随着信息技术的产业发展，他们对统计数据追踪的消费市场需求也在迅速增长。今天现如今，在全球范围内基本上每天有几十万亿二进制统计数据产生。在统计数据被以最合适的方式导出之前，这些统计数据都是罢了的。从消费市场搜集有意义的统计数据已经成为民营企业的几项关键性销售业务。只须要恰当的统计数据挖掘辅助工具和专精统计数据挖掘师导出大批的原始统计数据，那么子公司就能作出恰当的重大决策。

现如今消费市场上有数十种大统计数据挖掘辅助工具，但选择恰当的辅助工具依赖于你的销售业务消费市场需求和目标，这样才能使销售业务向着恰当的方向产业发展。现在，让他们来看看大统计数据领域的五大分析辅助工具。

APACHE Hadoop

它是两个如前所述java的开放源码网络平台，用作储存和处置大统计数据。它构筑了两个软件产业控制系统，该控制系统能有效地处置统计数据，并让统计数据博戈达运转。它能处置从两台伺服器到点对点的形式化和非形式化统计数据。Hadoop还为采用者提供更多虚拟化全力支持。现如今，它是最好的大统计数据挖掘辅助工具，被Amazon、谷歌、IBM等众多信息技术巨擘广泛采用。

Apache Hadoop的特征:

•完全免费采用，为民营企业提供更多高效率的储存软件系统。

•透过HDFS (Hadoop分布式文件控制系统)提供更多自动更新。

•高稳定性，能结合MySQL、JSON随心所欲实现。

•高可扩展性，能将大批的统计曲线拟合在片断中。

•适用于作较大型的民用硬体，如JBOD。

Cassandra

APACHE Cassandra是两个开放源码的NoSQL分布式统计数据库，用作以获取大批统计数据。它是最畅销的统计数据挖掘辅助工具之一，并因其不影响速度和操控性的高可扩展性和易用性而受到许多信息技术子公司的追捧。它能每秒钟交货数百个操作，并且能处置PB二进制（1PB=1024TB）级的资源，基本上没有断电时间。它是Facebook在2008年建立并公开发布的。

APACHE Cassandra的特征:

•统计数据储存灵巧:它全力支持所有形式的统计数据，如形式化、非形式化、半形式化，并容许采用者根据他们的须要进行更动。

•统计数据递送控制系统:透过在多个统计网络系统拷贝统计数据，方便快捷地递送统计数据。

•加速处置:Cassandra能在高效率的民用硬体上运转，并提供更多加速储存和统计数据处置。

•容错:任何节点发生故障时，将被立即替换，不须要任何延迟。

Qubole

这是两个开放源码的大统计数据辅助工具，能在机器学习中采用特别的分析来以获取链值中的统计数据。Qubole是两个统计数据湖网络平台，提供更多端到端服务，减少了移动统计数据管道所需的时间和工作量。能配置AWS、Azure、谷歌Cloud等多云服务。此外，它还有助于将云计算的成本降低50%。

Qubole的特征:

•全力支持ETL流程:它容许子公司将统计数据从多个来源迁移到两个地方。

•实时监控:它监控采用者的控制系统，并容许他们查看实时情况

•预测分析:Qubole提供更多预测分析，以便子公司采取相应的行动。

•先进的安全控制系统:为了保护采用者在云中的统计数据，Qubole采用了先进的安全控制系统，并确保防止任何潜在的泄露。此外，它还容许对云统计数据进行加密，避免任何潜在的威胁。

Xplenty

它是两个统计数据挖掘辅助工具，透过采用最小的代码来构筑统计数据管道。它为销售、营销和全力支持提供更多了广泛的软件系统。借助其交互式图形界面，它为ETL、ELT等提供更多了软件系统。采用Xplenty最好的一点是它在硬体和软件上的投资很低，能透过电子邮件、聊天、电话和虚拟会议提供更多全力支持。Xplenty是两个在云上处置分析统计数据并将所有统计数据隔离在一起的网络平台。

Xplenty的特征:

•Rest API:采用者能透过实现Rest API做任何事情

•稳定性:统计数据能发送到统计数据库、统计数据仓库和销售团队。

•统计数据安全:提供更多SSL/TSL加密，网络平台能定期验证算法和证书。

•部署:它提供更多云和内部的应用程序集成，并全力支持在云上部署应用程序集成。

Spark

APACHE Spark是另两个用作大规模处置统计数据和执行大批任务的框架。它也被用来在分布式辅助工具的帮助下利用点对点处置统计数据。它在统计数据挖掘师中被广泛采用，因为它提供更多了易于采用的API，提供更多了简单的统计数据提取方法，并且能处置PB二进制级的统计数据。最近，Spark创造了23分钟处置100TB统计数据的记录，打破了之前Hadoop的世界纪录(71分钟)。这就是为什么大型信息技术巨擘选择Spark的原因。并且它也非常适合今天的ML和AI。

APACHE Spark的特征:

•易于采用:容许采用者用他们喜欢的语言(如JAVA、Python等)来采用它

•实时处置:Spark能透过Spark Streaming处置实时流

•灵巧:它能在Mesos、Kubernetes或云上运转。

Mongo DB

Mongo DB是两个完全免费的开放源码网络平台和两个用作储存大批统计数据的面向文档(NoSQL)统计数据库。它采用集合和文档来储存，它的文档由键值对组成，键值对被认为是Mongo DB统计数据库的基本单元。它在开发人员中非常盛行，因为它可用作多种编程语言，如Python、Javascript和Ruby。

Mongo DB的特征:

•用C++编写:它是两个无模式的DB，能在里面保存各种文档。

•简易堆栈:采用者能随心所欲地储存文件，而不会对堆栈产生任何干扰。

•主从拷贝:它能从主节点读写统计数据，也能调用备份。

Apache Storm

Apache Storm是两个强大的、采用者友好的统计数据挖掘辅助工具，特别是对小子公司。Storm最好的地方是它没有编程语言障碍，能全力支持任何一种语言。它旨在以容错和可伸缩的方法处置大统计数据池。当他们谈到实时统计数据处置时，Storm因其分布式实时大统计数据处置控制系统而领跑榜单。正因为如此，现如今许多信息技术巨擘都在他们的控制系统中采用了APACHE Storm。其中最著名的有Twitter, Zendesk, NaviSite等等。

Storm的特征:

•统计数据处置:即使节点断开连接，Storm也会对统计数据进行处置。

•高度可伸缩:即使负载增加，它也能保持操控性优势。

•加速:APACHE Storm的速度是无可挑剔的，能在单个节点上处置100二进制的100万条消息。

SAS(Statistical Analytical System,统计分析控制系统)

今天，它是统计数据挖掘师用来建立统计建模的最佳辅助工具之一。透过采用SAS，统计数据科学家能挖掘、管理、提取或更新来自不同来源的不同统计数据。SAS容许采用者访问任何格式的统计数据(SAS表或Excel工作表)。除此之外，它还提供更多了两个名为SAS Viya的商业分析云网络平台，并且为了更好地掌握AI和ML，他们还推出了新的辅助工具和产品。

SAS的特征:

灵巧的编程语言:它提供更多了易于学习的语法，以及大批的库，非常适合刚入门的程序员。

•海量统计数据格式:它全力支持多种编程语言，包括SQL，并具有从任何格式读取统计数据的能力。

•加密:透过SAS/SECURE特性提供更多端到端的安全保障。

Data Pine

Data Pine是一种BI(Business Intelligence，商业智能)分析辅助工具，创立于2012年的德国柏林。在很短的时间内，它在多个国家都得到了广泛的应用，主要用作统计数据提取(用作中小民营企业以获取统计数据进行密切监控)。在其增强的UI设计的帮助下，任何人都能根据自己的消费市场需求访问和检查统计数据。

Data Pine的特征:

•自动化:为了减少人工操作，Data Pine提供更多了广泛的AI助手和BI辅助工具。

•预测辅助工具:Data Pine透过采用历史统计数据和当前统计数据进行预测分析，从而得出预测结果。

•插件:它还提供更多直观的Widgets，视觉分析和发现，临时报告等。

Rapid Miner

Rapid Miner是两个完全自动化的可视化工作流设计辅助工具，用作统计数据挖掘。它是两个无代码的网络平台，采用者不须要为分离统计数据而编写代码。今天，它被大批应用作许多行业，如教育、培训、研究等。虽然它是两个开放源码网络平台，但有添加10000行统计数据的限制。在Rapid Miner的帮助下，采用者能很容易地将他们的ML模型部署到网络或移动设备上。

Rapid Miner的特征:

•可访问性:它容许采用者透过URL访问40多种类型的文件(SAS, ARFF等)

•储存:采用者能访问AWS和dropbox等云储存设施

•统计数据验证:Rapid Miner能直观显示历史上的多个结果，以便更好地评估。

结论