使用更为先进的现代化工具,那么大数据常用的软件工具有哪些呢?
首先,对于传统分析和商业统计来说,常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一个电子表格软件,相信很多人都在工作和学习的过程中,都使用过这款软件。Excel方便好用,容易操作,并且功能多,为我们提供了很多的函数计算方法,因此被广泛的使用,但它只适合做简单的统计,一旦数据量过大,Excel将不能满足要求。
SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件,为我们提供了经典的统计分析处理,能让我们更好的处理商业问题。同时,SPSS更简单,但功能相对也较少,而SAS的功能就会更加丰富一点。
第二,对于数据挖掘来说,由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位,所以使用的软件工具更加强调机器学习,常用的软件工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法,同时,其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便,这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘,但是它的处理能力并不是很强,一旦面对过大的数据规模,它就很难使用。
第三,大数据可视化。在这个领域,最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。
TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源,还拥有较多的可视化图表类型,并且操作简单,容易上手,非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持,因此不难替代数据挖掘的软件工具。
第四,关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点,其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。
Gephi能够解决网络分析的许多需求,功能强大,并且容易学习,因此很受大家的欢迎。但由于它是由Java编写的,导致处理性能并不是那么优秀,在处理大规模数据的时候显得力不从心,所以也是有着自己的局限性。
上面四种软件,就是笔者为大家盘点的在大数据行业中常用到的软件工具了,这些工具的功能都是比较强大的,虽然有着不少的局限性,但由于大数据行业分工比较明确,所以也能使用。希望大家能从笔者的文章中,获取一些帮助。
㈣ 有没有可以免费试用的大数据分析平台
可以免费使用的大数据分析平台有:思迈特软件Smartbi。作为成熟的大数据分析平台,具备可复用、 动静结合独特的展示效果,而且让数据可视化灵活强大,动静皆宜,也为广大用户提供了无限的应用能力和想象的空间。㈤ 请问有免费的大数据分析平台吗
㈥ 大数据处理软件用什么比较好
常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。
1、Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
数据分析与处理方法:
采集
在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的大量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等。
而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些大量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。