最受用的10款工具市场数据分析软件有哪些

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前言近几年，大数据驱动的业务越来越广泛。以大数据驱动为基石的人工智能、云计算、物联网等新兴技术蓬勃发展，预示着人们进入了第三次信息技术浪潮。
事实证明，数据驱动对IT创新和企业业务发展都有好处，它从数据信息中获取价值，理解数据及其模式，然后从中预测和产生结果。在数据驱动中数据分析师起着基础性的作用，因为他们负责组织，评估和研究数据及其管理模式。成功的数据分析师不仅要具有一定的资格和教育，还必须精通一些特定的工具。尤其是在数据采集，数据清理，数据仓库，数据分析，以及数据可视化方面。今天我将通过我自身的数据分析实践，盘点数据分析的十大工具，让你的数据变得更有价值。
RapidMinerRapidMiner 起初是德国多特蒙德工业大学人工智能学院的 Ingo Mierswa、Ralf Klinkenberg和Simon Fischer共同开发的一个项目，它可以快速、轻松地对数据进行处理。RapidMiner能够进行数据准备，机器学习，深度学习，文本挖掘，预测分析，数据可视化和模型优化等工作，并在汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售业及快消行业、通讯业、以及公用事业等各个行业都有着广泛的应用。
它目前自带有1500多种功能，可以同时满足函数模型拖曳与编程两种功能，为技术人员与非技术人员提供了交互式的互动页面。RapidMiner能使用户自动执行预定义的关联分析，内置模板和可重复的工作流程。Gartner连续六年将RapidMiner置于数据科学和机器学习平台魔力象限的领导者象限中，并指出， RapidMiner为自动化的端到端模型开发提供了广泛而深入的建模功能。
Apache SparkApache Spark基本上是一种全能的分析引擎，是使用最多的数据分析工具。它最初由加州大学伯克利分校的Matei Zaharia开发，第一个版本于2012年发布。它附带有多个API ，这些API鼓励数据科学家重新访问数据以进行机器学习，数据科学， SQL存储、图形计算等。它是对Hadoop的改进，但可以比MapReduce更快地执行多次，并在访问磁盘时比Hadoop快10倍。
Spark 有许多关于机器学习的 API ，它们可以帮助数据科学家根据给定的信息做出惊人的预测，同时它提供的很多模块会让那些使用 Python 的 pandas 或 R 语言的 data.frame 或者 data.tables 的数据分析师、数据科学家或研究人员觉得很熟悉。
另外， Spark 在集群管理方面格外精通，与Hadoop相比，它的改进要好得多，因为后者仅用于存储，正是集群管理系统能够使 Spark 快速处理应用程序。
MySQLMySQL是一个开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），是RDBMS中的佼佼者，它使用SQL(结构化查询语言)进行创建，它有各种电子编程应用程序，尤其是在Web服务器中。虽然有多种存储信息的方法，但总是需要通过有效访问和可分析的方式存储数据，因而数据库被视为数据科学中最有用的技术，这时可以使用 MySQL 收集，清理和可视化数据。

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