数据分析公司有哪些

A. 广州大数据分析公司有哪些广州惠众怎么样

就广州惠众呀，你不是知道吗？广州恵众在大数据方面还算专业吧，深度挖掘数据，可以给企业专属定制方案。分析数据方面花费比较长的时间，通过数据分析挖掘，客户还真的精准了不少。

B. 数据分析有哪些分类

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

C. 数据分析岗位有哪些

1、数据分析师

偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。

2、咨询顾问

面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)。

3、数据产品经理

一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。

D. 大数据分析公司有哪些

大数据行业不是很熟悉，只合作过因位传媒，具体的不清楚；建议你多去网上找一些对比一下，网上很多这类的企业，多数都在北京上海，如果在这两个地方可以去实地看看。

E. 大型数据分析公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

F. 国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

G. 中国有哪些数据分析公司

目前国内专注于数据分析业务的公司主要是项目数据分析师事务所，据我所知北京有中颢润项目数据分析师事务所，这个是最早成立的事务所，名气很大

H. 有哪些企业做数据分析

购买使用腾讯企点分析，能够帮助你做好企业数据分析的工作。

I. 数据分析公司

建议楼主看一下帆软公司的BI，FineBI，这个工具挺好用的，目前我们都在用他，感觉很不错的，上手很快。

J. 数据分析的行业选择有哪些

首先说的是Hadoop开发工程师。很多人对于Hadoop这个词不是很清楚，其实Hadoop是数据分析中常见的一个分布式文件系统，简称HDFS。而这个常见的系统叫做Hadoop的是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，这个系统能够以一种可靠、高效、可伸缩的方式去处理数据。所以Hadoop开发工程师在数据分析里面是一个重要的职位。

然后说数据分析师。数据分析师是数据分析中最直接的一种职业。数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据工程师在工作中通过运用工具，提取、分析、体现数据，从而实现数据分析的意义。当然，数据分析师需要掌握一门计算机语言，比如Python、MATLAB等等，这样才能够帮助数据分析师提高数据分析的效率，从而更好的分析数据。

接着说数据挖掘工程师，数据挖掘师一般就是从海量的数据中提取出一定的数据，这些数据都是有价值、有规律的，由此可见，做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、概率论等。这样方便数据挖掘工程师进行对数据的挖掘。

最后说一下大数据可视化工程师。就目前而言，随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。大数据可视化工程师必须依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。并且依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。同时配合前端开发人员将样例组件化。还需要依据方案和技术选型制作可视化样例。更要配合视觉设计人员完善可视化样例。