1，有哪些好的数据来源或者大数据平台2，比较好的大数据分析平台有哪些听说百分点公司不错3，人工智能企业大数据有哪些平台啊4，国内真正的大数据分析产品有哪些5，大数据分析工具有哪些有什么特点1，有哪些好的数据来源或者大数据平台
推荐bit超级数据分析平台，它整合了淘宝、京东、阿里云、鹰眼数据等外部数据应用，大大节省了数据收集的时间，而且操作简单，还有很多免费的行业模板可以使用。这是我在上面使用的一组模板，就是分析店铺会员的，你可以参考一下。
2，比较好的大数据分析平台有哪些听说百分点公司不错
百分点确实这方面很不错的，而且技术也好，还获得过很多荣誉的，有专门的大数据全栈技术，包括数据接入、数据治理、数据集成、数据可视化、数据共享、数据融合目前这种数据分析工具基本都要收费的，不过应该是可以免费体验一段时间
3，人工智能企业大数据有哪些平台啊
作为其中大数据、人工智能领域的10强企业，天云大数据的人工智能平台maxim ai格外吸睛，maxim ai突破了hadoop、spark在部署使用上的瓶颈，在spark/alluxio分布式内存计算框架下，使用scala语言彻底重构了深度强化学习等前沿数据科学算法，同时采用free coding的免代码交互式调参优化，不再依赖于昂贵的gpu，在商业化x86集群上即可运行深度学习，实现了从并行化计算到分布式计算的转变。从而解决了分布式与机器学习算法难结合的问题，能够帮助企业快速实现ai产业化。此前不久，天云大数据的maxim ai亦入选由zdnet 评选十大最具商业影响力、资本号召力的人工智能平台。像这些都属于后台研发，或者软件开发范畴，所以可以考计算机软件技术的证书。
4，国内真正的大数据分析产品有哪些
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，bat算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。说说更通用的数据分析吧。大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层第二维度：用户级——部门级——企业级——bi级1、数据存储层数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。sql查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。access2003、access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；mysql数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和sql语言的数据查询能力。sql server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用sql server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。db2，oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。bi级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。data warehouse，建立在dw机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！bi级别的数据仓库结合bi产品也是近几年的大趋势。2、报表层企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表finereport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。tableau、finebi之类，可分在报表层也可分为数据展现层。finebi和tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用finebi从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化tableau更优，但finebi又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。3、数据分析层这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%excel功能，excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；spss软件：当前版本是18，名字也改成了pasw statistics；我从3.0开始dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出spss社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；sas软件：sas相对spss其实功能更强大，sas是平台化的，em挖掘模块平台整合，相对来讲，sas比较难学些，但如果掌握了sas会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是sas比较好用，另外，sas的学习材料比较多，也公开，会有收获的！jmp分析：sas的一个分析分支xlstat：excel的插件，可以完成大部分spss统计分析功能4、表现层表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。finebi和tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。ppt：办公常用，用来写数据分析报告；xmind&百度脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；xcelsius软件：dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在ppt中实现动态报表
5，大数据分析工具有哪些有什么特点
大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。在浩瀚的数据中，如果放置这些数据，不去分析整理，那就相当于一堆废的数据，对我们的发展没有任何意义。今天给大家分享的就是：大数据分析工具的介绍和使用。工具一：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。工具二：rapidminer在世界范围内，rapidminer是比较好用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。工具三：stormstorm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在hadoop批量数据的处理。storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。工具四：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。工具五：hadoophadoop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。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我们基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。1、tableau这个号称敏捷bi的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理