1，有哪些好的數(shù)據(jù)來源或者大數(shù)據(jù)平臺2，比較好的大數(shù)據(jù)分析平臺有哪些聽說百分點(diǎn)公司不錯3，人工智能企業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些平臺啊4，國內(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)來源或者大數(shù)據(jù)平臺
推薦bit超級數(shù)據(jù)分析平臺，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)收集的時間，而且操作簡單，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，就是分析店鋪會員的，你可以參考一下。
2，比較好的大數(shù)據(jù)分析平臺有哪些聽說百分點(diǎn)公司不錯
百分點(diǎn)確實(shí)這方面很不錯的，而且技術(shù)也好，還獲得過很多榮譽(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，不過應(yīng)該是可以免費(fèi)體驗(yàn)一段時間
3，人工智能企業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些平臺啊
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 評選十大最具商業(yè)影響力、資本號召力的人工智能平臺。像這些都屬于后臺研發(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，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，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，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。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺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、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(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)跟不上也沒辦法，需求決定市場。說說更通用的數(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)分析工具分成兩個維度：第一維度：數(shù)據(jù)存儲層——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——部門級——企業(yè)級——bi級1、數(shù)據(jù)存儲層數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫的概念和數(shù)據(jù)庫語言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲方式，數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。sql查詢語言必不可少，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，這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫，經(jīng)常用于個人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲；mysql數(shù)據(jù)庫，這個對于部門級或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用是必要的，這個時候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫的庫結(jié)構(gòu)和sql語言的數(shù)據(jù)查詢能力。sql server2005或更高版本，對中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以采用sql server數(shù)據(jù)庫，其實(shí)這個時候本身除了數(shù)據(jù)存儲，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)庫都是大型數(shù)據(jù)庫了，主要是企業(yè)級，特別是大型企業(yè)或者對數(shù)據(jù)海量存儲需求的就是必須的了，一般大型數(shù)據(jù)庫公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺。bi級別，實(shí)際上這個不是數(shù)據(jù)庫，而是建立在前面數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的，企業(yè)級應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫。data warehouse，建立在dw機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲基本上都是商業(yè)智能平臺，整合了各種數(shù)據(jù)分析，報(bào)表、分析和展現(xiàn)！bi級別的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合bi產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢。2、報(bào)表層企業(yè)存儲了數(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，尤其是在國內(nèi)。傳統(tǒng)報(bào)表解決的是展現(xiàn)問題，目前國內(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)庫中取數(shù)進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對而言，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excel來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，有能力把excel玩成統(tǒng)計(jì)工具不如專門學(xué)會統(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)等開始越來越重視商業(yè)分析，現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測分析軟件；sas軟件：sas相對spss其實(shí)功能更強(qiáng)大，sas是平臺化的，em挖掘模塊平臺整合，相對來講，sas比較難學(xué)些，但如果掌握了sas會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，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，會有收獲的！jmp分析：sas的一個分析分支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。其實(shí)，近年來excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。ppt：辦公常用，用來寫數(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，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，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因“沒地方放”而不得棄掉那些“看似無用”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)，對我們的發(fā)展沒有任何意義。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，主要包括可以簡化數(shù)據(jù)挖掘的過程中一些設(shè)計(jì)以及評價，還有各類數(shù)據(jù)藝術(shù)。工具三：stormstorm這個實(shí)時的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它有分布式以及容錯的特點(diǎn)，還是開源軟件。storm可以對非常龐大的一些數(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支持各類編程語言，而且很簡單，使用它時相當(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某個國家為了實(shí)施信息高速路施行了一個計(jì)劃，那就是hpcc。這個計(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，以此來開發(fā)千兆比特的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，還有支持太位級網(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b級數(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)的海洋變得浩瀚無垠，因?yàn)槟抢锩妗叭际菍殹?。?shù)據(jù)分析再怎么說也是一個專業(yè)的領(lǐng)域，沒有數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫這些知識的支撐，對于我們這些市場、業(yè)務(wù)的人員來說，難度真的不是一點(diǎn)點(diǎn)。從國外一線大牌到國內(nèi)宣傳造勢強(qiáng)大的品牌，我們基本試用了一個遍，總結(jié)一句話“人人都是數(shù)據(jù)分析師”這個坑實(shí)在太大，所有的數(shù)據(jù)分析工具無論宣傳怎樣，都有一定的學(xué)習(xí)成本，尤其是要深入業(yè)務(wù)實(shí)際。今天就我們用過的幾款工具簡單總結(jié)一下，與大家分享。1、tableau這個號稱敏捷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