收藏！9款开源数据分析工具推荐！
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开源数据工具
1.OpenRefine
OpenRefine(以前称为GoogleRefine)是处理杂乱数据的强大工具：它支持数据清洗 ， 支持将数据从一种格式转换为另一种格式 ， 还可以通过网络服务和外部数据进行扩展 。 使用它的分组功能 ， 你可以轻松地使网页上的杂乱数据标准化、规范化 。
2.Knime
Knime是一款分析平台 。 它可以帮助你发掘商业洞察力和市场潜力 。 它提供了Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展 。 它为分析专业人员提供了超过2k个部署模块 。
3.R-Programming
它是一种用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境 。 R语言在开发统计软件和数据分析的数据挖掘工作者中非常流行 。 近年来 ， 由于其易用性和广泛的功能性 ， 它得到了大量的赞誉和欢迎 。
除了数据挖掘 ， 它还提供统计和图形技术、线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等功能 。
4.Pentaho
它是一款出色的商业BI软件 ， 可以帮助企业制定数据驱动型决策 。 该平台集成了本地数据库、Hadoop和NoSQL等数据源 ， 因此 ， 你可以轻松地用它来分析和管理数据 ， 进而从数据中获取价值 。
5.RapidMiner
和KNIME一样 ， RapidMiner通过可视化程序进行操作 ， 能够手动运作、分析和建模 。 它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据工作效率 。 统一的数据科学平台可加速从数据准备到实现的分析工作流程 ， 极大地提高了技术人员的效率 ， 是最易于使用的预测分析软件之一 。
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6.Talend
它是一个开源的集成软件 ， 旨在将数据转化为真知灼见 。 它提供各种服务和软件 ， 包括云存储、企业应用程序集成、数据管理等等 。 在庞大的社区支持下 ， 它允许所有的Talend用户和成员从任何位置共享信息 ， 经验和疑虑 。
7.NodeXL
它是用于微软Excel的一个开源软件包 。 作为一个附加扩展 ， 它没有数据集成服务和功能 ， 它专注于社交网络分析 。 直观的网络和描述性关系使社交媒体分析变得轻松自如 。 它是用于数据分析的最佳统计工具之一 ， 包括高级网络指标、对社交媒体网络数据导入器的访问以及自动化 。
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8.Weka
Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合工具 。 这些算法既可以直接应用于数据集 ， 也可以从你自己的JAVA代码中调用 ， 它也很适合开发新的机器学习方案 。 它还具有GUI ， 可以将数据科学的世界转化给缺乏编程能力的专业人员 。
9.Gephi
【收藏！9款开源数据分析工具推荐！】Gephi也是一个在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包 。 想一想你看到的巨大的人与人之间连接的地图网络 ， 它们代表了LinkedIn或Facebook上面的社交联系 。 Gephi通过提供精确的计算使这一步骤有更加精确的指标展现 。
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