數據延伸平台有哪些

① 數據分析平台有哪些

數據分析平台通常有如下：
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。

9.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。

10.七麥數據： 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。

11.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。

12.京東商智： 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。

③ 了解下數據的平台都有哪些呢謝了

眾所周知，網路憑借在大數據領域多年的深厚技術積累，一直沖在產業智能化的最前線。在去年的網路AI開發者大會上，網路大數據發布了全新的大數據產品技術棧，覆蓋了數據工程、數據科學、數據產品和行業解決方案，並推出了網路點石大數據開放平台。今年，網路大數據又會帶來哪些新的突破和進展呢？
在7月3日的網路大腦論壇上，網路大數據部高級總監郭謝以「網路大數據技術開放平台」為主題進行了演講，讓我們通過下面精彩內容分享來深入了解一下。
網路大數據部高級總監 郭謝
經過持續的建設，網路點石已成為國內第一家落地的大數據 iPaaS 平台，聚焦解決大數據產業中的安全和效率兩大問題。點石平台有三大核心特性：「安全的數據融合加工環境」，是聚焦解決安全問題，這也是大數據應用的關鍵前提。「多層次開放的可定製組件」以及「功能一體化的大數據開發平台」，則是聚焦解決效率問題，只有降低了大數據的開發及應用門檻，才能使大數據價值更加充分地釋放出來。
安全的數據融合加工環境，為打破數據孤島提供強力支撐
隨著大數據行業的迅速發展，數據如何安全地應用是擺在每一家企業和機構面前的難題，任何一個環節的疏漏，都可能造成寶貴的數據資產的流失。
針對可信雲端計算、多方安全計算、聯合建模等安全計算的常見場景，網路大數據部研發了相關核心技術，通過技術手段來保證數據安全。由於信息學、密碼學知識的復雜性，計算效率往往會大幅下降，難以工業化落地。網路通過強大的工程能力和對核心技術的攻關，同時提供了雲、端兩套安全方案，大幅提升了計算性能，使這些場景都可以在當前算力條件下實際落地，使數據安全解決方案可以適配更多的場景。
案例：與清華大學攜手為城市治理提供新思路
城市品質評估是近年各地政府智慧城市建設中的重要課題，粗放式城市發展導致城市空間品質良莠不齊，甚至出現空間失序。清華大學建築學院基於大規模街景圖片數據，使用人工判別與計算機深度學習等方法對城市空間失序現象的分布、程度、類型與原因等進行分析，開發城市品質評估模型力圖解決該難題。
通過點石平台雲端的隔離域和安全建模環境，清華大學將自有數據和數據供應商的街景數據進行了安全的融合建模，依託更加豐富的街景數據樣本，模型效果大幅提升，並在此過程中保證了數據的可用不可見，防止數據流失，有力保障了街景數據所有方的利益，也為這些寶貴數據以後的變現提供了實際支撐。
多層次開放的可定製組件，積木式快捷搭建企業級應用
網路在多年的大數據實踐過程中，積累了眾多業界領先的核心技術能力。現在通過點石平台將這些能力開放出來，使開發者可以充分復用已有的各種開放組件，採用積木式應用構建理念，盡可能降低大數據開發應用的綜合成本。其中，開放的可定製組件分成了多個層次，既有粒度細、可定製性高的基礎演算法組件；也有粒度粗的場景化業務組件。開發者通過融入深層次的業務理解，將平台開放組件進行二次集成與開發，即可低成本地建立定製化的應用服務，並發布到點石平台的應用市場，為更多的使用方提供服務。
案例：與天聞數媒共建智能稿件審核新場景
傳統的稿件審校流程需要經過人工的三道審核才可被發布出來。隨著互聯網和新媒體的發展，各類媒體生產的內容越來越多，傳播效率和影響面也越來越大，但現有的審校機制還依然停留在傳統的人工逐字逐句的審核上。
網路和合作夥伴天聞數媒聯合開發的智能稿件審核系統利用網路在智能勘誤領域的AI技術沉澱，結合合作夥伴天聞對媒體行業的深刻理解，為某頭部報業客戶提供智能稿件糾錯服務，對文本中的錯誤信息進行識別和提示，保證重要表述的准確性。
功能一體化的大數據開發平台，打通應用開發全流程
在點石平台上做大數據開發的優勢主要體現在三方面：高效、易用、先進。
首先，在高效方面，點石平台提供一站式的大數據開發環境，解決以往開發過程中組件分散、協同運維難度高的難題，大幅提升開發者的工作效率。
其次，在易用性方面，通過自動機器學習可以完成自動搜索優化模型，充分釋放數據價值，不再需要付出高昂的人力成本去進行模型的構建優化等工作。
最後，在先進性方面，點石平台原生集成了網路先進的AI技術，如PaddlePaddle、NLP技術等，讓業界領先的AI技術為你所用。
案例：助力卓思快速搭建智能營銷新模式
在日趨激烈的汽車市場競爭環境下，汽車廠商越來越多依賴互聯網大數據分析，輔助制定營銷方案、選擇投放策略等。通過優化營銷及銷售政策，實現優化分配資源、優化銷售效果的目的。
通過使用點石平台的數據安全融合服務，卓思實現了多方數據的安全融合建模。同時，根據具體的應用場景，集成了平台相關的開放組件，最終快速搭建起SaaS產品，形成汽車營銷產品矩陣，並在點石平台發布。在實際生產效果驗證中，營銷拉新和流失會員召回等核心指標都取得了很好的效果，大幅提升了產品競爭力。
為個人開發者提供提升舞台，讓大數據普惠千萬行
點石平台在過去一年多的時間里，支持了多場國內外大數據競賽，提供了從底層算力、數據處理、特徵工程、在線編程環境、模型訓練及調優的全流程支持。參賽選手只需要一台電腦，即可完成整個比賽。通過成本和門檻的大幅降低，參賽選手可以把精力聚焦到最需要創造性的工作上。未來，會有更多的機構發布它們的產業難題，讓全世界的開發者通過「眾智眾創」的大數據技術，幫助機構尋找解決良方。
以上就是在本次網路開發者大會上網路大數據發布的重要理念和進展，可以清晰可見網路大數據正在生態賦能中積極發力。隨著大數據產業的不斷發展，網路期望通過產品、技術、渠道等多方位合作與夥伴共同挖掘數據價值，攜手幫助廣大的企業和機構實現產業升級，點石成金，共創未來。

④ 大數據基礎平台有哪些

國內大數據平台有：
1、星環Transwarp。星環科技是一個以hadoop生態系統為基礎的大型數據平台公司，被Gartner魔力象限列入名單過，它的潛力不容忽視，它在技術上對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能得到了改進，提供了hadoop的企業大數據引擎等。
2、TalkingData。TalkingData屬於獨立的第三方品牌。它的產品與之服務涵蓋了移動應用數據統計、公共數據查詢、綜合數據管理等多款極具針對性的產品及服務。在銀行、互聯網、電商行業有廣泛的數據服務應用。
3、友盟+。友盟+是第一個第三方的全域大數據服務供應商，可以全面覆蓋PC機、無線路由器等多種設備。為企業提供基礎統計、操作分析、數據決策等全業務鏈的數據應用解決方案，幫助企業進行數據化操作和管理。
4、網易猛獁。網易猛獁大數據平台提供了海量應用開發的一站式數據管理平台，其中還包含了大數據開發套件和hadoop發布。該套件主要包括數據開發、任務操作、自助分析、以及多租戶管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一種基於網際網路用戶行為的數據分析產品，具有無埋點數據採集技術，可通過行為數據，如網頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄、滑鼠滑動軌跡等行為數據，對用戶行為數據，進行實時的分析，用於優化產品體驗，實現精益化操作。
6、神策數據。神策數據原理也與GrowingIO類似。但是它在技術上提供開放的查詢API和完整的SQL介面，同時與MapRece和Spark等計算引擎無縫融合，隨時以最高效的方式來訪問干凈、規范的數據。

⑤ 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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⑥ 有哪些好用的大數據採集平台

1.數據超市

一款基於雲平台的大數據計算、分析系統。擁有豐富高質量的數據資源，通過自身渠道資源獲取了百餘款擁有版權的大數據資源，所有數據都經過審核，保證數據的高可用性。

2. Rapid Miner

數據科學軟體平台，為數據准備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。

3. Oracle Data Mining

它是Oracle高級分析資料庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出准確的預測。

4. IBM SPSS Modeler

適合大規模項目。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘演算法，基本上不需要編程。

5. KNIME

開源數據分析平台。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。

6. Python

一種免費的開源語言。

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⑦ 有哪些好的數據來源或者大數據平台

數據來源
大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構,非營利組織和企業免費提供的數據。

⑧ 有哪些好的數據來源或者大數據平台

基於相關產業市場運行實時數據，監測實際市場運行中實物商品、數字商品、數字化服務的實時交易狀況、全國各省市相關產業交易額實時排名，反映產業和經濟運行現狀——產業經濟監測、預測與政策模擬平台。