数据挖掘和数据分析的能力在当今时代相当重要， 智能的工具是你与竞争对手对抗并为公司业务增加优势的必备条件。我列出了30个最热门的大数据工具，供大家参考。
Part 1:数据采集工具
Part 2:开源数据工具
Part 3:数据可视化
Part 4:情感分析
Part 5:开源数据库
Part 1：数据采集工具
1 .八爪鱼
八爪鱼 是一款免费的、简单直观的网页爬虫工具，无需编码即可从许多网站抓取数据。无论你是初学者还是经验丰富的技术人员或企业高管，它都可以满足你的需求。为了减少使用上的难度，八爪鱼为初学者准备了“网站简易模板”，涵盖市面上多数主流网站。使用简易模板，用户无需进行任务配置即可采集数据。简易模板为采集小白建立了自信，接下来还可以开始用“高级模式”，它可以帮助你在几分钟内抓取到海量数据。此外，你还可以设置定时云采集，实时获取动态数据并定时导出数据到数据库或任意第三方平台。
Content Grabber是一个支持智能抓取的网页爬虫软件。它的程序运行环境可用在开发、测试和产品服务器上。你可以使用c#或VB.NET来调试或编写脚本来控制爬虫程序。它还支持在爬虫工具上添加第三方扩展插件。凭借其全面综合的功能，Content Grabber对于具有技术基础的用户而言功能极其强大。
Import.io是一款基于网页的数据抓取工具。它于2012年首次在伦敦上线。现在,Import.io将其商业模式从B2C转向了B2B。2019年，Import.io收购了Connotate并成为网页数据集成平台。凭借广泛的网页数据服务，Import.io成为了业务分析的绝佳选择。
4. Parsehub
Parsehub是一款基于网页的爬虫程序。它支持采集使用了AJax， JavaScripts技术的网页数据，也支持采集需要登录的网页数据。它有一个为期一周的免费试用窗口，供用户体验其功能。
5. Mozenda
Mozenda是一款网页抓取软件，它还为商业级数据抓取提供定制服务。它可以从云上和本地软件中抓取数据并进行数据托管。
Part 2.开源数据工具
1. 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。
2. OpenRefine
OpenRefine(以前称为Google Refine)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。
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. 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。
5. 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。
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. 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。
8.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。
9. Gephi
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。
Part 3.数据可视化工具
1. PowerBI
Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。
2. Solver
Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。
Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。
Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。
5. 谷歌Fusion Tables
Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。
6. Infogram
Infogram是一种直观的可视化工具，可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助你可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，它用创新的信息图表给你留下深刻印象。
Part 4.情感分析工具
它是一个收集客户反馈和评论的客户反馈工具。该工具运用自然语言处理(NLP)对语言进行分析，分辨其正负面意义，然后用仪表板上的图形和图表来可视化结果。该工具支持将HubSpot's ServiceHub对接到CRM系统中，因此你可以将相应的结果与特定的人员产生联系。例如，你可以筛选出满意度低的客户，并及时提供高质量的服务，以提高客户的留存。
2. Semantria
Semantria是一个可以从社交媒体渠道收集帖子、推文和评论的工具。它使用自然语言处理技术来解析文本，分析客户的正负面态度。通过这种方式，公司可以获得用户对产品或服务的真实看法，据此提出更好的想法来改进你的产品和服务。
3.Trackur
Trackur是一款在线声誉管理工具，它可以通过对社交媒体网站追踪进行舆论监控。它爬取了大量的网页，包括视频、博客、论坛和图片来搜索相关的信息。你可以用它清理你的负面搜索引擎结果并建立和管理你的在线声誉。它是在线声誉和数字品牌管理方面的行业先驱。
SAS Sentiment Analysis是一款功能相当强大的软件。网页文本分析中最困难的部分是拼写错误，而SAS可以轻松校对和聚类分析。通过自然语言处理，机器学习和语言规则相结合，SAS可帮助你分析出最新的趋势，最合适的商业机会，并从所有非结构化文本数据中提取出真正有价值的信息。
该工具可以分析评论、帖子、论坛、新闻网站和其他50多种语言的1000多万个数据源平台。此外，它还可以对性别和位置进行分类。你可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以获取实时数据并调查在线对话。
Part 5.数据库
1. Oracle
毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者。它拥有许多功能，是企业的最佳选择。它还支持集成到不同平台上。在AWS中易于设置使它成为关联式数据库的可靠选择。对内置信用卡等隐私数据的高安全性保障技术使其无可替代。
它排名在Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server之后，成为第四大最受欢迎的数据库。由于其绝对可靠的稳定性，它可以处理高负荷的数据。
3.Airtable
它是基于云服务器的数据库软件，具有广泛的数据表读取和信息显示功能。它还有一个电子数据表和内置日历，可以轻松地跟踪任务。它的入门模板很容易上手，模板包括销售线索管理、bug追踪和试用追踪。
4. MariaDB
它是一个免费的开源数据库，用于数据存储，插入，修改和检索。此外，Maria有一个强大的社区支持，社区成员非常活跃，积极分享信息和知识。
5. Improvado
Improvado是一款为营销人员设计的工具，可以通过自动仪表盘和分析报告将所有数据实时集中到一个平台。Improvado最适合提供给那些希望将所有营销平台的数据整合在一个平台的营销分析领导者。
你可以选择在Improvado仪表板中查看数据， 也可以将其导出到你选择的数据仓库或可视化工具中，如Tableau, look ker, Excel等。公司、机构和高校都喜欢使用Improvad，因为它为他们节省了数千小时的人工报告时间，和数百万美元的营销预算。
作者:阿什利·韦尔登