大数据分析工具 哪一款是目前用的比较多 价格还不贵的_百度知道
大数据分析工具 哪一款是目前用的比较多 价格还不贵的
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我知道的ethink大数据
是综合性的
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BDP是一款简单易用的数据分析工具，无需运维，不用懂代码，业务人员也能自己做分析。功能也比较全面。
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出门在外也不愁求教网友 做大数据分析 什么软件比较好 有过大数据分析经验的同行（快消行业）_百度知道
求教网友 做大数据分析 什么软件比较好 有过大数据分析经验的同行（快消行业）
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大数据方面ethink平台软件做的很好，而在这一块做和不错的公司在合肥是象形科技
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参考前瞻产业研究院 数据库
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出门在外也不愁大数据分析软件？？急求 急急急急_百度知道
大数据分析软件？？急求 急急急急
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个人推荐安徽中科大象形大数据公司的ethink平台软件，ethink是集成性的平台，能把所有的数据，加载到hadoop,spark平台，数据也能可视化，实现高效挖掘。
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出门在外也不愁ethink 商业智能
1)数据挖掘的不适应性
前几天，群里有个数据挖掘的朋友问我,05年,06年的样本数据,同样的算法,却不适应于07年了,用在07年的时候,正确率大幅下降.
同样的数据,同样的算法,同样的参数,已经不适应新环境了. 老的思路,已经不适应新环境了.数据挖掘
2)意义何在
GOOGLE的广告市场,现在被facebook大幅蚕食. google是搜索领域的霸主,facebook是后起之秀,成长为交友领域的霸主. google的最有威胁的竞争者,并不是来自搜索.
microsoft在PC领域的几乎垄断地位,其最大的竞争对手,来自IPAD,来自云操作系统领域.并不是PC领域.
QQ的竞争对手,一般来说也不会来自于即时消息领域.往往来自于大环境的变化.
伟大公司就在于能够顺应时代潮流而及时调整.& 所有的一切,都来自于1个最大的悖论,资源的有限,都是在竞争有限的资源。一是时间，一是空间,一是物质.& 比如每个人的时间有限,平均每个人花在交友的时间增多,而花在搜索上的减少,自然会导致广告主的转移,这就导致google和facebook的竞争,所以我们就看到google+的诞生.
这其中最根本性的原因,乃是人的欲望,人追求的变化,导致大局的因素在改变. 所以环境在变.
也就导致我们看到的数据挖掘的不适应性.同理,环境在变,数据挖掘,数据分析的模型是需要改变的.
我们的视线范围,永远捕捉不到全面的真实.&
我们眼界所及,尽是表相. 内容的背后,全是盲点.
2)信息流如潮水
全球数据的信息量,在近2年到3年期间,已经不知多少倍的增长.&&
未来,已经全面进去信息流的时代,信息流源源不断的产生,源源不断的消灭.& 在这个时代,鲜有经典,传承.&& 只有那些对当下有用的信息,能够存活1天到5天.&
3)人类颠峰文化已过,科技前行
科技领域的快速发展,已经让其他所有学科退到幕后,传统学科已经跟不上科技领域的创新速度.所以风光不再.&&& 人类的颠峰文化已过. 物理化学: 宏观领域的物理力学被微观打败,微观领域的物理学,将会举步维艰. 原子质子细分再细分后的世界现相,现在的物理手段短时间内没办法深入.& 等待很多年后下1个基础理论的突破点. 哲学在与宗教与政权或皇权的斗争中成长,如今的哲学,已经演化跟不上科技的节奏.&&& 宗教与传统文化: 以良心为主的教育如若丧失,宗教与传统文化将会灭亡. 天文: 人类的技术在几千万年内,一般超越不了宇宙中的一小世界,目前人类科技到达宇宙的位置,还远不如我们探索到的亿亿亿分之一的距离. 科技对于浩瀚的宇宙,永远是摸不到边。
当代科技的问题,将会更多的满足人的欲望,导致自然科学与环境的变化,资源的限制,资源的过量,人体对于信息的过载,对于物质享受的过载.& 这一阶段过后,技术的突破点在于修复自然,增强安全,增加能源,人的心理宣泄等等。
4)商业智能,商业分析与世界
商业分析是未来智慧之眼. 全人类与全世界的言语,行为,动作,思想将会全面数字化.&&在信息浪潮中,能当下为你有用,为你明天有用的信息,将会得以片面挖掘呈现.&
执行方案交给计算机,思想创新交给人类.& 商业分析,将会为我们提供智慧之眼，对外界产生作用的执行方案.
1)ethink全WEB,全面支持云部署,云设计,云应用
ethink所有的业务功能,全在WEB端. 无需安装任何插件,全面支持云端应用.&
在2010年前的商业智能软件,大部分都侧重在客户端软件.& 但亦有有眼光的几家大公司全面转向WEB.
将设计和运行进行分离的商业分析软件,在2010年到2020年之间的竞争,将会处于尴尬的位置.
如果要和全WEB产品进行竞争,&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 1是设计和运行分离,已经严重制约产品的功能. 尤其往简易,客户设计业务等路线走的时候.
2是因为研发成本具高不下,对人员的要求相比,是对方的2套到3套班子.
一大部分公司在这块的转型,都会受阻,除非另起炉灶,全新产品线来走,否则没有出路.
2)商业智能和云计算的关系
首先说点废话,说下整个互联网和商业智能应用的趋势.
互联网和企业应用的区别点,在于用户群体. 互联网的竞争,已经是面向全球的竞争.一条产品线上,在整个大局混沌期的时候,约10家到100家,都可能会在混沌中摸路前行,但是经过2到4年期间的成长,态势明朗后,前1名会活的很好,2和3名还凑合.5到10名会很苦.需要另谋出路.&&&&&&&&&&&&&& 目前企业应用的态势,已经逐步演变为大公司通过并购扩展业务线.目前各条行业线,将会被大公司一一抢占. 按国家,省,地市,县这几级来说,大型公司业务点会到地市层面。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
1)解决客户什么问题,如何解决客户的问题. 这是产品本身的核心问题.
理念在里面是主线条,他能够让你做什么,不做什么. 从而凸显产品的主线条. 一定得有取有舍,有重心.
理念本身,是日复一日思考,对比,长远考虑,对大环境,以及未来趋势的领悟.& 理念本事,永远是简单的.
2)理念简单,却不容易落实的问题
如果能思考1万年后的数学家如何学习数学,就能大致理解.& 数学在1万年的时间里,会快速发展,中间发展会有无穷尽的理论. 1万年后如何学习呢?
理念是奠定在2到5年,可以落实的基础上的. 他是站在当前的基础上,是抛弃过去繁杂以及无限的变化.
过去无限的变化,都已经会沉淀到当前的基础架构里.& 基础架构永远是简单的,简洁的.
每次技术革命,以及基础技术的变革总会带来简洁. 他不是带来繁杂,而是带来简单.
所以理念,一定要简洁. 才会有革命.
3)&理念成长的过程
理念的成长,一般是来自外界,也就是非技术或产品本身.& 理念的来源,是来自自然中的质朴.简单,美,沉默,直觉,天性.& 一切都来自这些,一切自然科学的变化,来自人的思维本身.
所以功夫在问题之外,而不在问题本身.& 这来自科学,来自人文,来自哲学,来自宗教,来自现实世界的困惑,以及人的欲望.
今天去出版集团，交流BI产品,以及集团化决策支持系统建设经验.
目前来说,1个大的集团企业,其不同子公司,以及不同部门比较多.光ERP这块,就有4个不同厂家.
而其旗下,还有房产,生产等企业几十家,分公司也有好多家.
目前这类企业,存在的问题是:
1)数据厂商非常多,业务系统非常复杂.
2)业务系统的变化,以及分散的变化,支持不上管理集中的要求,以及所要达到的标准.
这类问题的分析,我个人觉得
1)没有1个厂家,包括已经有某一家企业,能够解决其目前的要求.
这类问题的解决方式,就是企业统一系统平台与集中软件系统.& 这个是1个趋势,但过程可能会比较漫长.&& 而且目前来说，企业并购是家常便饭.&& 统一几十家企业的软件系统,不是2年到3年的时间能做到的.
另外1个就是,好的BI产品+实施+服务的方式,来满足企业的业务需求.&
这两条路,是解决这类问题的方式. 目前第2种是必然的选择方式.
2)业务快速变化
这需要产品支持业务的快速变化.& 快速发现问题,快速关联,快速预测,预警. 而不是需要再次开发,或者说再次设计.&
让用户自己对业务进行设置,随需应变的监测.
ethink相比其他产品来说,其特点在于:
大家在没用过搜索以前,可能还不知道搜索能解决我们日常生活中很多信息获取的问题.那现在,
在企业领域,我们就能实现.
其关键点在于: 搜索,不需要你去实现任何内容.&
对每个分析来说你可以不需要设计,不需要0开发.& 这目前BI的产品市场上,是我们最大的差异化所在.
记得老早在书中,好象是未来之路还是哪本,BILL GATES写的书里
当速度达到一定的时候,企业的性质就会发生变化.
这个理念,一直贯穿在我们的设计思想里. 为了确保这一点,我们需要彻底的颠覆产品和我们的思路. 需要创新的思路.
最近密集的交流了好多家软件集成商. 交流的结果发现,大家有共同的问题所在. 就是通病.
发现目前的软件集成商在BI上最痛苦的事情在于
1)产品用过很多类,投入人员太多,学习成本太高.&
我见过用过的厂家,有用过润乾,COGNOS,BO,MSTR,ARCPLAN,还有用友BQ.以及其他的厂商,一家里用2到3家产品非常正常.
这里就是说,发现这个行,那个又不行,其实终极含义就是说,还不够灵活.
2)自己为了积累,又开发了或者说封装了一些BI的产品功能.
但是这些功能开发,确实是个鸡肋. 目前还有一些厂家,正在做自我包装,写出来一堆代码,以用在自己项目上.
总体大家的反映是,做起来很痛苦,
3)应对客户太慢. 包括拿标,以及开发周期,交互太慢.
4)目前在数据的集成上,ETL过程中的元数据管理,
根据我个人的感受,针对以上几点做个总结:
对于第1点:
没办法,过去的现状而言.& 但根本原因,就是产品过于死板,只能做那么固定的事情.
稍微灵活点,就没办法了.
ethink针对这个问题的,解决办法就是:
虽然大部分情况下,是0开发.
但是当你要实现新功能的时候,就是一个eclipse或visual studio.
几年前,基本就预测过,BI厂商的设计器,会走和开发器统一的路线.& 目前来看,其他有很少的几个厂商在往这个路线上走.&& 但是步伐还不行,因为其基础架子比较死,好多都还要安装1个巨大的客户端软件.
对于第2点:
根据目前创业的观点来说,或者说从做通用产品的线路上来说,这个思路完全不可取.
因为要想做成1个东西,就不是完全为了完成项目来做的.那基本就很难保证概念的完整,以及思路的超前.
做1个产品,首先要有1个梦想,或者说1个idea,这个idea是经手人所夜以继日所梦想实现的事情.& 另外,要有1个长期专业的团队，这个团队,不是为了完成项目,而是为了完成这个idea,项目是idea的试验石.
所以说,矛盾就在这个地方. 想在几个项目的基础上,能成熟1个通用产品,能够以后为我所用,基本很难.
一切要以构想为前提来运做. 其中有妥协,有反复,但都是有目标.
ethink的几年时间的研发,也是经过很多项目的痛苦的过程来实现的. 他一开始,就是有梦想的.虽然不是清晰,但是慢慢来清晰.&& 项目只是锻炼idea的,而不是为了完成任务.
对于第3点:
全球包括国内,商业化越来越浓厚,虽然国内有不少是政府企业或者国企. 但随着时间,几年后,BI的格局会发生比较大的变化. 变化在于:
组织或者企业,越来越在乎商业问题解决的速度.& 一些报表软件会越走越艰难.因为实施,配置很复杂.
商业问题迅速变化,商业分析要走在变化的前面.&&目前很多厂商,都还是要做设计,这不会是商业智能的未来.& 商业智能的未来,就是傻瓜式的. 就是类似GOOGLE这样的简洁搜索. 而能解决我们目前的问题.
数据量的变化. 以后1个企业或1个组织,数据集中起来,不是一般的数据库能扛的住的. 商业分析如果不支持这块,未来会很吃力.
ethink为了解决这些核心问题,所以有了快速原型,搜索,高性能数据库(超越内存分析很多倍)
目前来说,数据的迁移过程中,从理想的角度来说,全球都还没有突破.& 这主要是因为,企业的业务逻辑,与数据库的SQL语句.& 这两个要耦合,不然就不行.&&复杂就在这个地方.&
这里面的矛盾点在: 需要SQL语句来体现细致的业务逻辑. 所以各家ETL工具,虽然做的很好,但厂商用起来,也比较头疼. 因为连数据库,搞到底,还是SQL语句才能去交互.
目前这块,还没有突破. 只有一部分厂商在试验NOSQL,内存BI,以及列式存储.但这个,不是最终的解决方式.& 中间应该只会有5年到8年的生命周期.
但我推测,在企业数据集成这块.过2到3年,可能会有一些突破,因为目前分布式技术的突破,还有硬件上的突破.& 基础基础上的突破,会带来业务逻辑上的简单.& 为什么呢?
比如现在速度提升了10000倍,你还有必要那些汇总的中间过程做啥呢.
因为这个,ethink返回传统,嵌入了1个最简单的etl工具. 这个工具,完全就是sql语句的流水线.
几乎没有学习成本.
同时,ethink在分布式数据的性能上做了突破性的技术. 这么做，就是因为以上的原因所在..
一: 搜索改变互联网
我们都知道最近十年,搜索已经彻底改变了我们的世界,以及我们的生活.& 搜索目前在互联网领域,个人娱乐领域,已经发挥了巨大的作用.& 但是搜索在企业领域,一直以来,包括GOOGLE,IBM,微软等IT巨头,都在投入在非结构化数据的搜索,但目前来说,远远没有取得效果.
企业的搜索,与互联网的搜索有着天然的差别,文本搜索,在企业搜索里,只是一小部分.企业的数据,大部分都在传统的关系型的数据库里面.& 企业用户的业务要求,亦比互联网的要求要高. 因此,一直以来包括GARTNER等权威的认识里,搜索在结构化,与非结构化里,是不可调和的.
二 ethink在企业搜索商务分析领域的突破
ethink商业分析,突破性的解决了搜索在企业里的业务使用.& 我们为此所开创的方式, 只需要键盘敲入几个字,报表,仪表盘,统计,预警,预测,挖掘等各类业务问题,都能及时展现,找到解决问题的解决方式. 并能够跨结构化和非结构化数据进行交叉搜索，实现数据的价值最大化.
这就是ethink沉淀多年的突破性的搜索级商业分析.
三.对于传统商业智能,以及企业决策方式的颠覆.
传统的商业智能以及企业决策方式是,在数据的基础上,需要1个业务问题,1个1个的去设计,或者去开发.& 即使有人说0开发，实际还必须得1个1个要去设计.
但是ethink不需要. 他只需要你敲入关键字,立即就能出丰富的内容. 基本包含了企业90%左右的业务需求.
这种方式,对于企业应用来说,其价值等同于搜索对于互联网的变革. 企业在各个方面的决策方式,都能活动突破性的变化.
1)随时随地,不需要预先准备,立即获取有意义的信息
在ethink mobile的基础上,能够随时访问企业数据,输入几个关键字,就能获得几十种业务问题的发现方式.
2)改变企业人员的沟通方式,决策方式
无论是对会议,领导沟通,以及日常决策,数据分析可视化工具 常用的有哪些-学网-中国IT综合门户网站
> 数据分析可视化工具 常用的有哪些
数据分析可视化工具 常用的有哪些
转载 编辑：李强
为了帮助网友解决“数据分析可视化工具 常用的有哪些”相关的问题，学网通过互联网对“数据分析可视化工具 常用的有哪些”相关的解决方案进行了整理,用户详细问题包括:RT,我想知道:数据分析可视化工具 常用的有哪些，具体解决方案如下：解决方案1：有挺多的 我知道国内的ethink大数据 产品比较好用又便宜的解决方案2：谢谢!通过对数据库的索引,我们还为您准备了：答：国内我用过大数据魔镜和永洪。永洪页面和图表不太好看，大数据魔镜还不错，可视化效果很好，页面也很整洁。我现在用的是魔镜付费的版本，功能比免费的云平台版本还要强大。===========================================答：有挺多的 我知道国内的ethink大数据 产品比较好用又便宜的===========================================答：1. Axiis 基于 Flex 的数据可视化工具，准确、表现丰富。 2. Chronoscope 对于海量数据的可视化，这个工具值得一试，包含一个 JavaScript API ，可以同 Google 的电子表格，iGoogle 以及开放社会网络集成。 3. Flex Flex 内置图表控件，可以快速...===========================================问：免费的最好，办公需要！跪谢！答：果断大数据魔镜啊，国内首款免费的数据可视化分析工具，现在已经有10000多家用户了，渲染速度贼快！===========================================问：免费的最好，办公需要！跪谢！答：数据可视化分析工具，推荐大数据魔镜，免费使用，可视化效果众多。===========================================问：免费的最好，办公需要！跪谢！答：介绍10款可视化工具,在统计数字分析或数据批量操作方面的表现都值得推荐。...一个简单的Web应用程序,可将Excel数据转换成网络格式,包括HTML、JSON和XML===========================================问：免费的最好，办公需要！跪谢！答：大数据魔镜，免费的大数据可视化分析工具，操作简单 易上手，同时还有上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，地图，组合图等很多功能。可以去试试。 ===========================================问：在大数据时代，一般都是通过什么方法收集、分析和可视化数据的？ 作为非...答：希望用起来简单、单位出钱的话，首选Tableau。 想要免费的，不在乎数据外泄的，可以用Many Eyes。 二次开发需要多种图形和交互能力的，可以用D3。 以统计分析、绘图为主的，可以用R语言。 ===========================================EXCEL MATLAB Origin 等等 当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要...===========================================Flow Diagram); N-S 也是一种流程图,被称为盒图或CHAPIN图,/view/300131.htm DFD Data Flow Diagram ,数据流程图,为结构化分析工具! 此题选D===========================================常用的软件:Tableau和Impure是功能比较全面的,Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整... 工具很多。建议参考wikipedia的"数据可视化"条目。 Tableau、Impure都有可视化功能...===========================================数据分析,市场调查分析就是其中一种很简单的啊。 最基本的分析工具是SPSS和SAS... 他们都是常用的统计工具。 你需要做哪方面的分析,就用他们的哪些功能。最常用的是...===========================================,充分应用可视化技术,将体育领域中最常用的一些数据分析处理方法开发为在Windows... 的有关数据作量化分析,可为体育科研人员提供一个分析处理数据的实用工具,也可为高...===========================================常用的数据处理软件有:SAS 、SPSS 、EXCEL 、MATLAB、Origin 等等 当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大,可满足...===========================================informix可视化的专用工具有Server Studio在IBM的网站可以下到不过只能试用1个月1个月以后会限制一些功能,基本的执行脚本的功能还是没问题的我已经用了好久了,挺不错的...===========================================工具 包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字... 用户还可以通过对数据集的一连串加工,实现更为复杂的统计分析。此外,SAS还提供了...===========================================天津东丽区13班F组tjdl-0581模块四必选案例 《寻宝记》案例分析
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