阿里大数据用什么

A. 大数据分析一般用什么工具呢

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

B. 大数据用什么语言

1、Python语言

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。

与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

2、R语言

R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。

C. 大数据专业学什么软件

大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。. 另外，面向就业的大数据学习是有一定要求的，最低大专学历

D. 大数据可视化工具都有什么

大数据可视化工具有很多，其中就有思迈特软件Smartbi。我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型：

1、统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析，一般都是以数据库表的形式提供，常见的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；

2、关系数据可视化：主要表现为节点和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；

3、地理空间数据可视化：常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

E. 盘点阿里旅行周年:这样用大数据颠覆行业

盘点阿里旅行周年:这样用大数据颠覆行业

日前在阿里旅行成立一周年的时候，总裁李少华刚刚发送了《写给阿里旅行的365天》的全员信。邮件指出：阿里旅行提供的是旅行行业的“水电煤”；将阿里平台上宝贵的大数据应用起来，帮助旅行商家和合作伙伴更高效的连接消费者，以用户为中心重构供需关系，以平台大数据支撑个性化服务。

这句话理解起来可能有点深奥，不过将旅游之前和旅游中用户遭遇的各种坑与阿里旅行这1年来做的事情串起来，或许就能明白他们是如何利用大数据在颠覆行业了。

先说今年微文在两次旅行前办理签证中亲身遭遇到的一些坑吧：

1、因为穷所以我很早之前就开始准备十一期间旅游的事，货比三家后在某家B2C旅游网站选择了出境游，之后按照网站工作人员的提示开始准备漫长的签证材料，好不容易经过漫长的等待资料全凑齐邮给那家B2C网站的客服，等了几天却被客服告知我提交的资料不符，而且时间也比较紧张了，他们那里没办法帮我办签证，让我自己想办法解决。我愤怒的提出退款，结果被告知酒店和机票都已经预定，没有办法做退款处理。最后我索性死马当活马医，告诉客服如果不递交材料那是他们的问题，如果递交上去使馆没出签，我自己承担责任。最后顺利拿到签证，出去玩。

2、今年8月我的在某家创业型B2C网站上续签美国签证（选择他们是因为他们自称专注于美国旅游，非常专业），结果客服一会告诉我照片不符合要求，一会告诉我缺这个少那个，可我是按照美国大使馆网上提供的资料来准备的啊，几次沟通无果，最后没办法找了他们联合创始人问题才得以解决，最终一张纸的材料我也没补交，大使馆给了10年的美签。

经过这两件事情我就在捉摸，很多时候不是大使馆不给旅游者发签证，而是你委托的商业公司在想尽办法给用户制造门槛和难题，既然互联网是以用户体验为核心竞争力的行业，那有为什么会出现在线旅行行业处处刁难客户的情况呢？

后来经过高人指点终于明白，原来很多做在线旅行的互联网公司不好判断申请签证的人是否可信赖，如果一旦出现旅客在境外逾期滞留，会非常影响这些互联网公司同使馆的信任度，最终影响到其业务，所以才导致了上述情况的出现。

那么有没有可能用大数据来解决这个难题呢？肯定有，问题是由于这些做在线旅游的互联网公司数据往往不够全面，所以大数据虽然在做，但是却不够准确，很多时候还是只能由人工来判断。那么号称数据最全的阿里有没有可能做这件事儿呢？

就在我思考这个问题的时候，发现他们已经开始做了，下面不妨先来盘点一下阿里旅行这一年的重要事件：

1、今年3月，阿里旅行推出信用住计划，芝麻信用良好的用户在阿里旅行预定信用住酒店，就可体验“零押金无担保急速退房“服务。与传统模式相比：用户在阿里旅行预订

酒店时，芝麻分达到600分即可选择信用住。先入住后付款，无需担保零押金，离店时也无需排队，只需把门卡放到前台，系统会自动从用户的支付宝账户里扣除房费。

2、随后阿里旅行发布了与芝麻信用结合的“未来酒店”战略，首间未来酒店样板店坐落在浙江杭州的学院路，不论来自什么预订渠道的用户，不管是否提前预订了酒店，在办理入住时，均可通过扫码的形式实时进行信用判定，满足芝麻信用分要求——600分即可马上开始体验信用住的便捷，不用交押金即可直接领房卡入住，退房时也不用等查房和排队付款，将房卡交给前台即可离店，房费将通过支付宝自动扣除。

3、今年6月，阿里旅行与卢森堡大公国驻上海总领事馆签署合作协议，正式将卢森堡纳入便捷在线签证目的地。当用户的芝麻信用分符合阿里旅行规定的标准，便可在阿里旅行·去啊的签证频道选择在线签证服务。传统签证一般需要5-10天，而在线签只需2-3天且不需要提供繁琐的纸质材料。在此之前，新加坡作为首个便捷在线签证目的地已经在阿里旅行签证频道正式上线。接下来，阿里旅行还会在法国、英国、韩国、日本、比利时、斯里兰卡等出境游热门目的地展开在线签证。公开数据显示，目前每分钟就有16.8个人通过阿里旅行买了签证/入台证办理服务。

4、9月22日，阿里旅行启动“未来景区”战略，游客可以先游玩再付款，免去排队买票之苦，在景区里也可以“身无分文”，全程用手机付款吃喝玩乐，更可使用手机进行景区游览导航，寻卫生间找停车场都不再发愁。深圳东部华侨城已经率先加入“未来景区”战略，黄山、乌镇、古北水镇、海昌集团在全国的8个极地海洋馆也将于近期上线。在“未来景区”游玩时，只要芝麻信用分达到600分，即可提前一天在阿里旅行客户端进行预约，预约成功后会获得一个二维码，到了景区门口可以直接扫码入园，不需再另外排队买票或换票，而门票钱会在游客刷码入园后24小时自动从支付宝账户中扣除，不需要再另外执行任何操作。

事实上，无论是信用住、未来酒店、未来景区还是在线签证，这些便捷服务背后都在于蚂蚁信用进行挂钩，而蚂蚁信用的背后则是通过大数据对用户进行筛选和再判断，通过大数据取代人工审核。此外，阿里在旅游行业投资的穷游、在路上、佰程旅行网及石基信息等公司的数据也将对阿里旅行提供支持。

最后不得不感慨一下，早知道在线旅游的B2C这么不靠谱我当时就应该选择阿里旅行。而未来一旦像我这样的小白用户开始尝试并习惯通过芝麻信用与阿里旅行挂钩的方式选择出行的时候，阿里旅行的势能也就无法撼动了。

1969年7月20日，美国宇航员阿姆斯特朗登月后说，这是我个人的一小步，但却是全人类的一大步。对于仅仅成立1年的阿里旅行而言，单一产品上的改进或许只是一小步，但是将芝麻信用、大数据与用户体验挂钩的思路确是互联网的一大进步。

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