BigML
BigML是一个机器学习的工具。 如果拿数码摄影做类比, BigML使用起来简单得就像傻瓜相机那样, 同时有具备了单反的功能。 用户只需要上传数据, 格式化数据, 然后BigML就根据这些变量生成一个预测模型。 就这么简单。 下图就是Derrick Harris根据自己在用健康应用App软件Fitbit统计出来自己一天的活动数据和消耗的卡路里, BigML做出的预测模型。
Google Fusion Table
Google Fusion Table 是Google的一个实验性数据可视化工具。用户界面算不上多好,不过使用非常简单。下图就是Derrick Harris把公开的各国枪支犯罪的数据上传上去得出的可视化地图。
Infogram
如果你的数据量不大,比如列数和行数不多的话。Infogram 是个不错的可视化选择。Infrogram最初提供信息图的模板,而去年又开始增加了大量的图表的模板。用户上传数据后,可以生成互动的图表,这些图表可以嵌入网页使用。
此外,Infogram还提供了一些样本数据供用户试验。用户可以看这些样本数据生成的图表,如果喜欢的话,可以用自己的数据替换。
下图是本站编辑根据本站的文章“GE的千亿美元数据转型”进行词频分析并用Infogram生成的词频表以及词云图。
Many Eyes
Many Eyes是IBM的一个Web服务。提供很多可视化的工具,包括各种图表。而Many Eyes最强的就是文本分析功能。
下图就是利用Many Eye上的数据例子对马丁路德金牧师的“我有一个梦”进行文本分析产生的词云图(Many Eyes 还不支持中文分词)。
比如“我有一个梦”的演讲里Freedom出现的频次最多。 我们还可以建一个单词树,来专门看从Freedom延伸下去的词。
Statwing是一个非常简单的教会用户使用统计图表的应用。你只需要上传数据,把你需要关注的变量打上勾,Statwing就可以把统计关系图画出来。而且可以把各个变量的样本大小,最大最小值, 平均数, 中位数以及标准方差等一系列统计指标列出来。
下图是Derrick Harris上传的自己的Fitbit的数据。 试图研究一下自己的每天活动和卡路里消耗量的关系。
Tableau Public 是Tableau的免费版本。它需要一些结构化的数据,也需要你懂一些BI。不过类似于拖拽这样的功能,对于那些想试试的用户来说,还是比较方便的。
下图是根据data.gov上最近7天的地震数据用Tableau生成的可视化的图。读者也可以试一试, 数据在这里
总结:这些数据分析及可视化的工具,可以很简单地帮助用户实现一些看起来很难的分析或者可视化。 对于那些想试着上手的用户来说, 是一个接触数据分析和可视化的捷径。 不过, 需要注意的是,很多工具需要的是结构化的数据,比如列作为变量, 行做为样本。因此,在使用这些工具之前, 需要对数据进行清洗, 把数据整理成为可用的格式才可以使用。
via:http://www.ctocio.com/ccnews/11262.html
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