智能交通大數據分析挖掘工具
1. 大數據分析一般用什麼工具呢
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
R軟體
SPSS
Excel
SAS軟體
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
2. 大數據分析一般用什麼工具分析
在大數據處理分析過程中常用的六大工具：
1、
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
3、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。
4、Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
3. 大數據分析怎麼做 ps數據挖掘工具求推薦
未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術, 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
4. 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用
交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。
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5. 大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具
大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。
大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：
1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
3、高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了"重大挑戰項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
十、Tableau Public
1、什麼是Tableau Public -大數據分析工具
這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具
以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用
十二、KNIME
1、什麼是KNIME - 數據分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
數據可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什麼是Google Fusion Tables
對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一，大數據分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起；您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什麼是NodeXL
它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：
數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什麼是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?
十六、Google搜索運營商
1、什麼是Google搜索運營商
它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。
2、Google搜索運算符的使用
更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。
十七、Excel解算器
1、什麼是Excel解算器
Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什麼是Dataiku DSS
這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：
1、前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。
2、數據倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數據集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
當然學大數據分析也有很多坑：
《轉行大數據分析師後悔了》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析培訓好就業嗎》、《轉行大數據分析必知技能》
6. 大數據分析一般用什麼工具分析
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
7. 大數據分析需要哪些工具
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
8. 大數據挖掘工具 公司需要一款數據挖掘的工具做數據挖掘 急用 求推薦
ethink軟體 中科大數據實驗室團隊研發的 很棒
9. 大數據分析工具有哪些，有什麼特點
大數據是寶藏，人工智慧是工匠。大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的數據。
在浩瀚的數據中，如果放置這些數據，不去分析整理，那就相當於一堆廢的數據，對我們的發展沒有任何意義。今天給大家分享的就是：大數據分析工具的介紹和使用。
工具一：Pentaho BI
Pentaho BI和傳統的一些BI產品不一樣，這個框架以流程作為中心，再面向Solution(解決方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、開源軟體以及企業級別的BI產品，便於商務智能的應用開發。自從Pentaho BI出現後，它使得Quartz、Jfree等面向商務智能的這些獨立產品，有效的集成一起，再構成完整且復雜的一項項商務智能的解決方案。
工具二：RapidMiner
在世界范圍內，RapidMiner是比較好用的一個數據挖掘的解決方案。很大程度上，RapidMiner有比較先進的技術。RapidMiner數據挖掘的任務涉及了很多的范圍，主要包括可以簡化數據挖掘的過程中一些設計以及評價，還有各類數據藝術。
工具三：Storm
Storm這個實時的計算機系統，它有分布式以及容錯的特點，還是開源軟體。Storm可以對非常龐大的一些數據流進行處理，還可以運用在Hadoop批量數據的處理。Storm支持各類編程語言，而且很簡單，使用它時相當有趣。像阿里巴巴、支付寶、淘寶等都是它的應用企業。
工具四：HPCC
某個國家為了實施信息高速路施行了一個計劃，那就是HPCC。這個計劃總共花費百億美元，主要目的是開發可擴展的一些計算機系統及軟體，以此來開發千兆比特的網路技術，還有支持太位級網路的傳輸性能，進而拓展研究同教育機構與網路連接的能力。
工具五：Hadoop
Hadoop這個軟體框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量數據。Hadoop相當可靠，它假設了計算元素以及存儲可能失敗，基於此，它為了保證可以重新分布處理失敗的節點，維護很多工作數據的副本。Hadoop可伸縮，是因為它可以對PB級數據進行處理。
當數據變得多多益善，當移動設備、穿戴設備以及其他一切設備都變成了數據收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓數據的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。