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大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品有哪些,有哪些好的數(shù)據(jù)來(lái)源或者大數(shù)據(jù)平臺(tái)

發(fā)布時(shí)間:2023-11-16
1,有哪些好的數(shù)據(jù)來(lái)源或者大數(shù)據(jù)平臺(tái)2,比較好的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些聽說(shuō)百分點(diǎn)公司不錯(cuò)3,人工智能企業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些平臺(tái)啊4,國(guó)內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品有哪些5,大數(shù)據(jù)分析工具有哪些有什么特點(diǎn)1,有哪些好的數(shù)據(jù)來(lái)源或者大數(shù)據(jù)平臺(tái) 推薦bit超級(jí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái),它整合了淘寶、京東、阿里云、鷹眼數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)應(yīng)用,大大節(jié)省了數(shù)據(jù)收集的時(shí)間,而且操作簡(jiǎn)單,還有很多免費(fèi)的行業(yè)模板可以使用。這是我在上面使用的一組模板,就是分析店鋪會(huì)員的,你可以參考一下。
2,比較好的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些聽說(shuō)百分點(diǎn)公司不錯(cuò) 百分點(diǎn)確實(shí)這方面很不錯(cuò)的,而且技術(shù)也好,還獲得過(guò)很多榮譽(yù)的,有專門的大數(shù)據(jù)全棧技術(shù),包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)融合目前這種數(shù)據(jù)分析工具基本都要收費(fèi)的,不過(guò)應(yīng)該是可以免費(fèi)體驗(yàn)一段時(shí)間
3,人工智能企業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些平臺(tái)啊 作為其中大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域的10強(qiáng)企業(yè),天云大數(shù)據(jù)的人工智能平臺(tái)maxim ai格外吸睛,maxim ai突破了hadoop、spark在部署使用上的瓶頸,在spark/alluxio分布式內(nèi)存計(jì)算框架下,使用scala語(yǔ)言徹底重構(gòu)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)算法,同時(shí)采用free coding的免代碼交互式調(diào)參優(yōu)化,不再依賴于昂貴的gpu,在商業(yè)化x86集群上即可運(yùn)行深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了從并行化計(jì)算到分布式計(jì)算的轉(zhuǎn)變。從而解決了分布式與機(jī)器學(xué)習(xí)算法難結(jié)合的問(wèn)題,能夠幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)ai產(chǎn)業(yè)化。此前不久,天云大數(shù)據(jù)的maxim ai亦入選由zdnet 評(píng)選十大最具商業(yè)影響力、資本號(hào)召力的人工智能平臺(tái)。像這些都屬于后臺(tái)研發(fā),或者軟件開發(fā)范疇,所以可以考計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)的證書。
4,國(guó)內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品有哪些 未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái),是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái),其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù),支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通過(guò)第三方插件技術(shù),很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集,數(shù)據(jù)模型的搭建,數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程,平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分,模型配置部分,模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)公司還是做前端可視化展現(xiàn)的偏多,bat算是真正做了大數(shù)據(jù)的,行業(yè)有硬性需求,別的行業(yè)跟不上也沒(méi)辦法,需求決定市場(chǎng)。說(shuō)說(shuō)更通用的數(shù)據(jù)分析吧。大數(shù)據(jù)分析也屬于數(shù)據(jù)分析的一塊,在實(shí)際應(yīng)用中可以把數(shù)據(jù)分析工具分成兩個(gè)維度:第一維度:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層——數(shù)據(jù)報(bào)表層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)展現(xiàn)層第二維度:用戶級(jí)——部門級(jí)——企業(yè)級(jí)——bi級(jí)1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的概念和數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言,這方面不一定要深鉆研,但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式,數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。sql查詢語(yǔ)言必不可少,精通最好??蓮某S玫膕elece查詢,update修改,delete刪除,insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。access2003、access07等,這是最基本的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù),經(jīng)常用于個(gè)人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ);mysql數(shù)據(jù)庫(kù),這個(gè)對(duì)于部門級(jí)或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用是必要的,這個(gè)時(shí)候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)結(jié)構(gòu)和sql語(yǔ)言的數(shù)據(jù)查詢能力。sql server2005或更高版本,對(duì)中小企業(yè),一些大型企業(yè)也可以采用sql server數(shù)據(jù)庫(kù),其實(shí)這個(gè)時(shí)候本身除了數(shù)據(jù)存儲(chǔ),也包括了數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)分析了,甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了。db2,oracle數(shù)據(jù)庫(kù)都是大型數(shù)據(jù)庫(kù)了,主要是企業(yè)級(jí),特別是大型企業(yè)或者對(duì)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)需求的就是必須的了,一般大型數(shù)據(jù)庫(kù)公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺(tái)。bi級(jí)別,實(shí)際上這個(gè)不是數(shù)據(jù)庫(kù),而是建立在前面數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上的,企業(yè)級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。data warehouse,建立在dw機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本上都是商業(yè)智能平臺(tái),整合了各種數(shù)據(jù)分析,報(bào)表、分析和展現(xiàn)!bi級(jí)別的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)合bi產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢(shì)。2、報(bào)表層企業(yè)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)需要讀取,需要展現(xiàn),報(bào)表工具是最普遍應(yīng)用的工具,尤其是在國(guó)內(nèi)。傳統(tǒng)報(bào)表解決的是展現(xiàn)問(wèn)題,目前國(guó)內(nèi)的帆軟報(bào)表finereport已經(jīng)算在業(yè)內(nèi)做到頂尖,是帶著數(shù)據(jù)分析思想的報(bào)表,因其優(yōu)異的接口開放功能、填報(bào)、表單功能,能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出,涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。tableau、finebi之類,可分在報(bào)表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。finebi和tableau同屬于近年來(lái)非常棒的軟件,可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件,我常用finebi從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對(duì)而言,可視化tableau更優(yōu),但finebi又有另一種身份——商業(yè)智能,所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。3、數(shù)據(jù)分析層這個(gè)層其實(shí)有很多分析工具,當(dāng)然我們最常用的就是excel,我經(jīng)常用的就是統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘工具;excel軟件,首先版本越高越好用這是肯定的;當(dāng)然對(duì)excel來(lái)講很多人只是掌握了5%excel功能,excel功能非常強(qiáng)大,甚至可以完成所有的統(tǒng)計(jì)分析工作!但是我也常說(shuō),有能力把excel玩成統(tǒng)計(jì)工具不如專門學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)軟件;spss軟件:當(dāng)前版本是18,名字也改成了pasw statistics;我從3.0開始dos環(huán)境下編程分析,到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出spss社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包的變化,從重視醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開始越來(lái)越重視商業(yè)分析,現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測(cè)分析軟件;sas軟件:sas相對(duì)spss其實(shí)功能更強(qiáng)大,sas是平臺(tái)化的,em挖掘模塊平臺(tái)整合,相對(duì)來(lái)講,sas比較難學(xué)些,但如果掌握了sas會(huì)更有價(jià)值,比如離散選擇模型,抽樣問(wèn)題,正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等還是sas比較好用,另外,sas的學(xué)習(xí)材料比較多,也公開,會(huì)有收獲的!jmp分析:sas的一個(gè)分析分支xlstat:excel的插件,可以完成大部分spss統(tǒng)計(jì)分析功能4、表現(xiàn)層表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化,以上每種工具都幾乎提供了一點(diǎn)展現(xiàn)功能。finebi和tableau的可視化功能上文有提過(guò)。其實(shí),近年來(lái)excel的可視化越來(lái)越棒,配上一些插件,使用感更佳。ppt:辦公常用,用來(lái)寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告;xmind&百度腦圖:梳理流程,幫助思考分析,展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的層次;xcelsius軟件:dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報(bào)表工具,可以直接讀取數(shù)據(jù)庫(kù),在excel里建模,互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn),最大特色還是可以在ppt中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)報(bào)表 5,大數(shù)據(jù)分析工具有哪些有什么特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)是寶藏,人工智能是工匠。大數(shù)據(jù)給了我們前所未有的收集海量信息的可能,因?yàn)閿?shù)據(jù)交互廣闊,存儲(chǔ)空間近乎無(wú)限,所以我們?cè)僖膊挥靡颉皼](méi)地方放”而不得棄掉那些“看似無(wú)用”的數(shù)據(jù)。在浩瀚的數(shù)據(jù)中,如果放置這些數(shù)據(jù),不去分析整理,那就相當(dāng)于一堆廢的數(shù)據(jù),對(duì)我們的發(fā)展沒(méi)有任何意義。今天給大家分享的就是:大數(shù)據(jù)分析工具的介紹和使用。工具一:pentaho bipentaho bi和傳統(tǒng)的一些bi產(chǎn)品不一樣,這個(gè)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、開源軟件以及企業(yè)級(jí)別的bi產(chǎn)品,便于商務(wù)智能的應(yīng)用開發(fā)。自從pentaho bi出現(xiàn)后,它使得quartz、jfree等面向商務(wù)智能的這些獨(dú)立產(chǎn)品,有效的集成一起,再構(gòu)成完整且復(fù)雜的一項(xiàng)項(xiàng)商務(wù)智能的解決方案。工具二:rapidminer在世界范圍內(nèi),rapidminer是比較好用的一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。很大程度上,rapidminer有比較先進(jìn)的技術(shù)。rapidminer數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)涉及了很多的范圍,主要包括可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中一些設(shè)計(jì)以及評(píng)價(jià),還有各類數(shù)據(jù)藝術(shù)。工具三:stormstorm這個(gè)實(shí)時(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),它有分布式以及容錯(cuò)的特點(diǎn),還是開源軟件。storm可以對(duì)非常龐大的一些數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,還可以運(yùn)用在hadoop批量數(shù)據(jù)的處理。storm支持各類編程語(yǔ)言,而且很簡(jiǎn)單,使用它時(shí)相當(dāng)有趣。像阿里巴巴、支付寶、淘寶等都是它的應(yīng)用企業(yè)。工具四:hpcc某個(gè)國(guó)家為了實(shí)施信息高速路施行了一個(gè)計(jì)劃,那就是hpcc。這個(gè)計(jì)劃總共花費(fèi)百億美元,主要目的是開發(fā)可擴(kuò)展的一些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及軟件,以此來(lái)開發(fā)千兆比特的網(wǎng)絡(luò)技術(shù),還有支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能,進(jìn)而拓展研究同教育機(jī)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)連接的能力。工具五:hadoophadoop這個(gè)軟件框架主要是可伸縮、高效且可靠的進(jìn)行分布式的處理大量數(shù)據(jù)。hadoop相當(dāng)可靠,它假設(shè)了計(jì)算元素以及存儲(chǔ)可能失敗,基于此,它為了保證可以重新分布處理失敗的節(jié)點(diǎn),維護(hù)很多工作數(shù)據(jù)的副本。hadoop可伸縮,是因?yàn)樗梢詫?duì)pb級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。當(dāng)數(shù)據(jù)變得多多益善,當(dāng)移動(dòng)設(shè)備、穿戴設(shè)備以及其他一切設(shè)備都變成了數(shù)據(jù)收集的“接口”,我們便可以盡可能的讓數(shù)據(jù)的海洋變得浩瀚無(wú)垠,因?yàn)槟抢锩妗叭际菍殹薄?shù)據(jù)分析再怎么說(shuō)也是一個(gè)專業(yè)的領(lǐng)域,沒(méi)有數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)這些知識(shí)的支撐,對(duì)于我們這些市場(chǎng)、業(yè)務(wù)的人員來(lái)說(shuō),難度真的不是一點(diǎn)點(diǎn)。從國(guó)外一線大牌到國(guó)內(nèi)宣傳造勢(shì)強(qiáng)大的品牌,我們基本試用了一個(gè)遍,總結(jié)一句話“人人都是數(shù)據(jù)分析師”這個(gè)坑實(shí)在太大,所有的數(shù)據(jù)分析工具無(wú)論宣傳怎樣,都有一定的學(xué)習(xí)成本,尤其是要深入業(yè)務(wù)實(shí)際。今天就我們用過(guò)的幾款工具簡(jiǎn)單總結(jié)一下,與大家分享。1、tableau這個(gè)號(hào)稱敏捷bi的扛把子,魔力象限常年位于領(lǐng)導(dǎo)者象限,界面清爽、功能確實(shí)很強(qiáng)大,實(shí)至名歸。將數(shù)據(jù)拖入相關(guān)區(qū)域,自動(dòng)出圖,圖形展示豐富,交互性較好。圖形自定義功能強(qiáng)大,各種圖形參數(shù)配置、自定義設(shè)置可以靈活設(shè)置,具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理
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