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本文目录一览：

• 1、大数据技术领域工具都有哪些?
• 2、数字化工具有哪些?
• 3、社交网站的数据挖掘与分析的作品目录
• 4、干货!小编给大家汇总目前APP定制开发市场的主流开发工具
• 5、主流的数据分析平台构架有哪些?

大数据技术领域工具都有哪些?

1、RapidMiner 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。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。

2、Storm是免费的开源软件，是一种分布式的，容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理大量数据流，并用于处理Hadoop批处理数据。Storm非常简单，支持多种编程语言，并且使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源，其他知名的应用程序公司包括Groupon，淘宝，支付宝，阿里巴巴，Le Element，Admaster等。

3、SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。数据分析需要的工具 在数据分析中，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。

4、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。

5、Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式体系基础架构。用户能够在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop是一个能够对很多数据进行分布式处理的软件结构。Hadoop 以一种牢靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

6、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

数字化工具有哪些?

计算机辅助设计（CAD）软件：CAD软件可用于制图、建模和设计三维物体。它们提供了丰富的绘图和设计功能，如AutoCAD、SolidWorks和CATIA等。三维建模与渲染软件：这些软件允许用户创建逼真的三维模型，并进行材质、光照和纹理的渲染和呈现。常见的软件包括Blender、SketchUp和Rhino等。

制作思维导图的数字化工具有许多种。以下是其中一些常用的数字化工具：桌面软件 XMind：一款功能强大的思维导图软件，提供丰富的布局和样式选项，支持导入导出多种文件格式。MindManager：专业的思维导图软件，提供多种高级功能，如任务管理、Gantt图等。

凡是将信息、数据采集输入电脑中的东东都可以称为数字化工具，常见的如声卡、扫描仪、数码照相机，条码仪等。

数字化工具在教学中场景有：电商平台、在线教育、金融服务、医疗健康、智慧城市、社交娱乐、工业制造。电商平台：通过电子商务平台在线购物、支付和物流配送等流程实现线上消费。在线教育：采用网络技术进行线上授课，可以随时随地进行学习，提高效率。

社交网站的数据挖掘与分析的作品目录

1、推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。

2、马修·罗塞尔（Matthew A.Russell），Digital Reasoning Systems公司的技术副总裁和Zaffra公司的负责人，是热爱数据挖掘、开源和Web应用技术的计算机科学家。他也是《Dojo： The Dofinitive Guide》（OReilly出版社）的作者。在LinkedIn上联系他或在Twitter上关注@ptwobrussell，可随时关注他的最新动态。

3、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》 Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》 很多人的第一本数据挖掘书都是Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》，这本书也是我们组老板推荐的入门书(我个人觉得他之所以推荐是因为Han是他的老师)。其实我个人来说并不是很推荐把这本书。

干货!小编给大家汇总目前APP定制开发市场的主流开发工具

1、Bizness Apps - 中小企业的智能选择 专为中小企业打造的Bizness Apps，支持iOS（iPhone和iPad）和Android平台。这款可视化工具无需编程基础，只需轻点拖拽，就能定制出专业的APP。它提供了丰富的模板和模块化功能，让用户在简单操作中实现个性化设计。

2、Google App Inventor - 普及编程的力量 Google App Inventor打破了专业开发者垄断的界限，让非技术背景的用户也能轻松开发安卓应用。这款工具以拖拽式编程的方式，预先编好了代码，只需添加自定义服务，即使是编程新手也能轻松拼装出自己的应用程序。

3、Appmakr是国外最流行的DIY移动应用开发工具，目前支持iOS、Android和Windows Phone等系统。Appmakr可以让用户无需编程就能创见iOS和Android应用。此外，Appmakr还能将网站连接到应用程序、支持HTML推送通知和广告支持。用户可以使用自己的开发许可，将应用程序发布到所属的应用商店中进行推广。

4、下面就为大家介绍几款目前APP定制开发市场的主流开发工具。首先，APP开发包括几个平台，IOS开发、Android开发、windows开发，IPad开发等，不同的平台应用软件开发有不同的app开发工具。Bizness Apps软件开发工具：Bizness Apps软件开发工具 这是一块专门为中小企业提供的一个快速制作手机APP应用软件的平台。

5、安卓开发平台 目前安卓开发人员用的比较多的androidapp开发工具有：AndroidStudio和Eclipse这两个。AndroidStudio AndroidStudio为开发安卓app应用提供了一切必要的功能，也是安卓的官方IDE，是专门为安卓软件开发而打造，它为开发和调试软件提供专业的集成开发环境，也是一款比较有名的软件开发工具了。

6、Appypie：这是目前为止，我用过的开发工具里面功能最多的，因为这个开发工具不仅可以做一般app，还可以做游戏。不仅可以做游戏，还可以集成内付功能！第四种：AppsBuilder：这个app开发平台也是一款我用了之后觉得性价比比较高的，它可以支持跨平台操作，能为用户提供便捷快速的应用方案和良好的兼容性。

主流的数据分析平台构架有哪些?

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。

数据仓库模块 这是整个架构的核心，数据仓库是数据有组织的集中存储的地方，负责数据的存取和管理。元数据管理模块 主要负责记录和约束数据仓库中数据的含义和格式，控制着数据的生命周期和数据质量。分析引擎模块 数据分析师交互最多的模块，主要负责执行各种分析语句或代码，完成各种分析任务。

和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。05 Unifield架构 以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。优点：提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。

数据剖析层：剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。

批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。流式计算框架可以实时接收和处理数据，根据需要输出结果。

由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。