文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
数字化的今天，各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能，企业可以提高运营效率，增加利润率，并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
从2017年开始，flvAnalyser已经迭代了10多个版本。工具功能定位用户主要是音视频开发领域。众多网友在使用后提供了很多好的建议，也不断地反馈使用中遇到的问题，让它从一个简陋、粗糙的工具，慢慢长成了现在这个样子。
腾讯云公布视频直播新趋势：SDK覆盖2亿用户，支持超1000场NBA直播;浙江移动与科大讯飞签订战略合作协议，共建智能语音服务；苹果正式推出了iOS的10.3版本，新增查看AirPods位置功能；微信
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
随着“大数据中心”被列为国家新基建核心项目之一，数据和数据分析变得尤为的重要。对于企业来说，不仅越来越多的业务向以云为中心的基础架构转移，而且对于数据洞察敏捷度的要求也越来越高。这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求，可利用多个数据源、使用不同的数据技术，快速构建灵活友好的数据架构，解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
随着“大数据中心”被列为国家新基建核心项目之一，数据和数据分析变得尤为重要。对于企业来说，不仅越来越多的业务向以云为中心的基础架构转移，而且对于数据洞察敏捷度的要求也越来越高。这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求，可利用多个数据源、使用不同的数据技术，快速构建灵活友好的数据架构，解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。 数据湖正是在这样的背景下应运而生，而云是数据湖最佳的实践场所。国内各大云厂商也聚焦数据湖，将云计算技术与数据湖技术结合，进一步发挥云自有的弹性扩张、灵活部署
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
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当前全国各地企业陆续开始复工复产，对城市的疫情防控与正常运转提出了新的严峻考验。深圳地铁作为深圳城市运营的窗口部门，为保障深圳地铁集团及关联单位员工的健康，扩大集团对疫情防控信息的管理，在腾讯云的助力下，已正式上线疫情防控系统。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
2020年7月，科研猫发起Hiplot项目，而后与来自多方高校及研究所的科研人员共建了学术版Hiplot/Hiplot academic。平台开放以来，累积服务450万人次，相关成果于2022年5月发表于《Briefings in Bioinformatics》杂志。
百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀：http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观：http://shujuguan.cn/ 微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html BDP个人版：https://me.bdp.cn/home.html ICHarts：http://www.icharts.in/ 魔镜：http://www.moojnn.com/
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
导读：本文就给大家推荐一些用于数据分析的“必备神器”，其中很多工具是亲测过认为非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。 1.微信大数据分析工具 新榜：http://www.newrank.cn/ 清博：http://www.gsdata.cn/ 数说故事：http://www.datastory.com.cn/ 2数据可视化工具 百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀：http://ww
在数字化时代，企业需要处理分析的数据日趋繁杂，越来越多的企业正在寻求一款符合自身数据要求的可视化BI工具，但市面上的BI数据可视化分析工具实在太多了，到底该选择哪一款呢？
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
用户可能会说谎，但是数据不会说谎！ 近几年来，人们越来越认识到数据的重要性，越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营，而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法，获取自
近些年，随着企业信息化的不断深入发展，商业智能BI工具越来越受到人们的关注。一款好用的BI工具不仅能有效整合企业各业务系统中的数据，提升工作效率，做出各种清晰直观的可视化数据分析报告，还能辅助企业及各业务部门做出更明智的经营决策。市场对BI工具需求的急剧增大，促进了BI行业的快速发展，目前市面上出现了大量的BI工具，功能也是五花八门。在此，笔者盘点了现在比较流行的6款BI工具，看看下面这些BI工具你用过哪个呢？
01 思科宣布关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务，预计损失约 1.6% 的年收入 6 月 26 日消息，思科今年 3 月 3 日宣布“在可预见的未来”停止在俄罗斯和白俄罗斯的业务。6 月 23 日，思科官方发布了确定的公告，决定开始有序关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务。 思科表示，公司专注于确保俄罗斯和白俄罗斯受影响的员工受到尊重，并在过渡期间得到支持。在这个充满挑战的时期，思科仍然致力于利用其所有资源来帮助员工、乌克兰的机构和人民以及客户和合作伙伴。 在适用法律法规允许的范围内，思科将直接与客户、合作伙伴和供应商
数据湖是一个集中的存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据，并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导更好的决策。
起初，APICloud面向的人群是开发者、程序员，平台产品则是一系列app开发相关的技术工具，曾经的solgan赫然表达着APICloud推动技术变革的愿景——“重新定义移动应用开发”。
如今，哈姆比的预测已经成为了事实，尤其是随着5G、云计算、云上物联网技术的发展，如何将云上采集的数据变为可加工、可盈利的素材，是企业数字化转型大潮的一个最基本的过程。
目前我们数据平台部共有200多人。整个数据平台是按照基础平台、核心应用、产品包装和质量监控的思路分为四部分： 数据中心，负责建设管理腾讯大数据基础平台; 精准推荐中心，负责研发落地以数据挖
2019年，“落地”被大家反复述说，也是AI领域公司齐头涌进的前方。无论是阿里、商汤等第一梯队玩家，还是曾经势头高涨的创企们，现都纷纷沉入场景，将热情投入到了探索AI赋能应用这件事中。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
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信息技术的变革总是随着时间不断扩大其影响范围，而在此之前大多数企业会选择观察和等待时机成熟。云计算就处在这样一个特殊的时期，宣传已经足够，那么如何把其力量最大化发挥，带动企业业务增长呢？ 云计算如愿成
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
T客汇官网：tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行，云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月，Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出，大部分的受访者（51%）已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到：“我们预计这种趋势将会继续，2020年绝大多数（超过一半）的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测，到2020年，BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高：到2017年底，预计将有69%的
自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
随着“大数据”概念的火爆，各色（大）数据分析平台一时之间也是风气云涌，更兼与云计算结合，成为一个个cutting edge startup的营销热点。笔者碰巧在多年前就参与过2个数据分析平台的研发工作，对于数据分析业务、平台建设等问题有些感想和思考，在此与大家共享。 一、私有云数据分析平台：DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。 它的出现是基于明确的产品需求的，目标用户是就职于专业数据分析部门的数据科学家（datascientist）。 Data sc
过去一年内，我们看到了大数据的井喷式发展，数据处理分析成为热门，大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是，我们也能发现，有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才，还远远达不到市场需求的数量。 有人预测，随着商业数据不断增多，2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用，那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸，事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
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