㈠ 大數據分析平台哪個好
大數據分析平台比較好的有:Cloudera、星環Transwarp、阿里數加、華為FusionInsight、Smartbi。
1、Cloudera
Cloudera提供一個可擴展、靈活、集成的平台,可拿喊此用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據,從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。
㈡ 有哪些好的查詢經濟數據的平台
好的查詢經濟數據的平台推薦幾個平常常用的數據網站。
1.中國經濟社會大數據研究平台。這個數據基本比較齊全,基本涵蓋統計年鑒上的各種數據,也可以進行數據可視化分析(國家統計局、國家知識產權局等)。
2.互聯網行業數據。199it,這個網址會披露最新的相關行業研究報告。
3.還有一個論壇,經管之家。我想如果你是經管相關的問題,應該也能在上面找到相關的答案。
經濟數據是國內生產總值,第一產業,第二產業(工業,建築業),第三產業(交通運輸倉儲及郵電通信業,批發零售貿易及餐飲業)。
2012年7月部分經濟數據已於上周陸續公布,多項數據遠遜於市場預期,CPI、PPI、工業增加值、出口、新增貸款等多項數據更是創下近期新低。多位專家預計,7月經濟數據不佳可能會倒逼「穩增長」提速,刺激政策或加快出台。
資料來源:網路—經濟數據
㈢ 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。㈣ 大數據分析網站有哪些
中國統計網(中國統計網(iTongji.CN)-國內大數據分析第一門戶),國內最大的數據分析門戶網站。提供大數據行業新聞,統計網路知識、數據分析、商業智能(BI)、數據挖掘技術,Excel、SPSS、SAS、R語言、數據可視化等在線學習、交流平台。數據熊貓(數據分析學習交流社區)數據熊貓社區是一個討論大數據、數據分析、數據挖掘、統計分析軟體(Excel、SPSS、SAS、hadoop等)商業智能、數據化管理、數據可視化等技術的愛好者...
36大數據(36大數據 | 關注大數據和大數據應用)36大數據是一個專注大數據、大數據技術與應用、大數據學習的科技門戶。講述大數據在電商、移動互聯網、醫療、APP及金融銀行的大數據應用案例。
統計之都(統計之都 (Capital of Statistics))中國統計學門戶網站,免費統計學服務平台 | 做正直的統計學網站。
㈤ 大數據分析平台/數據服務平台有那些
南京西橋科技有限公司的Cobub,大數據精準營銷一站式解決方案,靠譜的大數據服務商!
㈥ 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。
(6)查詢回答常用的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。
㈦ 大數據基礎平台有哪些
Transwarp Data Hub
星環大數據基礎平台(TDH) 是星環自主研發的一站式多模型大數據基礎平台,包括多個大數據存儲與分析產品,能夠存儲 PB 級別的海量數據,可以處理包括關系表、文本、時空地理、圖數據、文檔、時序、圖像等在內的多種數據格式,提供高性能的查詢搜索、實時分析、統計分析、預測性分析等數據分析功能。目前 TDH 已經在政府、金融、能源、製造業等十多個行業內落地,支撐如金融風控與營銷、智慧製造、城市大腦、智慧交通等多種核心行業應用。 網路上面都有。
㈧ 那些好的大數據平台
1、新增一個數據搜索平台:DataDance(城市地圖),不用費力的去各個平台找數據,通過這個平台搜索或勾選需要的標簽就行,就能找到各個維度的數據。提供12大類、50多萬個數據和數據報告(基本上覆蓋了市面上所有細分行業)。在網站首頁就有全面又詳細的數據分類,可以點擊分類查看也可以通過數據關鍵詞查詢。比如勾選「餐飲服務」,就可以快速查到大量相關數據:
人群畫像數據:
數據更新及時,緊跟當下熱點,以及網站全部的數據可以下載。
平台還提供常駐客戶畫像、民用住宅及房價、周邊餐飲業態、周邊醫療相關業態、周邊教育培訓相關業態、周邊寵物相關業態、周邊景區業態、周邊交通相關業態、周邊公司分布業態、周邊商務住宿業態、周邊生活服務業態、周邊 體育 休閑業態、周邊政府機構業態、周邊公共設施業態,部分消費類提供有人均消費和評分等信息,我就不逐一放圖說明了,有興趣您可以自己去看下。
2、艾瑞指數——主要用戶:互聯網從業者艾瑞旗下/包括移動APP指數、PCWeb指數、影視指數、廣告指數、移動設備指數五類指數查詢工具。
4、搜狗指數——主要用戶:營銷人搜狗旗下/基於搜狗用戶行為的數據分享平台,同時支持搜索微信熱度。
㈨ 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。
㈩ 大數據平台的軟體有哪些
這個要分好幾塊來講,首先我要說明的是大數據項目也是要有很多依賴的模塊的。每個模塊的軟體不一樣,下面分別聊一下。
一、大數據處理
這個是所謂大數據項目中最先想到的模塊。主要有spark,hadoop,es,kafka,hbase,hive等。
當然像是flume,sqoop也都很常用。
這些軟體主要是為了解決海量數據處理的問題。軟體很多,我只列幾個經典的,具體可以自行網路。
二、機器學習相關
大部分大數據項目都和機器學習相關。因此會考慮到機器學習的一些軟體,比如說sklearn,spark的ml,當然還有自己實現的代碼。
三、web相關技術
大部分項目也都跑不了一個web的展示,因此web就很重要的,java的ssh,python的django都可以,這個看具體的項目組習慣了。
四、其它
還有一些很常用的東西,個人感覺不完全算是大數據特定使用范橘埋高圍。反正我在做大數據項目的時候也都用到了。
比如說數據存儲:redis,mysql。
數據可視化:echart,d3js。
圖資料庫:neo4j。
再來說說大數據平台的軟體或者工具:
1、資料庫,大數據平台類,星環,做Hadoop生態系列的大數據平台圓尺公司。Hadoop是開源的,星環主要做的是把Hadoop不穩定的部分優化,功能細化,為企業提供Hadoop大數據引擎及液鍵資料庫工具。
2、大數據存儲硬體類,浪潮,很老牌的IT公司,國資委控股,研究大數據方面的存儲,在國內比較領先。
3、雲計算,雲端大數據類,阿里巴巴,明星產品-阿里雲,與亞馬遜AWS抗衡,做公有雲、私有雲、混合雲。實力不差,符合阿里巴巴的氣質,很有野心。
4、數據應用方面這個有很多,比如帆軟旗下的FineReport報表系統和FineBI大數據分析平台等。
帆軟是商業智能和數據分析平台提供商,從報表工具到商業智能,有十多年的數據應用的底子,在這個領域很成熟,目前處於快速成長期,但是很低調,是一家有技術有實力而且對客戶很真誠的公司。