1，有哪些好的數(shù)據(jù)來源或者大數(shù)據(jù)平臺2，大數(shù)據(jù)分析平臺哪家好3，國內(nèi)外有哪些比較實用的bi數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)4，大數(shù)據(jù)分析與應用平臺 是什么樣的系統(tǒng)5，國內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品有哪些1，有哪些好的數(shù)據(jù)來源或者大數(shù)據(jù)平臺
推薦bit超級數(shù)據(jù)分析平臺，它整合了淘寶、京東、阿里云、鷹眼數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)應用，大大節(jié)省了數(shù)據(jù)收集的時間，而且操作簡單，還有很多免費的行業(yè)模板可以使用。這是我在上面使用的一組模板，就是分析店鋪會員的，你可以參考一下。
2，大數(shù)據(jù)分析平臺哪家好
目前數(shù)據(jù)分析與可視化平臺用的比較多的是tableau，功能比較強大，但是操作也略微有點繁瑣，而且收費比較貴。還有powerbi，微軟的可視化平臺，用起來應該比較順手，基本上功能都能實現(xiàn)。國內(nèi)用的比較多的是finebi，這個基本上功能也比較完善，而且收費相對來說不是很貴，可以考慮。百分點公司算比較有實力的了，還有很多合作好的案例可以參考，他的大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)實時處理內(nèi)外部多源、異構(gòu)復雜海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建以數(shù)據(jù)生命周期管理為核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺
3，國內(nèi)外有哪些比較實用的bi數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
國外bi數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有tableau，這是一種幾乎是數(shù)據(jù)分析師人人會提的工具，內(nèi)置常用的分析圖表，和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析，制作數(shù)據(jù)分析報告。 因為是商業(yè)智能，解決的問題更偏向商業(yè)分析，用 tableau可以快速地做出動態(tài)交互圖，并且圖表和配色也拿得出手。國內(nèi)bi數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)finebi，性價比很高，自助式bi工具，也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。內(nèi)置豐富圖表，不需要代碼調(diào)用，可直接拖拽生成，包括一些數(shù)據(jù)挖掘模型也是。可用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析，制作dashboard，也可構(gòu)建可視化大屏。他是tableau的平價替代，有別于tableau的是，企業(yè)級數(shù)據(jù)分析的功能更多?？膳c大數(shù)據(jù)平臺，各類多維數(shù)據(jù)庫結(jié)合，所以在企業(yè)級bi應用上廣泛，個人使用免費。額
4，大數(shù)據(jù)分析與應用平臺 是什么樣的系統(tǒng)
首先要確定您所說的大數(shù)據(jù)是怎樣的數(shù)據(jù)，目前一般的大數(shù)據(jù)可以有兩種做法：1、對于關(guān)系型的大數(shù)據(jù)，用emc的greenplum，這個數(shù)據(jù)庫屬于mpp，對于olap類型的大數(shù)據(jù)分析運算，有很多的項目在用這個；2、對于非關(guān)系型的大數(shù)據(jù)，行業(yè)的事實標準的hadoop，其實hadoop是一個架構(gòu)，包括map-reduce，hive，hbase，pig，zookeeper等等，不過hadoop是做離弦的大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)往往要計算幾天才能得到結(jié)果；如果要做實時的大數(shù)據(jù)分析，就要用到storm。您可以百度一下，現(xiàn)在這方面的資料非常多。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)有五個方面：1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2、數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法。3、預測性分析：從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數(shù)據(jù)。4、語義引擎：需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理：能夠保證分析結(jié)果的真實性
5，國內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品有哪些
未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。國內(nèi)的大數(shù)據(jù)公司還是做前端可視化展現(xiàn)的偏多，bat算是真正做了大數(shù)據(jù)的，行業(yè)有硬性需求，別的行業(yè)跟不上也沒辦法，需求決定市場。說說更通用的數(shù)據(jù)分析吧。大數(shù)據(jù)分析也屬于數(shù)據(jù)分析的一塊，在實際應用中可以把數(shù)據(jù)分析工具分成兩個維度：第一維度：數(shù)據(jù)存儲層——數(shù)據(jù)報表層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)展現(xiàn)層第二維度：用戶級——部門級——企業(yè)級——bi級1、數(shù)據(jù)存儲層數(shù)據(jù)存儲設(shè)計到數(shù)據(jù)庫的概念和數(shù)據(jù)庫語言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲方式，數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。sql查詢語言必不可少，精通最好?？蓮某Ｓ玫膕elece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。access2003、access07等，這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫，經(jīng)常用于個人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲；mysql數(shù)據(jù)庫，這個對于部門級或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫應用是必要的，這個時候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫的庫結(jié)構(gòu)和sql語言的數(shù)據(jù)查詢能力。sql server2005或更高版本，對中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以采用sql server數(shù)據(jù)庫，其實這個時候本身除了數(shù)據(jù)存儲，也包括了數(shù)據(jù)報表和數(shù)據(jù)分析了，甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了。db2，oracle數(shù)據(jù)庫都是大型數(shù)據(jù)庫了，主要是企業(yè)級，特別是大型企業(yè)或者對數(shù)據(jù)海量存儲需求的就是必須的了，一般大型數(shù)據(jù)庫公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應用平臺。bi級別，實際上這個不是數(shù)據(jù)庫，而是建立在前面數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的，企業(yè)級應用的數(shù)據(jù)倉庫。data warehouse，建立在dw機上的數(shù)據(jù)存儲基本上都是商業(yè)智能平臺，整合了各種數(shù)據(jù)分析，報表、分析和展現(xiàn)！bi級別的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合bi產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢。2、報表層企業(yè)存儲了數(shù)據(jù)需要讀取，需要展現(xiàn)，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內(nèi)。傳統(tǒng)報表解決的是展現(xiàn)問題，目前國內(nèi)的帆軟報表finereport已經(jīng)算在業(yè)內(nèi)做到頂尖，是帶著數(shù)據(jù)分析思想的報表，因其優(yōu)異的接口開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數(shù)據(jù)的進出，涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。tableau、finebi之類，可分在報表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。finebi和tableau同屬于近年來非常棒的軟件，可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件，我常用finebi從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)進行報表和可視化分析。相對而言，可視化tableau更優(yōu)，但finebi又有另一種身份——商業(yè)智能，所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。3、數(shù)據(jù)分析層這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是excel，我經(jīng)常用的就是統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘工具；excel軟件，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%excel功能，excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統(tǒng)計分析工作！但是我也常說，有能力把excel玩成統(tǒng)計工具不如專門學會統(tǒng)計軟件；spss軟件：當前版本是18，名字也改成了pasw statistics；我從3.0開始dos環(huán)境下編程分析，到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出spss社會科學統(tǒng)計軟件包的變化，從重視醫(yī)學、化學等開始越來越重視商業(yè)分析，現(xiàn)在已經(jīng)成為了預測分析軟件；sas軟件：sas相對spss其實功能更強大，sas是平臺化的，em挖掘模塊平臺整合，相對來講，sas比較難學些，但如果掌握了sas會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設(shè)計等還是sas比較好用，另外，sas的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！jmp分析：sas的一個分析分支xlstat：excel的插件，可以完成大部分spss統(tǒng)計分析功能4、表現(xiàn)層表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現(xiàn)功能。finebi和tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。ppt：辦公常用，用來寫數(shù)據(jù)分析報告；xmind&百度腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的層次；xcelsius軟件：dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報表工具，可以直接讀取數(shù)據(jù)庫，在excel里建模，互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn)，最大特色還是可以在ppt中實現(xiàn)動態(tài)報表