由于大统计数据现在正在飞速发展，这引致目前许多大统计数据挖掘辅助工具不断涌现和不断更新以提高竞争优势。但是你是不是Dharmapuri为何大统计数据比任何人其他控制技术都更盛行？一个最直接的其原因是基本上使用大部份下游控制技术都是用大统计数据控制技术来获取原始统计数据。
所以在上面，将向我们如是说大统计数据挖掘辅助工具和控制技术，在深入细致介绍两门辅助工具以后，加速重新认识这些辅助工具的作用
用作大统计数据挖掘的辅助工具有甚么样？
世界上有数十种大统计数据挖掘辅助工具需用，其中只有极少数最可信和值得称赞尊敬：
Hadoop：它是最盛行的统计数据仓库，能随心所欲储存大批统计数据。MongoDB：它是领跑的统计资料库应用软件，能加速有效地预估统计数据。Spark : 最可信的动态统计信息处置应用软件，能有效地Vertus大批统计数据。 Cassandra：最强悍的统计资料库，可以轻松地处置统计数据块 Python：世界级的C语言，可随心所欲继续执行基本上大部份大统计数据挖掘操作方式。4 种不同类别的大统计数据挖掘是甚么？
大统计数据挖掘的 4 种主要类别
规范化预估。形式化预估。预估预估。确诊预估。甚么是大统计数据预估？
未来作出更快的重大决策。
大统计数据挖掘的开发周期期
表述最终目标
没最终目标的大统计数据挖掘是没商业价值的，这是为何须要在大统计数据挖掘开发周期的如上所述期表述最终目标。
统计数据辨识
网路上有大批的统计管理工具。但要精确地进行大统计数据挖掘，须要优先选择某一的统计管理工具以最大某种程度地增加大统计数据挖掘辅助工具的阻抗，并获最佳结论。
统计数据过滤器
确认统计管理工具后，从辅助工具聚合的统计数据总额中删掉无谓或损毁的统计数据。
统计数据抽取
在统计数据过滤器过程之后，是时候增设智能化的不定期由此抽取统计数据，然后将它们转换为兼容的形式。
统计数据聚合
统计数据挖掘
获得所需统计数据后，是时候使用最强悍的统计辅助工具继续执行各种统计数据挖掘控制技术了。
统计数据可视化
统计数据可视化是统计数据可视化之后的下一步，任何人人要想以无组织的形式理解统计数据都不是一件容易的事。这是统计数据可视化辅助工具帮助我们将统计数据可视化以便任何人人都能理解的东西。Tableau、PowerBI、QlikView、Excel 等一些最有效的可视化大统计数据挖掘辅助工具。
最终预估结论
一旦我们完成了统计数据挖掘过程，就该对结论进行最终预估了。在这方面，须要确保将结论提供给业务利益相关者以作出未来重大决策。
不同类别的大统计数据预估
形式化预估
它将过去的统计数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此预估创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。
确诊预估
它首先处置确认发生问题的其原因。它使用了各种控制技术，例如统计数据挖掘、机器学习等。确诊预估提供对某一问题的深入细致洞察。
预估预估
这种预估用作对未来进行预估。它通过使用统计数据挖掘、机器学习、统计数据挖掘等各种大统计数据控制技术来使用历史统计数据和当前统计数据。这些分析产生的统计数据用作不同行业的不同目的。
规范化预估
当想要针对某一问题制定规定的解决方案时，会使用这些预估。它适用作形式化和预估性预估，以获得最精确的结论。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获最佳结论。
大统计数据挖掘辅助工具列表
让我们仔细看看前 7 种重要类别的大统计数据挖掘辅助工具，开源和付费的。
R-编程
R 编程是对大部份人免费的最好的大统计数据挖掘辅助工具之一。它是一种领跑的统计C语言，需用作统计预估、科学计算、统计数据可视化等。R C语言还能扩展自身以继续执行各种大统计数据挖掘操作方式。
在这个强悍的帮助下；语言，统计数据科学家能随心所欲创建统计引擎，根据相关和精确的统计数据收集提供更快、更精确的统计数据洞察力。它具有类统计信息处置和储存。我们还能在 R 编程中集成其他统计数据挖掘辅助工具。
除此之外，您还能与任何人C语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的统计数据传输和精确的预估。R 提供了大批需用作任何人统计数据集的绘图和图形。
Apache Hadoop
Apache Hadoop 是领跑的大统计数据挖掘辅助工具开源。它是一个应用软件框架，用作在商品硬件的集群上储存统计数据和运行应用程序。它是由应用软件生态系统组成的领跑框架。
Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce。它被认为是大统计数据挖掘的顶级统计基础架构。它具有在数百台廉价服务器上储存和分发大统计数据集的惊人能力。
这意味着您无需任何人额外费用即可继续执行大统计数据挖掘。您还能根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。
MongoDB
MongoDB 是世界领跑的统计资料库应用软件。它基于 NoSQL 统计资料库，需用作储存比基于 RDBMS 的统计资料库应用软件更多的统计数据量。MongoDB 功能强悍，是最好的大统计数据挖掘辅助工具之一。
它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本统计数据单元。文档能包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB 中的文档而异。
MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构能基于程序员在各自的C语言中表述的类和对象。
MongoDB 有一个内置的统计数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来储存数组和其他元素。
RapidMiner
RapidMiner 是预估师集成统计数据准备、机器学习、预估模型部署等的领跑平台之一。它是最好的免费大统计数据挖掘辅助工具，需用作统计数据挖掘和文本挖掘。
它是最强悍的辅助工具，具有用作预估过程设计的世界级图形用户界面。它独立于平台，适用作 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器辅助工具的帮助下增加编写冗长代码的需要。
它使用户能够采用大型统计数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop 模拟等。它还支持
它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种统计数据挖掘产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。
Apache Spark
Apache Spark 是最好、最强悍的开源大统计数据挖掘辅助工具之一。借助其统计信息处置框架，它能处置大批统计数据集。通过结合或其他分布式计算辅助工具，在多台计算机上分发统计信息处置任务非常容易。
它具有用作流式 SQL、机器学习和图形处置支持的内置功能。它还使该站点成为大统计数据转换的最加速和通用的聚合器。我们能在内存中以快 100 倍的速度处置统计数据，而在磁盘中则快 10 倍。
除此之外，它还拥有 80 个高级算子，能更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用作不同的统计数据储存，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。
Microsoft Azure
Microsoft Azure 是领跑的大统计数据挖掘辅助工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是 Microsoft 处置的公共云计算平台，是提供包括计算、预估、储存和网络在内的广泛服务的领跑平台。
Windows Azure 提供两类标准和高级的大统计数据云产品。它能无缝处置大批统计数据工作阻抗。
除此之外，Microsoft Azure 还拥有世界级的预估能力和行业领跑的 SLA 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和统计数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的动态统计数据。
无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处置。它能随心所欲嵌入其他C语言，如 JavaScript 和 C#。
Zoho Analytics
Zoho Analytics 是最可信的大统计数据挖掘工具之一。它是一种 BI 辅助工具，能无缝地用作统计数据挖掘，并帮助我们直观地预估统计数据以更快地理解原始统计数据。
同样，任何人其他预估辅助工具都允许我们集成多个统计管理工具，例如业务应用程序、统计资料库应用软件、云储存、CRM 等等。我们还能在方便时自表述报告，因为它允许我们聚合动态且高度自表述的可操作方式报告。
在 Zoho 预估中上传统计数据也非常灵活和容易。我们还能在其中创建自表述仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中聚合评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。
它是最好的大统计数据挖掘辅助工具，与上述任何人其他辅助工具相比，它须要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳优先选择。
结论
大统计数据被炒得沸沸扬扬，随着统计数据量的不断增加，它会变得越来越盛行。这是为何我们须要介绍最好的大统计数据挖掘辅助工具。在这篇博客中，已尽力涵盖大部份这些盛行的大统计数据挖掘辅助工具和控制技术，并将与大统计数据的基础知识保持一致。
