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greenplum 大数据分析

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EMCGreenPlum，如何分析大数据的五个基本方面数据分析PredictiveAnalyticCapabilities数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，而预测分析可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 。2.商业大型数据分析工具集成数据库/数据仓库(非常贵)IBMPureData(Netezza) 。

1、大 数据分析工具有哪些,有什么特点? large 数据分析有很多工具，比如:1 。Smartbi产品特点:从最终用户的角度，管理:KPI监控、风险预警、绩效考核、大屏展示、移动分析、直观监控业务管理话题(财务、销售、人事、绩效等 。)来提供业务管理 。

2、企业如何实现对大数据的处理与分析企业如何实现对大数据的处理和分析？随着两化深度融合的不断推进，企业全面实现业务管理和生产流程的数字化、自动化和智能化，是保持市场竞争力的关键 。在这个过程中，数据将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和应用将大大提升企业的核心竞争力 。然而 ， 长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，大量的业务数据在系统中层层积累而不被利用，不仅增加了系统运维的压力 ， 也侵蚀了有限的企业资金投入 。

对于企业来说 ， 由于长期积累的海量数据 ， 哪些数据具有分析价值？有哪些数据可以暂时不处理？这些是在部署和实现平台之前必须解决的问题 。以下是对企业实施和部署大数据平台以及如何有效利用大量数据的一些建议 。第一步:收集数据对于企业来说，无论是新实施的系统还是旧系统，要实施big 数据分析平台，首先要了解自己需要收集哪些数据 。

3、做大 数据分析一般用什么工具呢?虽然数据分析有数以千万计的工具，但组合在一起时，它们总是一样的 。无非就是数据采集，数据存储，数据管理 ， 数据计算，数据分析 ， 数据展示等等 。SAS、R、SPSS、python、excel是最常提到的数据分析工具 。PythonPython是一种面向对象的解释性计算机编程语言 。Python语法简洁明了，类库丰富强大 。

【greenplum 大数据分析】一种常见的应用情况是用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终接口)，然后用更合适的语言重写有特殊要求的部分 ， 比如3D游戏中的图形渲染模块，对性能要求特别高 ， 可以用C/C重写 ， 然后封装成Python可以调用的扩展类库 。需要注意的是，使用扩展类库时，可能需要考虑平台问题，有些可能不提供跨平台实现 。

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