免費大數據平台有哪些

① 請問有免費的大數據分析平台嗎

思邁特軟體Smartbi致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案。Smartbi適用於企業級數據分析，幫助企業將異構系統的數據取數到統一的數據倉庫中。

Excel更多是個人辦公數據處理工具。做企業級的商業數據分析，通常數據來自不同的業務系統，需要數據工程師整合到數據倉庫或者介入大數據平台，然後清洗、在輸出到數據層工前端的數據分析。整個過程涉及到業務部分——業務資料庫——數據倉庫——數據/BI部門——業務部門。而Smartbi可以連接企業資料庫、數據清洗、整合數據，利用細致的許可權分發數據和圖表看板，多人合作形成可視化報告。

BI軟體數據處理指的是在數據分析之前對數據進行清洗（extract）、轉換（transform）、載入（load），簡稱ETL。源數據可能來自不同的業務系統，它們有不同的數據格式，也包含一些冗餘的信息。ETL負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後，進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘提供決策支持的數據。
我們使用excel做數據計算的時候，往往需要用戶進行大量復雜繁瑣的的平面單元格公式計算，而用Smartbi進行數據分析時，我們直接在搜索頁面輸入想要分析的內容，通過AI人機對話，系統自動分析出可視化圖，圖表也是根據分析情況自動給推薦的。Smartbi自然語言分析基於預訓練的語言模型，賦予智能機器人（下文簡稱小麥）強大的語言解析能力，能快速的將對應的信息反饋給用戶，致力於幫助用戶更智能的進行大數據分析，以推動業務發展和產業升級。
用戶可在系統通過語音或者文字輸入的方式傳遞自然語言，Smartbi會自行解析後將對應業務主題的數據分析結果或者對應的問答信息反饋給用戶，提供了更智能的用戶交互方式，極大的簡化了數據分析的過程。用戶也可在前端對小麥反饋的結果進行核實，提供對應的信息給小麥自動調優。

思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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② 目前國內有哪些好用的大數據分析平台

大數據分析平台有思邁特軟體Smartbi：思邁特軟體Smartbi是企業級商業智能和大數據分析品牌，經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

大數據分析平台靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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③ 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。

關於大數據平台的軟體有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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④ 有沒有可以免費試用的大數據分析平台

可以免費使用的大數據分析平台有：思邁特軟體Smartbi。作為成熟的大數據分析平台，具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果，而且讓數據可視化靈活強大，動靜皆宜，也為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像的空間。

思邁特軟體Smartbi大數據分析平台是：定位為一站式滿足所有用戶全面需求場景的大數據分析平台。它融合了BI定義的所有階段，並對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。

自2011年成立至今思邁特軟體Smartbi已經獲得數十項自主知識產權的軟體著作權登記證書，其中思邁特軟體Smartbi商業智能數據分析軟體（簡稱：思邁特軟體Smartbi）被認定為「廣東省高新技術產品」。
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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⑤ 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。

⑥ 大數據分析平台有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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.

7、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。

8、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。

⑦ 國內大數據平台有哪些可以免費試用的，或者免費測試一段時間的，不必是非常知名的平台

沒有免費的午餐……你就繼續使用他家的平台吧，雖然不知名，平台好用收費低就行了

⑧ 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。

⑨ 大數據技術平台有哪些

Java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑩ 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。

(10)免費大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。