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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地给予有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
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2023-07-20
常见的大数据分析工具包括:
开源工具:
Python - 强大的编程语言,有pandas、matplotlib、seaborn等数据分析模块
R - 统计计算和数据可视化的首选语言
Tableau Public - 强大的可视化和 BI 工具
Apache Spark - 快速的统一分析引擎
Elasticsearch - 开源分布式搜索和分析引擎
商业工具:
SAS - 给予数据挖掘和统计分析功能
MATLAB - 科学计算和数据可视化工具
Alteryx - 无代码数据准备和分析平台
Looker - 业务智能和数据发现平台
Databricks - 基于 Apache Spark 的统一分析平台
亿信ABI:一站式数据分析平台
云分析服务:
AWS Quicksight - 基于云的 BI 服务
Google BigQuery - 用于大规模数据仓库的服务
Microsoft Azure ML - 基于云的机器学习服务
其他工具:
KNIME - 免费的可视化工作流数据分析平台
RapidMiner - 给予数据准备、机器学习、深度学习功能
选择合适的工具或他们的组合,根据具体的分析需求进行匹配非常重要。
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