
无论是在构建大数据的应用程序,还是仅仅只想从开发的移动应用中得到一点点启发,程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具。这绝对是一个好东西,所以很多公司从程序员的需求和技能出发,构建了一些数据分析工具。
在过去的几年里,Derrick看到了很多初创公司,各类项目以及开发工具等等,它们都旨在为程序员带来先进的数据分析能力。有时候,程序员们会使用简单的脚本开发出强大的显示效果,或者在开发过程中使用一种更简易的方式来实现数据的交付功能,Derrick相信这是一个很有意义的发展趋势。
在云计算和移动应用的世界里,围绕一个简单的应用开创一个新事业已经比以往要容易的多。甚至在大公司,开发者都在为推销应用或者推进应用的货币化而奋斗。不过在应用的开发过程中,开发者可能需要加入一些数据流,这样才能让应用“火”起来。
毋庸置疑,大多数程序员的工作都是围绕着铺天盖地的代码而绝非数据流。所以程序员们可能需要一点点帮助,Derrick为开发者列举了12种工具(按字母排序),不过他表示也可能会有遗漏一些不错的选择,如果细心的读者发现的话,请在文章评论中留言。
1. BitDeli
BitDeli是今年11月份在旧金山成立的一家初创公司。它能衡量出任何使用Python脚本的应用程序的指标,联合创始人兼CEO Ville Tuulos告诉Derrick,脚本可以很简单,也可以很复杂——甚至未来可以延伸到机器学习。不过和“重量级选手”Hadoop相比,BitDeli自认为是一个轻量级的Ruby。
2. Continuuity
Continuuity是前Yahoo首席云架构师Todd Papaioannou和Facebook HBase的工程师Jonathan Gray的心血结晶,Continuuity想让所有的公司都能像Yahoo、Facebook一样运营。该团队创建了一个大数据工具,它可以简化Hadoop以及HBase集群的复杂性,而且包含一系列开发套件,旨在帮助程序员开发大数据应用,该平台采用Hadoop技术,允许开发者在防火墙内外对大数据应用软件进行部署、扩展和管理。公司联合创始人兼首席执行官Todd Papaioannou表示,作为一家初创企业,Continuuity正在试图掀起下一波大数据应用软件的浪潮,公司所提供的工具能够大大提高处于开发状态的软件不同部分与阶段的扩展性。
3. Flurry
Flurry是移动应用统计分析领域里的标杆,正因为在行业内独特的优势,它每年的营收高达一亿美元。Flurry拥有非常全面的功能,不仅仅只是帮助开发者构建移动应用,它还帮助开发者分析所有的数据,进而产生更大的效益。其实数据也支撑了该公司的广告网络,他们通过数据分析可以帮助开发者推送准确的广告到需要的用户面前。不过单纯从移动应用的数据统计功能来看,Flurry绝对是处于领先地位。其功能模块设置合理,分析维度全面,分析流程也易于理解。
4. Google Prediction API
Google Prediction API可能是最酷的工具了!Google Prediction API是一个基于云服务的机器学习工具,它可以帮助开发者分析数据,并为应用程序加入情感分析、反垃圾邮件、追加销售分析、识别可疑活动和诊断等功能。 这套API支持众多编程语言,比如.NET、Go 、Java、PHP、Ruby、Python、JavaScript、Objective-C以及应用脚本语言等。Google的开发者主页提供了相关的培训和开发指南,读者可以访问Prediction API介绍页面进行学习。
5. Infochimps
尽管Infochimps非常努力的想让自己成为一家企业级的IT公司,但是显然还有一定的差距。不过与公司同名的平台的确为开发者们带来了真正的价值。配置和管理大数据环境的工具称之为Wukong——这是一个基于Ruby的命令行界面,开发者可以编写大数据应用调用Data Delivery Service或Hadoop,使用的语法也非常简单,开发者无需学习MapReduce或者Flume。Infochimps的首席战略官Dhruv Bansal介绍:常见的情况是,客户用Infochimps的平台开发程序处理分析数据,只有在需要批量分析海量数据时才会用到Hadoop。基于这种经验,他们的新版本关注的重点是对数据的实时处理功能(而不是Hadoop)。(本文来自:CDA数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14