数据延伸平台有哪些

① 数据分析平台有哪些

数据分析平台通常有如下：
1.国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

2.阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

3.微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

4.微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

5.淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

6.搜狗指数： http://shu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

7.头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

8.360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

9.飞瓜数据： https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。

10.七麦数据： https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

11.网络指数： http://index..com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

12.京东商智： https://sz.jd.com丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。

② 大数据技术平台有哪些

Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

③ 了解下数据的平台都有哪些呢谢了

众所周知，网络凭借在大数据领域多年的深厚技术积累，一直冲在产业智能化的最前线。在去年的网络AI开发者大会上，网络大数据发布了全新的大数据产品技术栈，覆盖了数据工程、数据科学、数据产品和行业解决方案，并推出了网络点石大数据开放平台。今年，网络大数据又会带来哪些新的突破和进展呢？
在7月3日的网络大脑论坛上，网络大数据部高级总监郭谢以“网络大数据技术开放平台”为主题进行了演讲，让我们通过下面精彩内容分享来深入了解一下。
网络大数据部高级总监 郭谢
经过持续的建设，网络点石已成为国内第一家落地的大数据 iPaaS 平台，聚焦解决大数据产业中的安全和效率两大问题。点石平台有三大核心特性：“安全的数据融合加工环境”，是聚焦解决安全问题，这也是大数据应用的关键前提。“多层次开放的可定制组件”以及“功能一体化的大数据开发平台”，则是聚焦解决效率问题，只有降低了大数据的开发及应用门槛，才能使大数据价值更加充分地释放出来。
安全的数据融合加工环境，为打破数据孤岛提供强力支撑
随着大数据行业的迅速发展，数据如何安全地应用是摆在每一家企业和机构面前的难题，任何一个环节的疏漏，都可能造成宝贵的数据资产的流失。
针对可信云端计算、多方安全计算、联合建模等安全计算的常见场景，网络大数据部研发了相关核心技术，通过技术手段来保证数据安全。由于信息学、密码学知识的复杂性，计算效率往往会大幅下降，难以工业化落地。网络通过强大的工程能力和对核心技术的攻关，同时提供了云、端两套安全方案，大幅提升了计算性能，使这些场景都可以在当前算力条件下实际落地，使数据安全解决方案可以适配更多的场景。
案例：与清华大学携手为城市治理提供新思路
城市品质评估是近年各地政府智慧城市建设中的重要课题，粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐，甚至出现空间失序。清华大学建筑学院基于大规模街景图片数据，使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析，开发城市品质评估模型力图解决该难题。
通过点石平台云端的隔离域和安全建模环境，清华大学将自有数据和数据供应商的街景数据进行了安全的融合建模，依托更加丰富的街景数据样本，模型效果大幅提升，并在此过程中保证了数据的可用不可见，防止数据流失，有力保障了街景数据所有方的利益，也为这些宝贵数据以后的变现提供了实际支撑。
多层次开放的可定制组件，积木式快捷搭建企业级应用
网络在多年的大数据实践过程中，积累了众多业界领先的核心技术能力。现在通过点石平台将这些能力开放出来，使开发者可以充分复用已有的各种开放组件，采用积木式应用构建理念，尽可能降低大数据开发应用的综合成本。其中，开放的可定制组件分成了多个层次，既有粒度细、可定制性高的基础算法组件；也有粒度粗的场景化业务组件。开发者通过融入深层次的业务理解，将平台开放组件进行二次集成与开发，即可低成本地建立定制化的应用服务，并发布到点石平台的应用市场，为更多的使用方提供服务。
案例：与天闻数媒共建智能稿件审核新场景
传统的稿件审校流程需要经过人工的三道审核才可被发布出来。随着互联网和新媒体的发展，各类媒体生产的内容越来越多，传播效率和影响面也越来越大，但现有的审校机制还依然停留在传统的人工逐字逐句的审核上。
网络和合作伙伴天闻数媒联合开发的智能稿件审核系统利用网络在智能勘误领域的AI技术沉淀，结合合作伙伴天闻对媒体行业的深刻理解，为某头部报业客户提供智能稿件纠错服务，对文本中的错误信息进行识别和提示，保证重要表述的准确性。
功能一体化的大数据开发平台，打通应用开发全流程
在点石平台上做大数据开发的优势主要体现在三方面：高效、易用、先进。
首先，在高效方面，点石平台提供一站式的大数据开发环境，解决以往开发过程中组件分散、协同运维难度高的难题，大幅提升开发者的工作效率。
其次，在易用性方面，通过自动机器学习可以完成自动搜索优化模型，充分释放数据价值，不再需要付出高昂的人力成本去进行模型的构建优化等工作。
最后，在先进性方面，点石平台原生集成了网络先进的AI技术，如PaddlePaddle、NLP技术等，让业界领先的AI技术为你所用。
案例：助力卓思快速搭建智能营销新模式
在日趋激烈的汽车市场竞争环境下，汽车厂商越来越多依赖互联网大数据分析，辅助制定营销方案、选择投放策略等。通过优化营销及销售政策，实现优化分配资源、优化销售效果的目的。
通过使用点石平台的数据安全融合服务，卓思实现了多方数据的安全融合建模。同时，根据具体的应用场景，集成了平台相关的开放组件，最终快速搭建起SaaS产品，形成汽车营销产品矩阵，并在点石平台发布。在实际生产效果验证中，营销拉新和流失会员召回等核心指标都取得了很好的效果，大幅提升了产品竞争力。
为个人开发者提供提升舞台，让大数据普惠千万行
点石平台在过去一年多的时间里，支持了多场国内外大数据竞赛，提供了从底层算力、数据处理、特征工程、在线编程环境、模型训练及调优的全流程支持。参赛选手只需要一台电脑，即可完成整个比赛。通过成本和门槛的大幅降低，参赛选手可以把精力聚焦到最需要创造性的工作上。未来，会有更多的机构发布它们的产业难题，让全世界的开发者通过“众智众创”的大数据技术，帮助机构寻找解决良方。
以上就是在本次网络开发者大会上网络大数据发布的重要理念和进展，可以清晰可见网络大数据正在生态赋能中积极发力。随着大数据产业的不断发展，网络期望通过产品、技术、渠道等多方位合作与伙伴共同挖掘数据价值，携手帮助广大的企业和机构实现产业升级，点石成金，共创未来。

④ 大数据基础平台有哪些

国内大数据平台有：
1、星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础的大型数据平台公司，被Gartner魔力象限列入名单过，它的潜力不容忽视，它在技术上对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业大数据引擎等。
2、TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。它的产品与之服务涵盖了移动应用数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
3、友盟+。友盟+是第一个第三方的全域大数据服务供应商，可以全面覆盖PC机、无线路由器等多种设备。为企业提供基础统计、操作分析、数据决策等全业务链的数据应用解决方案，帮助企业进行数据化操作和管理。
4、网易猛犸。网易猛犸大数据平台提供了海量应用开发的一站式数据管理平台，其中还包含了大数据开发套件和hadoop发布。该套件主要包括数据开发、任务操作、自助分析、以及多租户管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一种基于因特网用户行为的数据分析产品，具有无埋点数据采集技术，可通过行为数据，如网页或APP的浏览轨迹、点击记录、鼠标滑动轨迹等行为数据，对用户行为数据，进行实时的分析，用于优化产品体验，实现精益化操作。
6、神策数据。神策数据原理也与GrowingIO类似。但是它在技术上提供开放的查询API和完整的SQL接口，同时与MapRece和Spark等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

⑤ 大数据平台的软件有哪些

一、Phoenix

这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

二、Presto

Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。

Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数;支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

三、Shark

Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

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以上是小编为大家分享的关于大数据平台的软件有哪些?的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑥ 有哪些好用的大数据采集平台

1.数据超市

一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。

2. Rapid Miner

数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。

3. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。

4. IBM SPSS Modeler

适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

5. KNIME

开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。

6. Python

一种免费的开源语言。

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⑦ 有哪些好的数据来源或者大数据平台

数据来源
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
互联网上的“开放数据”来源，如政府机构,非营利组织和企业免费提供的数据。

⑧ 有哪些好的数据来源或者大数据平台

基于相关产业市场运行实时数据，监测实际市场运行中实物商品、数字商品、数字化服务的实时交易状况、全国各省市相关产业交易额实时排名，反映产业和经济运行现状——产业经济监测、预测与政策模拟平台。