在大数据时代你用什么来做数据分析的
数据规模的持续增长早已是行业定律,据了解,互联网上每一秒钟传输的视频,需要花费一个人5年的时间才能看完。可见数据量之大,数据增长之快已经越来越超乎我们的想象。商业决策也开始越来越依赖数据的分析,如此,建立正确的数据联系,形成准确的数据分析就成为抓住时代机遇的关键。
近日,笔者从外媒看到几款实用的大数据模型工具,部分笔者亲测好用哦!让我们来看看都有什么软件吧!
PowerDesigner
PowerDesigner
PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案,采用模型驱动方法,将业务与IT结合起来,可帮助部署有效的企业体系架构,并为研发生命周期管理提供强大的分析与设计技术。功能包括:完整的集成模型,和面向包含IT为中心的、非IT为中心的差异化建模诉求。
PowerDesigner将多种标准数据建模技术集成一体,并与.NET、WorkSpace、PowerBuilder、Java、Eclipse等主流开发平台集成起来,进而为企业提供哦你合理的数据分析和具有针对性的解决方案。
ER/Studio
ER/Studio
ER/Studio同时支持逻辑模型和物理模型,是一套模型驱动的数据结构管理和数据库设计产品。主要用于帮助企业发现、重用和文档化数据资产。
ER/Studio通过可回归的数据库支持,使数据结构具备完全地分析已有数据源的能力,并根据业务需求设计和实现高质量的数据库结构。易读的可视化数据结构加强了业务分析人员和应用开发人员之间工作沟通的能力。相比PowerDesigner,ER/Studio Enterprise更能够使企业和任务团队通过中心资源库展开协作,提高团队作战能力。
品牌:空格 服务器2Sparx Enterprise Architect与CA ERwin
Sparx Enterprise Architect
Sparx Enterprise Architect
Enterprise Architect拥有完整的建模生命周期,是一个拥有丰富功能的数据建模工具。主要功能是:提供建模工具、特性丰富系统设计、端到端的全面跟踪,还能提供直观高效的工作界面。
Enterprise Architect帮助企业用户快速建立强大的可维护的系统,而且很容易在共享项目中扩展到大型的协作团队中去。例如Enterprise Architect可以连接到SQL服务器、MySQL, Oracle9i, PostgreSQL, MSDE,Adaptive Server Anywhere 和 MS Access backends以实现知识库共享。
CA ERwin
CA ERwin
CA ERwin是一个功能强大的大数据分析管理工具。它为设计、生成、维护高水平的数据库应用程序提供了非凡的工作效率。 从描述信息需求和商务规则的逻辑模型,到针对特定目标数据库优化的物理模型,ERwin帮助您可视化地确定合理的结构、关键元素,并优化数据库。
CA ERwin Data Modeler提供了许多版本以帮助管理您的企业数据。
Standard Edition提供了桌面设计和建模功能,可使用简单的图形界面管理您的复杂数据环境。
Workgroup Edition旨在为数据建模者团队的协作建模提供帮助。
Navigator Edition提供了对ERwin数据模型的只读访问。
Community Edition是免费的入门级数据建模工具,它是CA ERwin Data Modeler Standard Edition产品的一个子集。
另外,CA Erwin有一个很活跃的用户讨社区,使得用户之间可以分享知识和各种经验,相互学习。
据统计,2014年全球大数据市场规模达到285亿美元;到2020年,全球大数据市场规模将达到1263.21亿美元,同比增长17.51%。大数据分析师已经成为一种专业、稀缺的资源,如何利用好身边的数据分析工具,建构出完善的数据分析模型就是我们需要学习的内容。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21