數據平台有哪些

1. 常用的大數據分析平台有哪些

國家數據： http://data.stats.gov.cn可以查詢到國家統計局調查統計的各專業領域的主要指標時間序列數據。

阿里指數： https://index.1688.com最權威專業的行業價格、供應、采購趨勢分析。

微指數： https://data.weibo.com/index微指數是對提及量、閱讀量、互動量加權得出的綜合指數，更加全面的體現關鍵詞在微博上的熱度情況。

微信指數： 微信裡面搜一搜“微信指數”就能直接找到。立足於微信生態，依託海量用戶數據，微信指數具有天生優勢。

淘寶生意參謀： https://sycm.taobao.com生意參謀基於“支付金額=訪客數*轉化率*客單價”這一公式，幫你快速定位生意波動的核心因素。

搜狗指數： http://shu.sogou.com/全網熱門事件、品牌、人物等查詢詞的搜索熱度變化趨勢，掌握網民需求變化.

頭條指數： https://index.toutiao.com/頭條指數是巨量引擎雲圖推出的一種數據產品。

360指數： http://index.haosou.com360趨勢是以360產品海量用戶數據為基礎的大數據展示平台。

飛瓜數據： https://www.feigua.cn/飛瓜數據是短視頻領域權威的數據分析平台，提供抖音數據和快手數據等。

七麥數據： https://www.qimai.cn/七麥數據是國內專業的移動應用APP數據分析平台。

網路指數： http://index..com你可以研究關鍵詞搜索趨勢、洞察網民興趣和需求、監測輿情動向、定位受眾特徵。

京東商智： https://sz.jd.com豐富的運營數據，覆蓋電商全域，提升運營效率。多維度行業競爭數據，刻畫行業趨勢，洞察消費特性，輔助運營決策。

2. 大數據平台的軟體有哪些

一、Phoenix
簡介：這是一個Java中間層，可以讓開發者在Apache HBase上執行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫，代碼位於GitHub上，並且提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。
Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBase scan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBase API、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒
二、Stinger
簡介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主導開發，運行在YARN上的DAG計算框架。
某些測試下，Stinger能提升10倍左右的性能，同時會讓Hive支持更多的SQL，其主要優點包括：
❶讓用戶在Hadoop獲得更多的查詢匹配。其中包括類似OVER的字句分析功能，支持WHERE查詢，讓Hive的樣式系統更符合SQL模型。
❷優化了Hive請求執行計劃，優化後請求時間減少90%。改動了Hive執行引擎，增加單Hive任務的被秒處理記錄數。
❸在Hive社區中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一種更現代、高效和高性能的方式來儲存Hive數據。
三、Presto
簡介：Facebook開源的數據查詢引擎Presto ，可對250PB以上的數據進行快速地互動式分析。該項目始於 2012 年秋季開始開發，目前該項目已經在超過 1000 名 Facebook 雇員中使用，運行超過 30000 個查詢，每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 當前支持 ANSI SQL 的大多數特效，包括聯合查詢、左右聯接、子查詢以及一些聚合和計算函數；支持近似截然不同的計數(DISTINCT COUNT)等。

3. 數據分析平台有哪些

作為一個新興的市場領域，自助式BI的廠商眾多，不同廠商推出的自助式BI產品，在易用性、復雜性和功能上各不相同。有些產品可能主要用於簡單的儀表盤和可視化，而不能承擔更復雜的任務，如自助數據准備、數據發現或互動式可視化探索。也有類似於Smartbi的全能型BI工具，支持從多數據源整合、ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用的全線功能。總之，選擇適合自己的自助式BI，大幅降低商業智能的使用門檻，是企業從數據分析中獲益的最快路徑。像思邁特軟體開發的Smartbi自助分析平台，它主要圍繞業務人員提供企業級數分析工具和服務，以業務、問題為向導，讓企業里的每一個人釋放數據價值，讓大數據應用和分析走進員工和管理者工作中，激發各層人員對數據的認知、挖掘和運用；通過推動全員自助分析、數據共享，提升企業數據資產價值，促進業務發展、風險控制和內部管理，進而推動數字化轉型大數據可視化是進行各種大數據分析解決的最重要組成部分之一，通過思邁特軟體Smartbi數據加工工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。

Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

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4. 大數據平台的軟體有哪些

一、Phoenix

這是一個Java中間層，可以讓開發者在Apache HBase上執行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫，代碼位於GitHub上，並且提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。

Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBase scan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBase API、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒。

二、Presto

Facebook開源的數據查詢引擎Presto ，可對250PB以上的數據進行快速地互動式分析。該項目始於 2012 年秋季開始開發，目前該項目已經在超過 1000 名 Facebook 雇員中使用，運行超過 30000 個查詢，每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。

Presto 當前支持 ANSI SQL 的大多數特效，包括聯合查詢、左右聯接、子查詢以及一些聚合和計算函數;支持近似截然不同的計數(DISTINCT COUNT)等。

三、Shark

Shark即Hive on Spark，本質上是通過Hive的HQL解析，把HQL翻譯成Spark上的RDD操作，然後通過Hive的metadata獲取資料庫里的表信息，實際HDFS上的數據和文件，會由Shark獲取並放到Spark上運算。Shark的特點就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()這樣的API，把HQL得到的結果集，繼續在scala環境下運算，支持自己編寫簡單的機器學習或簡單分析處理函數，對HQL結果進一步分析計算。

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5. 大數據平台都有哪些

阿里雲大數據

6. 工業大數據平台推薦有哪些

那必須是作為行業領頭羊徐工信息漢雲平台啊！徐工信息漢雲擁有強大的設備連接、數據採集和邊緣計算能力，可為工業企業提供「端-雲-用」一體化數字化能力。徐工信息的工業物聯網大數據平台採用的是分布式架構，將成百上千台伺服器集成到一起，構建成「超級計算機」，通過利用這台「超級計算機」，實現千億數據的存儲和快速查詢，百萬級數據的並發處理，為工業企業提供數據化的決策，以及優化資源配置。有不明白的可以再問我

7. 大數據有哪些常用的平台

大數據有三個主要部分，分別是數學，統計學和計算機等學科。大數據基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度，所以要重視基礎知識的學習。

大數據平台是對海量結構化、非結構化、半機構化數據進行採集、存儲、計算、統計、分析處理的一系列技術平台。大數據平台處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據倉庫工具無法處理完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的各類技術。

(7)數據平台有哪些擴展閱讀：

注意事項：

大數據的第一站就是收集和存儲海量數據（公開/隱私）。現在每個人都是一個巨大的數據源，通過智能手機和個人筆記本釋放出大量的個人行為信息。獲取數據似乎已經變得越來越容易，數據收集這一模塊最大的挑戰在於獲取海量數據的高速要求以及數據的全面性考慮。

傳統商業智能在數據清洗處理的做法（ETL）是，把准確的數據放入定義好的格式中，通過基礎的抽取統計生成高維度的數據，方便直接使用。然而大數據有個最突出的特徵——數據非結構化或者半結構化。因為數據有可能是圖片，二進制等等。數據清洗的最大挑戰來了——如何轉化處理大量非結構數據，便於分布式地計算分析。

8. 有哪些好的數據來源或者大數據平台

網路指數、阿里指數、追燦數據、神策數據、百分點等等，應用范圍不同