文本大数据分析工具
简述信息一览：
大数据分析工具有哪些
1、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
2、大数据分析工具主要有以下几种：Hadoop、Spark、Hive、Pig、HBase、Flink、Kafka、TensorFlow、商业智能工具以及Python工具库。首先，Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它提供了HDFS和MapReduce，能够处理大规模数据，并且具有高容错性、高可用性和高性能。
3、数据分析层工具： **Excel软件**：功能强大，尽管多数人仅使用了其5%的功能，但足以完成统计分析工作。 **SPSS软件**：当前版本为PASW Statistics 18，适用于社会科学统计和商业分析预测。数据展现层工具： **PowerPoint软件**：普遍用于编写报告和展示数据分析结果。
这回,一张图搞明白常用的文本数据研究工具
首先，了解工具定位与设计理念。典型文本处理软件NVivo、ATLAS.ti、MAXQDA适用于扎根理论研究，侧重质化分析与混合研究方法，而DiVoMiner则作为文本大数据分析平台，主打自上而下的编码架构。CiteSpace和UCINET则专注于文献与网络关系分析。
它们之间的区别在于研究方法性质、文本分析逻辑以及应用范围。内容分析法属于定量研究，通过统计分析描述文本内容，产出结果通常是数据及其说明。扎根理论、文本分析和话语分析则属于定性研究，***用归纳法从文本中发现理论。
数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
内容分析法、文献计量法与系统综述是三种以文献为样本的研究方法。内容分析法是一种定量分析方法，通过数学与统计学方法描述、评价和预测科学技术现状与发展趋势，旨在提供量化的信息内容。
第一步，考察表格结构，不合理的地方重新动刀子。但实际工作中有可能没那么理想，因为原始数据不是你***集的，即便看到数据结构不合适（尤其是缺内容），也只能干瞪眼，有必要同时又可能的话，打回对方重写。
汉语在线分词,有哪些网站或者工具可以直接看分词效果?
在国内大数据中文分词工具中，NLPIR大数据语义智能分析平台、哈工大语言云（LTP）、《同义词词林》扩展版及结巴分词都是值得关注的工具。以下分别介绍它们各自的优势及功能。
Jieba：Jieba是Python中使用广泛的中文分词工具，支持精确、全模式、搜索引擎模式，包含繁体分词和自定义词典。其原理基于词典分词，对未在词典内的词，使用HMM算法识别新词。Jieba***用动态规划算法，通过有向无环图查找，使得词的切割组合联合概率最大，再利用HMM算法进行二次分词，即新词识别。
中文分词工具推荐：腾讯的TexSmart，结巴，LTP TexSmart，由腾讯开发，提供在线演示及API调用。API调用时需注意，若使用代理需关闭，否则会出错。返回结果为JSON格式，word_list字段可视为分词结果。结巴，提供详细使用方法，安装方式有全自动、半自动和手动三种。分词代码简洁易懂。
优词云工具在文本分析量上有一定限制，但提供的词频统计数据下载功能较为实用。它支持可选词云图，显示不重复单词300以上，尽管不支持词性可视化图，但其在特定场景下仍具有一定的应用价值。
PkuSeg专注于多领域分词，支持新闻、网络、医药、旅游等多个领域，具有较高的分词准确率。THULAC是一个高效工具，利用大规模语料库训练，提供分词和词性标注功能，速度较快。pyhanlp是HanLP的Python接口，支持自动下载和升级，兼容Python 2/3。
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