1，有淘宝卖家用过这种客户提取软件吗2，国内做大数据用户画像工具有哪些3，大数据 做大数据分析哪个软件好4，大数据挖掘通常用哪些软件5，市面上有很多的大数据营销系统说能够精准找到客户哪个比较好一1，有淘宝卖家用过这种客户提取软件吗
淘宝卖家信息的采集软件有很多，但是买家的基本没有客户提取软件是什么？提取你自己的，还是提取别人的，如果告诉你提取别人的，那应该是骗子，淘宝不会那么容易让人随便抓取买家数据的
2，国内做大数据用户画像工具有哪些
可以试试tm数据画像bi平台,基于数据画像的优势为客户打造了数据全生命周期管理流程，打破了传统数据采集、存储、分析过程中的种种弊端，将数据，系统和人员聚集在一起，实现可视化、数字化的连接业务。网页链接可以试试ptengine+datadeck，ptengine支持网站、小程序、app的用户数据采集和分析，事件分析和热图分析简单设置就能清晰洞察用户行为完成用户画像。datadeck可在在ptengine的基础上自定义生成你想要的dashboard，简单自由。推荐 大数据魔镜，操作简单，很好用。
3，大数据 做大数据分析哪个软件好
其实做大数据分析，很多软件都可以实现，想r、sas、spss都可以，关键时你要会数据分析的算法，并且熟练掌握软件的操作，像r是开源免费的，而且可以在社区中获取很多包来为分析做服务，当然，做大数据分析，必须还要有数据，这时你可以用像火车头、集搜客gooseeker、网络矿工等数据采集软件，不过好像集搜客是完全免费，其它都需要收费，免费版大都有限制国内外数据分析公司：1）国外：sas bi、ibm的cognos、oracle biee、sap bo、power-bi、informatica、arcplan、qlikview、tableau等等；2）国内：bdp商业数据平台、smartbi、帆软、永洪科技等。随意举个例子：qracle bieebiee 现在oracle下是最强力的bi分析工具，最早进入中国,支持简单方便的集群，前端及中后端设计功能强大，前端开发灵活易用，只要开发公司投入足够强力的技术人员，工程期规划合理，基本上可以实现从上层到中下层的所有的需求，界面还算美观，不过弱点就是说做一些中国式的报表工量较大，还有一些不足的地方，但是oracle不断的发展和升级，产品正在变得越来越好。其他方面是实施建议找一个真的很负责任的公司和实施团队实施 。全看实施团队的技术能力。随意举个例子：bdp商业数据平台，重庆也是重点维护地区。1）bdp商业数据平台旨在帮助企业快速完成多数据整合，支持自助式数据准备（etl），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察，并将数据决策快速覆盖各层员工及应用场景。2）bdp可以灵活接入与同步多种数据源，包括各类数据库连接、openapi以及各种saas平台api，可以连接企业中的所有数据源，让数据不再分散，满足企业多种多样的业务场景、亿行数据秒反应，快速实现数据清洗、整合、加载，通过拖拽即可可视化分析，支持近30种图表类型和12种自带配色方案，让数据更加直观、美观，app也能随时掌握数据动态。3）bdp具有多数据源接入、高性能、成本低、酷炫可视化、极强易用性、服务好、数据安全等优势受到众多行业客户的青睐，如互联网、零售快消、制造业、金融、医疗和教育、o2o等。
4，大数据挖掘通常用哪些软件
1.rapidminer只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，rapidminer在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让rapidminer得到如此厚誉呢?首先，rapidminer功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是，它还提供来自weka(一种智能分析环境)和r脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。用java语言编写的rapidminer，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。2.r-programmingr语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的r只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。r，r-programming的简称，统称r。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由c语言和fortran语言编写的，并且很多模块都是由r编写的，这是r一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让r的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。3.wekaweka支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在gnu通用公共许可证下是免费的，这也是它与rapidminer相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。很多人都不知道，weka诞生于农业领域数据分析，它的原生的非java版本也因此被开发了出来。现在的weka是基于java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，weka一定会交出一张很好看的成绩单。4.orange对很多数据人来说，orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，orange的可视化编程和python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。orange是一个基于python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。5.nltk著名的开源数据挖掘工具——nltk，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装nltk，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫n日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。6.knimeknime是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，knime均能出色地完成。同时，knime还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。基于eclipse，用java编写的knime拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让knime引起了商业智能和财务数据分析的注意。互联网的迅速发展推动信息社会进入到大数据时代，大数据催生了人工智能，也加速推动了互联网的演进。再对大数据的应用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章将从大数据可视化工具和大数据分析工具分别阐述。大数据分析工具：rapidminer在世界范围内，rapidminer是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，rapidminer有比较先进的技术。rapidminer数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。hpcc某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是hpcc。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。hadoop可伸缩，是因为它可以对pb级数据进行处理。pentaho bipentaho bi和传统的一些bi产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向solution(解决方案)。pentaho bi的主要目的是集成一系列api、开源软件以及企业级别的bi产品，便于商务智能的应用开发。自从pentaho bi出现后，它使得quartz、jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。大数据可视化工具：excel2016excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。spss 22spss 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3d视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。modest mapsmo