科研数据分析

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:加油小蜗牛585对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析(Cluster Analysis)     聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。2、因子分析(Factor Analysis)    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□    (4)

实践有着诸多的含义，经典的观点是主观见之于客观，包含客观对于主观的必然及主观对于客观的必然。实践就是人们能动地改造和探索现实世界一切客观物质的社会性活动。实践的基本特征：客观性、能动性和社会历史性。

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统计学方法的正确抉择一。统计方法抉择的条件在临床科研工作中，正确地抉择统计分析方法，应充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计条件等。其中任何一个问题没考虑到或考虑有误，都有可能导致统计分析方法的抉择失误。此外，统计分析方法的抉择应在科研的设计阶段来完成，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后。对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：1.分析目的对于临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法达到研究者的什么目的。一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法。一是统计描述（descriptivestatistics），二是统计推断（inferentialstatistics）。统计描述，即利用统计指标、统计或统计表，对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征，有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断。统计表，如频数表、四格表、列联表等；统计，如直方、饼，散点等；统计指标，如均数、标准差、率及构成比等。统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验，如可信区间、t检验、方差分析、c2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等。还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析。相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析；回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量，如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重。2.资料类型资料类型的划分现多采用国际通用的分类方法，将其分为两类：数值变量（numericalvariable）资料和分类变量（categoricalvariable）资料。数值变量是指其值是可以定量或准确测量的变量，其表现为数值大小的不同；而分类变量是指其值是无法定量或不能测量的变量，其表现没有数值的大小而只有互不相容的类别或属性。分类变量又可分为无序分类变量和有序分类变量两小类，无序分类变量表现为没有大小之分的属性或类别，如：性别是两类无序分类变量，血型是四类无序分类变量；有序分类变量表现为各属性或类别间有程度之分，如：临床上某种疾病的“轻、中、重”，治疗结果的“无效、显效、好转、治愈”。由此可见，数值变量资料、无序分类变量资料和有序分类变量资料又可叫做计量资料、计数资料和等级资料。资料类型的划分与统计方法的抉择有关，在多数情况下不同的资料类型，选择的统计方法不一样。如数值变量资料的比较可选用t检验、u检验等统计方法；而率的比较多用c2检验。值得注意的是，有些临床科研工作者，常常人为地将数值变量的结果转化为分类变量的临床指标，然后参与统计分析，如患者的血红蛋白含量，研究者常用正常、轻度贫血、中度贫血和重度贫血来表示，这样虽然照顾了临床工作的习惯，却损失了资料所提供的信息量。换言之，在多数情况下，数值变量资料提供的信息量最为充分，可进行统计分析的手段也较为丰富、经典和可靠，与之相比，分类变量在这些方面都不如数值变量资料。因此，在临床实验中要尽可能选择量化的指标反映实验效应，若确实无法定量时，才选用分类数据，通常不宜将定量数据转变成分类数据。3.设计方法在众多的临床科研设计方法中，每一种设计方法都有与之相适应的统计方法。在统计方法的抉择时，必须根据不同的临床科研设计方法来选择相应的统计分析方法。如果统计方法的抉择与设计方法不一致，统计分析得到的任何结论都是错误的。在常用的科研设计方法中，有成组设计（完全随机设计）的t检验、配对t检验、成组设计（完全随机设计）的方差分析、配伍设计（随机区组设计）的方差分析等，都是统计方法与科研设计方法有关的佐证。因此，应注意区分成组设计（完全随机设计）与配对和配伍设计（随机区组设计），在成组设计中又要注意区别两组与多组设计。最常见的错误是将配对或配伍设计（随机区组设计）的资料当做成组设计（完全随机设计）来处理，如配对设计的资料使用成组t检验、配伍设计（随机区组设计）使用成组资料的方差分析；或将三组及三组以上的成组设计（完全随机设计）资料的比较采用多个t检验、三个或多个率的比较采用四格表的卡方检验来进行比较，都是典型的错误。如下表：表1常见与设计方法有关的统计方法抉择错误设计方法错误的统计方法正确统计方法两个均数的比较（成组设计、完全随机设计）成组设计的t检验、成组设计的秩和检验多个均数的比较（成组设计、完全随机设计）多个成组设计的t检验完全随机设计的方差分析及q检验、完全随机设计的秩和检验及两两比较数值变量的配对设计成组设计的t检验配对t检验、配对秩和检验随机区组设计（配伍设计）多个成组设计的t检验、完全随机设计的方差分析随机区组设计的方差分析及q检验、随机区组设计的秩和检验及两两比较交叉设计成组设计的t检验、配对t检验、配对秩和检验交叉设计的方差分析、交叉设计的秩和检验4.分布特征及数理统计条件数理统计和概率论是统计的理论基础。每种统计方法都要涉及数理统计公式，而这些数理统计公式都是在一定条件下推导和建立的。也就是说，只有当某个或某些条件满足时，某个数理统计公式才成立，反之若不满足条件时，就不能使用某个数理统计公式。在数理统计公式推导和建立的条件中，涉及最多的是数据的分布特征。数据的分布特征是指数据的数理统计规律，许多数理统计公式都是在特定的分布下推导和建立的。若实际资料服从（符合）某种分布，即可使用该分布所具有的数理统计规律来分析和处理该实际资料，反之则不能。在临床资料的统计分析过程中，涉及得最多的分布有正态分布、偏态分布、二项分布等。许多统计方法对资料的分布有要求，如：均数和标准差、t和u检验；方差分析都要求资料服从正态分布，而中位数和四分位数间距、秩和检验等，可用于不服从正态分布的资料。所以，临床资料的统计分析过程中，应考虑资料的分布特征，最起码的要求是熟悉正态分布与偏态分布。例如：在临床科研中，许多资料的描述不考虑资料的分布特征，而多选择均数与标准差。如某妇科肿瘤化疗前的血象值，资料如下表：某妇科肿瘤化疗前的血象值指标名例数均数标准差偏度系数P值峰度系数P值血红蛋白（g/L）98111.9918.820.1800.4590.0250.958血小板（×109/L）98173.5887.111.3530.0001.8430.000白细胞（×109/L）986.79302.7671.2070.0001.2020.013从上结果可见，若只看三项指标的均数和标准差，临床医生也许不会怀疑有什么问题。但是经正态性检验，病人的血红蛋白服从正态分布，而血小板和白细胞两项指标的偏度和峰度系数均不服从正态分布（P<0.05）。因此，描述病人的血小板和白细胞平均水平正确的指标是中位数，而其变异程度应使用四分位数间距。除了数据的分布特征外，有些数理统计公式还有其它一些的条件，如t检验和方差分析的方差齐性、卡方检验的理论数（T）大小等。总之，对于临床科研工作者来说，为正确地进行统计方法的抉择，首先要掌握或熟悉上述影响统计方法抉择因素；其次，还应熟悉和了解常用统计方法的应用条件。二。数据资料的描述统计描述的内容包括了统计指标、统计和表，其目的是使数据资料的基本特征更加清晰地表达。本节只讨论统计指标的正确选用，而统计表的正确使用请参阅其他书籍。1.数值变量资料的描述描述数值变量资料的基本特征有两类指标，一是描述集中趋势的指标，用以反映一组数据的平均水平；二是描述离散程度的指标，用以反映一组数据的变异大小。各指标的名称及适用范围等见表2。表2描述数值变量资料的常用指标指标名称用途适用的资料均数（X——）描述一组数据的平均水平，集中位置正态分布或近似正态分布中位数（M）与均数相同偏态分布、分布未知、两端无界几何均数（G）与均数相同对数正态分布，等比资料标准差（S）描述一组数据的变异大小，离散程度正态分布或近似正态分布四分位数间距（QU-QL）与标准差相同偏态分布、分布未知、两端无界极差（R）与标准差相同观察例数相近的数值变量变异系数（CV）与标准差相同比较几组资料间的变异大小从表中可看出，均数与标准差联合使用描述正态分布或近似正态分布资料的基本特征；中位数与四分位数间距联合使用描述偏态分布或未知分布资料的基本特征。这些描述指标应用时，最常见的错误是不考虑其应用条件的随意使用，如：用均数和标准差描述偏态分布、分布未知或两端无界的资料，这是目前在临床研究文献中较为普遍和典型的错误。

　　这个你需要做系列的proof reading, 首先不同数据特点不同，定性、定量，相关的统计方法多了去了，而你说的科研目的，更是没边际的东西，目的没确定、数据不清楚的情况下，谁也判断和选择不了统计分析方法。知乎般严肃

作为数据分析师，首先会经常使用到大数据数据库，比如MongoDB、GBase等数据库。其次会用数据仓库工具，对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据分析工具，进行可视化分析展示。不想这么麻烦可以使用亿信ABI这款一站式数据分析工具，上面的工具都有，提供ETL数据处理、数据建模以及数据分析服务。

科研工作一般是指利用科研手段和装备，为了认识客观事物的内在本质和运动规律而进行的调查研究、实验、试制等一系列的活动，为创造发明新产品和新技术提供理论依据。科学研究的基本任务就是探索、认识未知。科学研究”在学术文献中的解释1、我国国家教育部定义是：“科学研究是指为了增进知识包括关于人类文化和社会的知识以及利用这些知识去发明新的技术而进行的系统的创造性工作。”2、美国资源委员会对科学研究的定义是：“科学研究工作是科学领域中的检索和应用，包括对已有知识的整理、统计以及对数据的搜集、编辑和分析研究工作。”3、科学研究是指对一些现象或问题经过调查、验证、讨论及思维,然后进行推论、分析和综合，来获得客观事实的过程.其一般程序大致分五个阶段：选择研究课题、研究设计阶段、搜集资料阶段、整理分析阶段、得出结果阶段。4、科学研究是指发现、探索和解释自然现象，深化对自然的理解寻求其规律，容不得半点主观。这就是求真。小而言之，如果我是画家浓墨重彩画了一幅画别人（可能还包括一些名家）看了都说好，可我自己很不满意。5、因此科学研究应该定义为：“尽量排除主观因素的一种研究。因为对于一般人来讲总是倾向于把主语理解为施事。”也支持了我们把语境看作语用条件的看法。6、产业结构是指在社会再生产过程中，国民经济各产业部门之间的比例关系及结构状况，包括产业组成、产业发展水平以及产业间的技术经济联系。而科学研究则是指人们对影响人类发展问题的研究,他的成果是用来解决人类发展问题的。7、从古到今大量的声乐表演活动和大量的个别课程进行声乐技能、表演方法的口传面授都只是声乐实践而不是科学研究，只有在实践基础上把现象和经验条理化并找出规律性的内容从而上升到理论的活动才能称为科学研究。文献来源8、科学研究是指：发现，探索和解释自然现象，深化对自然的理解，寻求其规律，容不得半点主观。这就是求真。如何尽快提高人们的智能，以适应新世纪发展的需要。9、因此，所谓的“科学研究”，实际上也就是指人们从事科学领域或学科范畴内的研究，是一个解决问题或矛盾的全过程。10、(见《现代科学技术基础知识》第6页)科学研究是指“反复探索”的意思。英文叫“re一search”，其中前缀re是“反复”的意思。seah是“探索”的意思。科学研究的内涵包含整理、继承知识和创新、发展知识两部分。11、科学研究是指探求反映自然、社会、思维等客观规律的活动。这就等于说科研是对学术问题进行研究的活动。望文生义，学术的学可解为学习、学科、学业,而术则可释为技术、方法、方式。

长期以来致力于流域（区域）尺度水文过程与规律研究、水资源时空分布、演化及可持续发展、水文与水资源模型研制、非点源模型开发与应用、农业灌溉及生态系统保护、中美水资源政策比较分析等。力求回答的科学问题包括：1）在气候变化背景下有限的水资源能否满足一地区经济发展和生态环境保护需求？2）人类活动所导致的土地利用变化如何影响水资源的时空分布？3）如何把遥感、GIS、计算机模拟、可视化技术和水资源管理相结合以支持水资源可持续利用？主要学术贡献包括：（1）提出了流域尺度水资源分析的新概念、新方法和和管理模式：于20世纪九十年代早期在国际上提出了综合利用遥感、GIS、作物生长模型和水文模型就土地利用/植被变化对区域和景观尺度生态水文过程的分析途径与方法，对地表环境（包括地面温度、净辐射、蒸发蒸腾）、地表径流、土壤侵蚀、养分传输等过程、机制和迁移规律作了深入研究；建立了以流域为基础的集自然、生态和管理科学于一体的水资源管理模式；2008年在国际水文界与同事首次提出“水文资源域”的概念与研究方法，在国际水文界产生积极影响。利用模拟、遥感和监测技术实时分析模拟、预测和可视化流域过程以及水资源及污染物的传播与时空分布，并将这一新理念与方法成功应用于美国五大湖地区水文水资源预测与管理。（2）提出了流域尺度点源和非点源污染的系统分析理论和方法：提出了流域是水文水资源分析的基本系统和单元，必须采用系统科学的理论与方法分析点源和非点源污染物在流域系统中的产生、传输和沉积过程和规律的重要学术观点; 开发了基于ArcView 界面的农业面源污染模型（AVNPSM）与技术，已在12个国家46个部门得到应用与好评；与美国海洋气象管理局（NOAA）五大湖环境研究实验室合作研究、开发出大流域分布式水文水质模型（DLBRM），已经在北美40多个流域，中国西北黑河流域和其它国家得到成功应用；于九十年代将非点源污染国际前沿理论和方法最先系统地介绍到中国，1998年发表的《非点源污染的管理与控制》被引用370多次，在学术界产生较大影响。（3）提出了兼顾生态保护及粮食生产的农业灌溉理论与分析模式：于九十年代提出了农业灌溉需首先满足流域河流生态需水量，且将此方法应用于美国五大湖农业灌溉研究与管理中；将运筹学等系统科学分析方法应用于流域农业灌溉，提出了满足兼顾农业生产、农民收入和生态保护协调发展的管理政策与模式；2004年以来，与中国科学院和兰州大学合作，应用系统科学分析方法和水文模型，就干旱内陆流域生态水文过程和旱区水资源利用等关键问题开展研究，将DLBRM模型成功应用到黑河流域，构建了山区-绿洲-荒漠的自然-人工-水资源量化体系，为促进严重缺水地区社会-经济-生态复合体系的协调发展提供了新的思路方法和科学数据支撑。 （1） 合作研究, 科技部973 项目“气候变化对西北干旱区水循环影响机理与水资源安全研究” 子课题 “气候变化对西北干旱区水循环过程的影响”(2010CB951002),2010.9-2012.8.（2）美方主持人，“中美生态系统服务区域集成方法合作研究计划”， 2009.4-2011.12，中科院国际合作重点项目；（3）主持人，“通过流域内水资源分配与节水解决中国西北地区黑河水资源短缺问题”，2008.9-2009.12，西密西根大学地理系Milton E. & Ruth M. Scherer基金会；（4）主持人，“以点源和面源数据分析为基础建立美国五大湖流域分布式水文水质模型”，2007.9-2008.8，NOAA大湖生态系统预测；（5）合作主持人，发展应对管理模式-揭示多重因子对海岸生态系统影响， 2007.7-2012.6，NOAA海岸海洋研究中心；（6）主持人，“美国五大湖流域空间分布式水文水质模型开发”， 2006.9-2007.8，NOAA五大湖生态系统预测；（7）合作主持人，“伊利湖缺氧原因、结果及潜在解决方案预测”， 2006.8-2011.7，NOAA海岸海洋计划 ；（8）中国科学院寒旱所国际知识创新团队队员，“黑河流域地表过程基础研究”，2005.7-2008.12，中国科学院。

　　大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。　　大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。一、Hadoop　　Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。　　Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：　　1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。　　2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。　　3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。　　4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。二、HPCC　　HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。　　该项目主要由五部分组成：　　1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;　　2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;　　3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;　　4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;　　5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。三、Storm　　Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。四、Apache Drill　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为"Drill"的开源项目。Apache Drill 实现了Google’s Dremel。"Drill"已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。　　该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而"Drill"将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。　　"Drill"项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。　　通过开发"Drill"Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。五、RapidMiner　　RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。　　RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。　　功能和特点　　免费提供数据挖掘技术和库；100%用Java代码(可运行在操作系统)；数据挖掘过程简单，强大和直观；内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程；可以用简单脚本语言自动进行大规模进程；多层次的数据视图，确保有效和透明的数据；图形用户界面的互动原型；命令行(批处理模式)自动大规模应用；Java API(应用编程接口)；简单的插件和推广机制；强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模；400多个数据挖掘运营商支持；耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行数方面存在大小限制；对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS的硬件资源。六、Pentaho BI　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。　　Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。　　Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;　　Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。　　Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。七、Druid　　Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。八、Ambari　　大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH　　1、提供Hadoop集群　　Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。　　Ambari处理集群Hadoop服务的配置。　　2、管理Hadoop集群　　Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。　　3、监视Hadoop集群　　Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。九、Spark　　大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。十、Tableau Public　　1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具　　这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。　　2、Tableau Public的使用　　您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。　　3、Tableau Public的限制　　所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。十一、OpenRefine　　1、什么是OpenRefine - 数据分析工具　　以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。　　2、OpenRefine的使用　　清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。　　3、OpenRefine的局限性　　Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用十二、KNIME　　1、什么是KNIME - 数据分析工具　　KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。　　2、KNIME的用途　　不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。　　3、KNIME的限制　　数据可视化不佳十三、Google Fusion Tables　　1、什么是Google Fusion Tables　　对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。　　2、使用Google Fusion Tables　　在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;　　3、Google Fusion Tables的限制　　表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。十四、NodeXL　　1、什么是NodeXL　　它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。　　2、NodeXL的用途　　这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：　　数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。　　3、NodeXL的局限性　　您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。十五、Wolfram Alpha　　1、什么是Wolfram Alpha　　它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。　　2、Wolfram Alpha的使用　　是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。　　3、Wolfram Alpha的局限性　　Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?十六、Google搜索运营商　　1、什么是Google搜索运营商　　它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。　　2、Google搜索运算符的使用　　更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。十七、Excel解算器　　1、什么是Excel解算器　　Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。　　2、求解器的使用　　Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。　　3、求解器的局限性　　不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;十八、Dataiku DSS　　1、什么是Dataiku DSS　　这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。　　2、Dataiku DSS的使用　　Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。　　3、Dataiku DSS的局限性　　有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成　　以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：　　1、前端展现　　用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。　　用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。　　国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。　　2、数据仓库　　有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。　　3、数据集市　　有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。当然学大数据分析也有很多坑：《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》