最新热门 10 大最佳开源数据分析工具 _开源数据分析工具有哪些

如果你想在商业领域走在前列，你需要做出明智的决定，并利用业务中的机会和低效率。
随着数据分析工具的引入，数字时代使这件事变得更加容易。
分析数据已成为 2020 年及以后的常态，以至于它的扩散足以获得任何级别的免费和开源数据分析工具。
然而，市场上有很多开源数据分析工具，这意味着你需要明智地选择它们，以便从你的分析工作中受益，那么开源数据分析工具有哪些呢？
以下是我们精选的最佳开源数据分析工具，你可以使用这些工具来开发和执行分析流程并做出更好、更明智的业务决策，以下是完整的开源数据分析工具排行榜：
10 个最佳开源数据分析工具1.Grafana

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哪个开源数据分析工具最好？Grafana是一个开源数据分析平台，可让你监控和观察不同应用程序和数据库中的指标。你会收到在特定事件发生时通知你的警报以及对外部系统的实时洞察。
DevOps 工程师通常使用该软件来监控他们的系统，运行分析，并在可定制仪表板的帮助下提取能够理解大数据的指标。
借助 Grafana，你可以使用地理地图、热图、图形和直方图来可视化你的数据，从而更轻松地理解你的数据。你还可以将数据整合在一起以获得更好的上下文，并在有意义的地方无缝定义警报。
该软件为你提供了像 Cloud 一样使用的选项，或者你可以在任何平台上轻松安装它。此外，你可以在其官方库中发现数百个插件和仪表板，并将你的团队聚集在一起共享数据和仪表板。
Grafana 支持 30 多种其他开源和商业数据源，因此你可以从任何位置提取数据。你还可以获得一个内置的 Graphite 查询解析器，它可以比以往任何时候都更容易阅读和编辑表达式。
该软件还可以轻松集成到你的工作流程中，你可以将其融入你的产品或服务产品中。
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2. Redash

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开源数据分析工具有哪些？Redash 是另一种流行的开源数据分析工具，可帮助组织变得更加数据驱动。该软件提供的功能可帮助你连接到任何数据源、可视化和共享你的数据，以及使你的公司的数据访问民主化。
你可以自定义和添加功能而无需担心锁定、查询数据源，并与你的同事享受强大的协作。
该工具可帮助你创建出色的仪表板，以便你可以轻松地将结果可视化为同类群组、图表、数据透视表、表格、地图等。此外，你可以从各种来源收集信息，并通过 URL 与同事共享你的仪表板或数据故事，或者在需要的任何地方嵌入小部件。
Redash 还允许你设置警报并根据你的数据获得事件通知。如果你需要更多功能，可以通过 API 访问该工具。
用户管理包含在 SSO、访问控制和其他有助于企业友好工作流程的功能中。
该最佳开源数据分析工具具有成本效益且重量轻，虽然它是开源的，但如果你想尽快开始使用它，则可以使用负担得起的托管版本。
3.KNIME

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KNIME 的分析平台于 2006 年首次发布，很快就被开源社区、公司和软件供应商采用，他们使用它来创建数据科学。开放和直观的软件使理解数据变得容易。
你可以使用拖放图形用户界面创建可视化工作流程，在控制数据流的同时为分析步骤建模，并确保你的工作是最新的。
此外，你可以将使用来自不同域的 KNIME 本机节点的工具混合到一个工作流程中。你还可以从 AWS S3、Salesforce、Azure 和其他来源访问和检索数据。
当你的数据准备好后，你可以通过在数据库、分布式大数据环境或本地机器上导出统计数据、聚合、排序、过滤和连接数据来塑造它。
KNIME 分析平台还利用机器学习和人工智能为回归、分类、聚类或降维构建机器学习模型。该工具还可以帮助你优化模型性能、验证模型、解释机器学习模型以及直接使用行业领先的 PMML 或经过验证的模型进行预测。
KNIME 还允许你使用经典散点图或条形图以及包括热图、网络图或旭日图等在内的高级图表来可视化你的数据。
随着你公司的发展，你的数据也在增长。KNIME 通过多线程数据处理和内存中流帮助你构建工作流原型并扩展工作流性能。
该软件非常适合想要为统计模型和机器学习集成和处理数据但没有很强的编程技能的数据科学家。
4. RapidMiner

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哪个开源数据分析工具最好？RapidMiner 是一个基于云的产品套件，可帮助你创建集成的端到端分析平台。该开源产品提供了广泛的功能，包括自动化，通过它循环和重复任务，并可以自动完成数据库内处理。
该软件还提供实时评分，让你可以使用第三方软件来应用统计模型。它可操作预处理、集群、预测和转换模型。
如果你想更深入地研究数据，RapidMiner 提供交互式可视化，如图形和图表，你可以通过缩放、平移和其他适度的向下钻取功能从平台获得这些可视化。
它的拖放环境可确保你拥有一个统一的环境，你可以在其中创建分析工作流和开发预测模型。
你还可以分析 40 多种数据类型，无论是结构化的还是非结构化的，如图像、文本、音频、视频、社交媒体和 NoSQL。
该平台使用无代码界面，使你可以更轻松地设计大数据工作流和集成。
使用 RapidMiner 的主要优势包括其开源、执行数据准备和数据库内 ETL 以获得最佳性能以及提高分析速度。它还允许你构建无代码工作流并利用最复杂的分析选项，如机器学习、人工智能和预测建模，以获得更深入的洞察力和更多的商业智能。
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5. RStudio

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开源数据分析工具排行榜：RStudio 不仅是一个开源数据分析工具，而且还是 R 编码语言的集成开发环境套件。该工具可以创建交互式报告、文档、Web 应用程序和其他类型的报告。
该软件使用内存处理，可以通过连接和集成来解析大数据。由于集成到 RStudio 中的编码工具可以更轻松地对所有数据进行高级处理，因此它能够做到这一点。
但是，如果你想要额外的功能，你可以使用包含更复杂的安全和协作工作的商业格式。免费版本提供 API 连接、端到端分析、可视化创建和分发以及数据摄取。
你可以通过连接到 RStudio 服务器或作为独立应用程序在 Web 浏览器上部署 RStudio。
使用 RStudio，你可以获得简化的 R 编程，以直接从源代码编辑器执行代码。你还可以通过集成的可视化和数据消费部署容器来调查大数据规模的趋势、复杂的准备安装 R 包，并轻松消化分析数据。
其他让 RStudio 值得考虑的功能包括源代码编辑器、Web 应用程序和用于开发交互式仪表板的 Flexdashboard。RStudio 还提供与 Apache Spark 和 RStudio Connect 的集成，以帮助你以具有视觉冲击力的格式发布分析。
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6.Apache Spark

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最佳开源数据分析工具：Apache Spark 是一个统一的开源分析引擎，它引入了一个用于快速和分布式大规模数据处理的新系统。该软件运行速度非常快，你可以免费下载、修改和重新分发它，将其作为独立使用或将其集成到你的工作流程中以满足处理需求。
Spark 可以实时处理数据，将数据分布在集群中，并使用离散流将数据解析为你可以管理的批次。一旦数据处于可管理的批次中，你就可以对其进行组织和解析以进行快速处理。
此外，Spark 提供了一个集群管理器，可以增强对集群的控制，你可以快速自动化和处理数据。
Spark 还提供容错功能，有助于保护用户免受崩溃并自动恢复丢失的数据和操作员状态。这样，你的弹性分布式数据集就能够从节点故障中恢复。
Spark 可与 R、Java、Python、Scala 和 SQL 配合使用，因此你可以将其集成到你的主流大数据工作流中。你还可以获得数百个预构建的包和 API 开发支持。
该软件提供大数据级别的机器学习，GraphX 用于系统中的图并行计算和图生成、数据流以及与几乎所有主流数据源的连接。
但是，安全性默认为关闭，这意味着你的部署可能容易受到攻击。另外，新版本似乎不支持向后兼容性，你必须手动设置缓存算法。
Apache Spark 也不为其产品提供传统支持，因此你必须依靠开源社区来回答问题和文档。它的内存处理也占用了大量内存。
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7. Pentaho

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开源数据分析工具有哪些？Pentaho 是一个数据分析平台，提供一套开源和专有工具。该工具还有一个社区版，具有精简功能，但你仍然可以通过这个包访问源代码。通过这种方式，你可以每年提取、转换、加载和创建可视化。
使用 Pentaho，你可以获得洞察力来管理你的数据并推动业务决策。其显着功能包括仪表板、数据可视化、数据建模、基于角色的安全性、报告、移动访问和广泛的分析功能。
Pentaho 服务于所有行业的各种规模的企业，任何技能水平的人都可以使用。此外，Pentaho 可以作为嵌入式实现或在云中交付，并基于开源原则构建，从而利用现有和未来的数据。
通过使用 Pentaho，你可以获得多项好处，包括高级概述，使你能够利用胜利、跟踪关键绩效指标进度并改善停滞不前的增长。最重要的是，其无代码设计确保你可以享受更高的生产力。
Pentaho 还与 Hadoop 和 Spark 集成，确保你可以聚合、准备和集成大数据，创建交互式可视化、分析和预测。
你还可以在可视化设计环境中混合多个来源并在更大范围内处理你的数据。
你无需担心数据管理，因为 Pentaho 的效率足以改善你所有数据的管道管理。此外，Pentaho 可帮助工程师和分析师轻松执行自动化数据集成任务。
借助 Pentaho 的预测分析，你可以使用机器学习算法来监控、评估、比较和重建预测模型，以执行预测分析。
【最新热门 10 大最佳开源数据分析工具】Pentaho 还提供多云支持、元数据编辑器和社区驱动的工具来扩展标准数据分析功能。
使用 Pentaho 的主要缺点包括错误代码不明确，在 Windows 中通过 Task Scheduler 调度 ETL 包很困难，有时数据库连接信息超时。Pentaho 的帮助文档也可以使用一些改进和更多手动创建模型或设置分析图的指南会很好。
8.BIRT

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哪个开源数据分析工具最好？BIRT 是一个开源技术平台，你可以使用它来创建数据可视化和报告，然后将它们嵌入到富 Web 或客户端应用程序中。
该软件项目得到了 Eclipse 和 BIRT 开发中心庞大、活跃且不断增长的用户社区的支持，是最广泛采用的数据可视化和报告技术之一。
BIRT 技术平台具有可视化报告设计器和运行时组件，用于创建 BIRT 设计并生成它们以部署到任何 Java 环境。
此外，BIRT 项目包括一个完全集成到 BIRT 设计器中的图表引擎，你可以将其用作独立工具将图表集成到应用程序中。
BIRT 设计可以访问许多不同的数据源，因为它们以 XML 格式保存。此类数据源包括 JFire 脚本对象、JDO 数据存储、POJO、Web 服务、SQL 数据库和 XML。
BIRT 在开放标准方面很重要，并且可以与任何环境中的数据源集成。此外，你可以使用 BIRT 中的数据轻松探索、可视化和协作。
该工具有助于创建报告，以满足你的商业智能需求。图表引擎允许你将完全集成的图表和报告嵌入到应用程序或报告设计器中。
使用 BIRT 可以获得的好处包括数据混合，它允许你将来自多个源的数据合并到一个源中，并获得数据概览以发现趋势。你还可以使用 BIRT 中的各种可视化选项来准备要演示的报告。
BIRT 还允许你通过电子邮件直接与其他用户共享你的报告，或将它们嵌入到其他应用程序中，例如允许嵌入代码的客户端丰富的应用程序或 Web 应用程序。
其他有用的功能包括列表、图表、用于以二维形式呈现数据的交叉表、字母和文档、复合报告以及用于数据混合的多个数据源。
9.Metabase

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开源数据分析工具有哪些？元数据库Metabase是一种向团队中的每个人提供业务分析和情报的简单快捷的方法。开源和免费工具允许你询问有关数据的问题，这有助于非技术用户使用点击式界面来构建查询。
该最佳开源数据分析工具适用于简单的聚合和过滤，但更多的技术用户可以使用原始 SQL 进行复杂的分析。
Metabase 为商业智能的企业世界带来了数据工具和简单而优雅的产品。几分钟内即可安装开源应用程序，你可以将其连接到常用数据库，甚至可以共享到 Slack 等应用程序。
公司中的任何人都可以在没有 SQL 知识或经验的情况下创建仪表板或电子邮件。通过这种方式，可以轻松地测量、分析和共享数据，并在出现任何复杂性时进行处理。
该工具具有强大的功能，并支持你想要连接到的大多数数据源。
由于其开源代码，Metabase 还允许你在自己的平台上进行部署，因此你可以查询数据并以详细表格或条形图等格式获得答案。
该软件处理了许多细节，让你可以专注于通过你创建的可视化进行交流的任何内容。对于简单和自定义的问题，软件会猜测将用于显示结果的适当图表。
你获得的其他功能包括具有全屏和自动刷新功能的丰富美观的仪表板、面向数据专业人员和分析师的 SQL 模式，以及创建规范指标和细分的能力。
你还可以按计划将数据发送到电子邮件或 Slack，并使用 MetaBot 查看你的数据。为了使数据人性化，你可以重命名、注释和隐藏字段，并获得警报以查看数据中的任何更改。
10.Kibana

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开源数据分析工具排行榜：Kibana是一款免费的开源数据可视化和探索软件，可以在本地或其他部署（如 Amazon EC2 或 Elasticsearch Service）中运行。
该软件用于日志和时间序列分析、运营智能和应用程序监控。它提供易于使用且强大的功能，例如饼图、直方图、热图、折线图和内置地理空间支持。
此外，Kibana 提供与 Amazon Elasticsearch Service 的紧密集成，后者是一种常见的搜索和分析引擎。这使得 Kibana 成为 Elasticsearch 引擎的默认数据可视化选择之一。
使用 Kibana 时你可以享受到的好处包括交互式和直观的报告和图表，你可以使用它以交互方式导航大量日志数据。你可以动态拖动时间窗口，放大和缩小数据子集，并深入研究报告以从你的数据中获取可操作的见解。
此外，你可以获得强大的地理空间支持和功能，可在数据之上无缝分层信息，然后在不同地图上可视化结果。
Kibana 还提供预先构建的过滤器和聚合，因此你只需点击几下即可运行各种分析，例如前 N 个查询、直方图和趋势。仪表板易于设置、访问或与他人共享，特别是如果你有浏览器来查看和探索数据。
在开源数据分析工具中寻找什么获得数据后，你需要考虑业务需求并了解组织中哪些人将使用该工具，例如数据科学家或分析师，或需要直观界面的非技术用户。
你还可以了解该工具是否为与你的公司相关的可视化提供支持，以及它是否为迭代代码开发提供了交互式体验。
还要考虑数据建模功能，例如，某些工具可以执行数据建模，而其他工具则支持语义层。你还可以获得一个工具，该工具在分析之前使用 SQL 对你的数据进行建模。
最后，考虑许可和定价，因为开源并不总是意味着免费。在许多情况下，这意味着源代码可用，你可以作为最终用户对其进行编辑。你可以根据创建者的许可复制、修改或重新分发它。
确保该软件有一个活跃的社区和合作者，他们经常并尽可能地推进该软件，并且该软件是可定制的、具有成本效益且无约束力的。
哪个开源数据分析工具最好？总结数据分析是每个现代企业的核心。
然而，在选择数据分析工具时，它可能具有挑战性，因为没有适合所有需求的工具。
开源数据分析工具有哪些？这 10 个最佳开源数据分析工具是市场上最好的软件。虽然它们可能不适合你的业务的确切需求，但它们仍提供你在业务中需要优先考虑的一些主要功能，然后你可以找到最适合你当前需求的功能。