數據分析公司有哪些

A. 廣州大數據分析公司有哪些廣州惠眾怎麼樣

就廣州惠眾呀，你不是知道嗎？廣州恵眾在大數據方面還算專業吧，深度挖掘數據，可以給企業專屬定製方案。分析數據方面花費比較長的時間，通過數據分析挖掘，客戶還真的精準了不少。

B. 數據分析有哪些分類

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

C. 數據分析崗位有哪些

1、數據分析師

偏向商業化的數據分析，運營廣告等活動效果分析，銷售額或利潤預測，用戶特徵描述等，需要較好的統計知識，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等。

2、咨詢顧問

面向客戶，為客戶提供數據抓取、數據分析、出數據報表、改進建議落實等咨詢服務，需要有較好的溝通能力，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;(咨詢顧問其實也分技術和非技術，技術類的主要是為客戶搭建數據平台)。

3、數據產品經理

一般是互聯網公司獨有，數據量大的公司會有自己的數據產品，如阿里巴巴的數據魔方等，主要是針對數據產品從產品立項、提開發需求、跟進產品開發、測試一直到產品上線等工作。

D. 大數據分析公司有哪些

大數據行業不是很熟悉，只合作過因位傳媒，具體的不清楚；建議你多去網上找一些對比一下，網上很多這類的企業，多數都在北京上海，如果在這兩個地方可以去實地看看。

E. 大型數據分析公司有哪些

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數

據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

F. 國內比較好的大數據 公司有哪些

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數

據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

G. 中國有哪些數據分析公司

目前國內專注於數據分析業務的公司主要是項目數據分析師事務所，據我所知北京有中顥潤項目數據分析師事務所，這個是最早成立的事務所，名氣很大

H. 有哪些企業做數據分析

購買使用騰訊企點分析，能夠幫助你做好企業數據分析的工作。

I. 數據分析公司

建議樓主看一下帆軟公司的BI，FineBI，這個工具挺好用的，目前我們都在用他，感覺很不錯的，上手很快。

J. 數據分析的行業選擇有哪些

首先說的是Hadoop開發工程師。很多人對於Hadoop這個詞不是很清楚，其實Hadoop是數據分析中常見的一個分布式文件系統，簡稱HDFS。而這個常見的系統叫做Hadoop的是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架，這個系統能夠以一種可靠、高效、可伸縮的方式去處理數據。所以Hadoop開發工程師在數據分析裡面是一個重要的職位。

然後說數據分析師。數據分析師是數據分析中最直接的一種職業。數據分析師專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。數據工程師在工作中通過運用工具，提取、分析、體現數據，從而實現數據分析的意義。當然，數據分析師需要掌握一門計算機語言，比如Python、MATLAB等等，這樣才能夠幫助數據分析師提高數據分析的效率，從而更好的分析數據。

接著說數據挖掘工程師，數據挖掘師一般就是從海量的數據中提取出一定的數據，這些數據都是有價值、有規律的，由此可見，做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、概率論等。這樣方便數據挖掘工程師進行對數據的挖掘。

最後說一下大數據可視化工程師。就目前而言，隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。大數據可視化工程師必須依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。並且依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。同時配合前端開發人員將樣例組件化。還需要依據方案和技術選型製作可視化樣例。更要配合視覺設計人員完善可視化樣例。