收集和分析大数据的能力在20年至关重要，正确的工具是与您的对手竞争并为您的企业增加收益的先决条件。我列出了前30种全球大数据工具供您参考。
原文章请参考：https://www.octoparse.es/blog/30-mejores-herramientas-de-big-data-para-datos-analisis
第1部分：数据提取工具
第2部分： 开源数据工具
第3部分： 数据可视化
第四部分：分析情绪类评论
第5部分： 开源数据库
第1部分：数据提取工具
Octoparse是一种简单直观的网页抓取工具，用于从许多未编码的网站中提取数据。无论您是初次创业，经验丰富的专家还是企业主，您的需求都将通过企业级的服务得到满足。为了消除配置和使用上的困难，Octoparse添加了“ 任务模板 ” ，该模板涵盖了30多个网站，使初学者对软件感到满意。它们使用户无需任务设置即可捕获数据。随着您操作的不断深入，您可以开始使用其“向导模式”构建刮板。它指导您设置基本任务。对于经验丰富的专业人员，“高级模式”可帮助您在几分钟内从线上网站提取庞大数量的数据。此外，您可以在云中配置计划的提取，从而可以实时获取动态数据并保留跟踪日志。
Content Graber是用于高级提取的网络抓取软件。它具有用于开发，测试和生产服务器的编程操作环境。您可以使用C＃或VB.NET调试或编写脚本来控制跟踪器。它还允许您在跟踪器的顶部添加第三方扩展。凭借全面的功能，Content Grabber对于对技术有基本了解的用户而言功能极为强大。
3. Import.io
Import.io是基于网络数据提取工具。它最初在伦敦推出。现在，import.io将其业务模式从B2C更改为B2B。在2019年Import.io购买了Connotate并成为网络数据集成平台。借助全面的网络数据服务，Import.io是进行业务分析的绝佳选择。
4. Parsehub
Parsehub是基于网页的搜寻器。您可以使用AJax，JavaScript和后登录来提取驱动动态网站的数据。它有一个免费的为期一周的免费试用期，供用户体验其功能。
5. Mozenda
Mozenda是一个Web抓取软件，还提供企业级数据提取的抓取服务。您可以从云托管软件和本地软件中提取可更新数据。
第2部分：开源数据工具
1.Knime
KNIME Analytics Platform是一个分析平台。它可以帮助您发现商业想法和在市场中的全部潜力。它提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。 它为准备实施的分析专业人员提供了超过2k个模块。
2. OpenRefine
OpenRefine（以前称为Google Refine）是处理杂乱数据的强大工具：清理，转换和链接数据集。通过其分组功能，您可以根据需要对数据进行规范化。
这是一种免费的软件编程语言以及图形和统计计算软件。R语言在数据挖掘者中很流行，用于开发统计软件和数据分析。由于易于使用和功能广泛，近年来获得了信誉和人气。
除数据挖掘外，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，分组等。
与KNIME一样，RapidMiner通过可视化程序进行操作，并且能够进行操纵，分析和建模。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快从数据准备到实施的分析工作流程。显着提高效率。
5. Pentaho
它是一款出色的商业智能软件，可帮助公司根据数据做出决策。像大多数公司一样，很难从数据中获得价值。该平台集成了数据源，包括本地数据库，Hadoop和NoSQL。因此，您可以轻松分析和管理数据。
6.Talend
它是一个开放源代码集成软件，旨在将数据转换为信息。它提供各种服务和软件，包括云存储，业务应用程序集成，数据管理等。在庞大的社区支持下，它允许Talend的所有用户和成员从任何位置共享信息，经验和问题。
7.Weka
Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法可以直接应用于数据集，也可以从其自己的JAVA代码中调用。它还适用于开发新的机器学习方案。借助GUI，您可以将缺乏编程技能的专业人员带入数据科学领域。
8. NodeXL
它是Microsoft Excel的开源软件包。作为附加扩展，它没有数据集成服务和功能。它着重于社交网络的分析。直观的网络和描述性关系有助于社会网络的分析。作为用于数据分析的最佳统计工具之一，它包括高级网络指标，对社交媒体数据导入器的访问以及自动化。
9. Gephi
Gephi还是在NetBeans平台上用Java编写的开源网络可视化和分析软件包。想一想您所看到的代表LinkedIn或Facebook连接的庞大关系网络。Gephi通过提供准确的计算又走了一步。
第3部分：数据可视化
1. PowerBI
Microsoft PowerBI提供本地和云服务。 它最初是作为Excel加载项引入的。此后不久，PowerBI凭借其强大的功能获得了普及。截至目前，您被认为是分析领域的领导者。它提供了数据可视化和商业智能功能，使用户能够以较低的成本轻松地进行创新性报告和仪表板。
2.Solver
Solver专门研究企业绩效管理（CPM）软件。其BI360软件可用于内部部署和云部署，该软件专注于四个关键分析领域，包括财务报告，预算和仪表板以及数据仓库。
Qlik是一种自助数据可视化和分析工具。可视化仪表板，可帮助公司轻松“理解”业务绩效。
Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具“不同”的是，Tableau帮助新手“克服”了实际操作中的困难。拖放功能使数据分析变得容易。他们还具有“入门工具包”和丰富的培训资源，可帮助用户创建创新的报告。
Qlik是一种自助数据可视化和分析工具。可视化仪表板，可帮助公司轻松“理解”业务绩效。
Fusion Table是Google提供的数据管理平台。您可以使用它来收集，查看和共享数据。它就像电子表格，但功能更强大，更专业。您可以通过添加大学的CSV，KML和电子表格数据集来与大学合作。您还可以发布数据作业并将其嵌入其他Web媒体资源中。
6. Infogram
Infogram提供了35多种交互式图表和500多种地图，可帮助您可视化数据。除了各种图表（包括条形图，条形图，饼图或词云）之外，还有创新的信息图格式。
第四部分：感受分析
它具有一个收集客户反馈和意见的客户反馈工具。然后他们使用NLP分析语言，以阐明积极和消极的意图。在面板中使用图形和表格查看结果。另外，您可以将HubSpot ServiceHub 连接到CRM系统。结果，您可以将调查结果与特定联系人联系起来。这样，您可以识别不满意的客户并按时提供优质的服务以增加客户保留率。
Semantria是一种可以从社交媒体渠道收集帖子，推文和评论的工具。使用 自然语言处理来分析文本并分析客户的态度。通过这种方式，公司可以获得可行的信息，并提出更好的想法来改善其产品和服务。
3. Trackur
Trackur的社交媒体监视工具可以跟踪来自不同来源的网络信息。爬取大量网页，包括视频，博客，论坛和图像，以查找相关消息。凭借其复杂的功能，您可以获得所需的数据。请勿骚扰电话或发送销售信函。
Web文本分析中最具挑战性的部分是寻找写得不好的文本。SAS可以轻松地对其进行纠正和分组。借助基于规则的自然语言处理，SAS可以有效地对消息进行分类。
您可以使用50多种语言，从超过1000万条信息中分析评论，帖子，论坛，新闻站点和其他来源。另外，您可以对流派和位置进行分类。这使您可以制定针对特定群体的战略营销计划。您还可以访问实时数据并提取在线对话。
第5部分 数据库
1.Oracle
毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者。随着众多的功能，它是公司最好的选择。它还支持不同平台的集成。AWS中易于配置的特性使其成为关系数据库的可靠选择。集成私人数据（如信用卡）的高度安全性使其不可替代。
2. PostgreSQL
它超越了Oracle，MySQL，Microsoft SQL Server，成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性，它可以处理大量数据负载。
3.Airtable
它是基于云的数据库软件，具有广泛的数据表功能以捕获和显示信息。它还具有电子表格和内置日历，可以轻松跟踪任务。在Lead Lead Management，Bug Tracking和Lead Lead Tracking上使用入门模板很容易。
4. MariaDB
它是一个免费的开源数据库，用于数据存储，插入，修改和恢复。此外，Maria得到了一个强大的社区的支持，社区中有活跃的成员分享信息和知识。
Improvado是一款为营销人员创建的工具，可通过自动化的仪表板和报告将所有数据实时地集中到一个地方。您可以选择查看Improvado仪表盘内的资料或管道将它导入数据仓库或可视化工具的选择，如画面，旁观者，Excel等的 品牌，代理商和大学喜欢使用Improvado，因为它可以为他们节省数千小时的人工报告时间和数百万美元的营销费用。
