ai大數(shù)據(jù)分析工具？人工智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用到正確的軟件有:1、相對(duì)于傳統(tǒng)分析和商業(yè)統(tǒng)計(jì)來(lái)說(shuō)，廣泛的軟件工具有Excel、SPSS和SAS。2、對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘來(lái)說(shuō)，因此數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)行業(yè)中的重要地位，因此

ai大數(shù)據(jù)分析工具？

人工智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用到正確的軟件有:

1、相對(duì)于傳統(tǒng)分析和商業(yè)統(tǒng)計(jì)來(lái)說(shuō)，廣泛的軟件工具有Excel、SPSS和SAS。

2、對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘來(lái)說(shuō)，因此數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)行業(yè)中的重要地位，因此不使用的軟件工具非常反詰機(jī)器學(xué)習(xí)，具體方法的軟件工具是SPSS Modeler。

3、大數(shù)據(jù)可視化。在這個(gè)領(lǐng)域，最常用目前確實(shí)是最杰出的軟件莫過(guò)于TableAU。

4、關(guān)系分析。關(guān)系分析是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的一個(gè)新的分析熱點(diǎn)，其最為簡(jiǎn)單的是一款可視化的輕量工具——Gephi。

請(qǐng)問(wèn)，有什么數(shù)據(jù)分析軟件，能夠可視化、動(dòng)態(tài)的描述某項(xiàng)指標(biāo)的變動(dòng)及內(nèi)在原因？

現(xiàn)在有很多商務(wù)智能BI工具都這個(gè)可以做啊，PowerBI、tableau之類(lèi)的，這些表現(xiàn)出的日志報(bào)告通過(guò)在用多屏幕可視化，讓自己能迅速地回答問(wèn)題。

另外也可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源的多屏幕儀表板，這個(gè)可以不能執(zhí)行四維一體的分析任務(wù)，.例如篩選視圖、按照參數(shù)、迅速計(jì)算在內(nèi)下鉆檢查基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。到時(shí)再點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，即可立馬回答那些出乎意料的問(wèn)題。論數(shù)據(jù)可以不是本季、本周、當(dāng)前這個(gè)小時(shí)或30秒之前的。

BI商業(yè)智能工具都可以不，比如奧威BI工具之類(lèi)的。用這些工具制作的BI數(shù)據(jù)可視化分析報(bào)表，讓報(bào)表瀏覽者能不管什么人按需講，.例如像下面這樣的：

相互聯(lián)動(dòng)多圖并且分析、右擊智能鉆取、自由如何修改篩選條件、自定義設(shè)置字段與維度組合（決定分析什么維度）……這些都能在瀏覽的網(wǎng)頁(yè)狀態(tài)下迅速地基于。比較感興趣朋友也可以去奧威軟件的demo平臺(tái)上再體驗(yàn)下！

如何自己找數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目來(lái)做？

給大家提供兩個(gè)公開(kāi)的的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目來(lái)源：

阿里天池阿里天池是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽平臺(tái)，有獎(jiǎng)金不算太多的實(shí)戰(zhàn)競(jìng)賽，也有供學(xué)員備戰(zhàn)的學(xué)習(xí)賽。對(duì)剛?cè)腴T(mén)數(shù)據(jù)分析的同學(xué)來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)賽是比較不錯(cuò)的選擇。在想提高技能的同時(shí)，也能全面對(duì)標(biāo)其他同學(xué)，判斷自己的競(jìng)爭(zhēng)力。

下面是幾個(gè)較容易上手的學(xué)習(xí)賽項(xiàng)目：

整租數(shù)據(jù)集分析賽：

這是一個(gè)相對(duì)于兩個(gè)開(kāi)放的問(wèn)題，側(cè)重點(diǎn)不同分析的思路，是練習(xí)數(shù)據(jù)分析的最佳的方法項(xiàng)目選擇。

2.零基礎(chǔ)入門(mén)數(shù)據(jù)挖掘-二手車(chē)交易價(jià)格預(yù)測(cè)

這是一個(gè)是個(gè)的回歸問(wèn)題，都是機(jī)器學(xué)習(xí)最好上手的項(xiàng)目。

3.零基礎(chǔ)入門(mén)NLP-新聞文本分類(lèi)

這是文本處理、NLP的入門(mén)項(xiàng)目。

以外怎么學(xué)習(xí)賽，阿里天池另外競(jìng)爭(zhēng)程度兇猛的競(jìng)賽：如算法大賽、程序設(shè)計(jì)大賽、可視化大賽、諸神之戰(zhàn)等，同學(xué)們是可以依據(jù)自己比較感興趣發(fā)展方向選擇比賽項(xiàng)目。

KaggleKaggle（）成立于2010年，是一個(gè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)的網(wǎng)競(jìng)賽平臺(tái)。Kaggle上的競(jìng)賽有多種，如獎(jiǎng)金高且競(jìng)爭(zhēng)激烈的Featured項(xiàng)目，相對(duì)于入門(mén)學(xué)習(xí)級(jí)別的Research項(xiàng)目。

Kaggle項(xiàng)目雖然不取消編程語(yǔ)言，但絕大多數(shù)隊(duì)伍會(huì)選用比較Python和R，所以才你需要大概認(rèn)識(shí)其中一種。

下面是三個(gè)入門(mén)級(jí)的比較經(jīng)典項(xiàng)目：

1.Titanic:Machine LearningreturningDisaster（泰坦尼克：從災(zāi)難中學(xué)）：

Prices:Advanced Regression Techniques（房?jī)r(jià)分析和預(yù)測(cè)：高階回歸技巧）

Recognition（數(shù)字識(shí)別）

英文好的同學(xué)是可以你選Kaggle的項(xiàng)目來(lái)去練習(xí)，這是一個(gè)受?chē)?guó)際認(rèn)可的數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽平臺(tái)，在這個(gè)平臺(tái)上成績(jī)比較穩(wěn)的同學(xué)，是不愁求職的，大都別人來(lái)找你。

前塵過(guò)往經(jīng)驗(yàn)當(dāng)然，之外上面的項(xiàng)目，平時(shí)工作中多數(shù)也會(huì)都用到數(shù)據(jù)分析，你可以不從之前工作中總結(jié)數(shù)據(jù)分析的思路。

雖說(shuō)數(shù)據(jù)并非你一次性處理的，不過(guò)分析的思路是通用的。

數(shù)據(jù)分析是為解決問(wèn)題而生呀，過(guò)去靠積累的實(shí)際數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)自己?jiǎn)栴}由此提出解決方案的經(jīng)驗(yàn)，是數(shù)據(jù)分析的精華所在的位置。不要忽視哦！

我前的有收拾過(guò)50多個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，是想的話轉(zhuǎn)發(fā)本文，私信給我我“項(xiàng)目”額外