“大數(shù)據(jù)”這個概念太寬泛了。即使是大數(shù)據(jù)，也有很多不同層次的產(chǎn)品，如你所說，國內(nèi)產(chǎn)品最多的是數(shù)據(jù)應(yīng)用，Da 數(shù)據(jù)有哪些產(chǎn)品？大數(shù)據(jù)供應(yīng)商在中國真的很大數(shù)據(jù)分析哪些產(chǎn)品在中國很大數(shù)據(jù)公司還是做很多前端視覺展示的，BAT真的很大數(shù)據(jù)，行業(yè)有硬性需求，其他行業(yè)跟不上。

big 數(shù)據(jù)分析的前瞻性使得很多公司和企業(yè)開始使用big 數(shù)據(jù)分析來幫助公司決策，而big 數(shù)據(jù)分析是對大量數(shù)據(jù)進行分析，所以不得不使用一些工具。有很多工具用于數(shù)據(jù)分析。一般來說，數(shù)據(jù)分析有很多層次，分別是數(shù)據(jù)存儲層，數(shù)據(jù)報表層和。在不同的層面上有不同的工具。

Da 數(shù)據(jù)以下分析工具比較好用，分別是Excel、BI tools、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。1.ExcelExcel可以算是最通用的數(shù)據(jù)分析工具之一了，包括制表、數(shù)據(jù)透視表、VBA等功能，保證人們可以根據(jù)需要進行分析。2.BI工具BI也是商業(yè)智能。BI工具的產(chǎn)品設(shè)計幾乎都是按照數(shù)據(jù) analysis的流程來設(shè)計的。

由于功能側(cè)重，產(chǎn)品操作也非常簡單，大部分需求都可以通過拖拽完成，沒有編程基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也能快速上手。3.Pythonpython在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域確實是一個強大的語言工具。雖然入門的學(xué)習(xí)難度高于Excel和BI，但作為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備工具，從專業(yè)角度來說肯定高于Excel和BI。尤其是在統(tǒng)計分析和預(yù)測分析方面，Python等編程語言具有其他工具無法比擬的優(yōu)勢。

常見的收藏工具有Octopus、ContentGrabber、Parsehub、Mozenda、ApacheFlume等。Octopus是一款免費的、可視化的、無需編程的網(wǎng)頁獲取軟件，可以從不同的網(wǎng)站中快速提取歸一化的數(shù)據(jù)。ContentGrabber是一款支持智能抓取的網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件。Parsehub是一個基于web的爬蟲。Mozenda是一款網(wǎng)頁抓取軟件，還可以提供商業(yè)數(shù)據(jù)抓取的定制服務(wù)。

5、國內(nèi)真正的大 數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品有哪些

國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司還是做很多前端可視化的，BAT真的很大數(shù)據(jù)。行業(yè)有硬需求，其他行業(yè)跟不上，需求決定市場。說說比較一般的數(shù)據(jù)分析。Da 數(shù)據(jù)分析也屬于數(shù)據(jù)分析。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析工具可以分為兩個維度:第一維度:數(shù)據(jù)存儲層數(shù)據(jù)報表層數(shù)據(jù)分析層數(shù)據(jù)表示層。數(shù)據(jù)存儲設(shè)計到數(shù)據(jù) library的概念和數(shù)據(jù) library的語言不需要深入研究，但至少要了解數(shù)據(jù)的存儲方式和數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)。

我們可以從選擇查詢、更新修改、刪除刪除和插入插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取開始。Access2003、Access07等。這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫，常用于個人或部分基本數(shù)據(jù)存儲；部門或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) Library應(yīng)用必備的MySQL 數(shù)據(jù) Library是掌握數(shù)據(jù) Library的庫結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù) SQL語言查詢能力的關(guān)鍵。

我們來看看什么是大數(shù)據(jù)？先不說百科里的學(xué)術(shù)定義。你可以通過搜索找到它。先給大家感性的介紹一下Da 數(shù)據(jù)。首先，Da 數(shù)據(jù)的“大”字如果用“多”來形容就比較好理解了。那么這個“多個”可以指兩個方面:1。數(shù)據(jù)樣本足夠多數(shù)據(jù)，這樣挖掘出來的數(shù)據(jù)的值更可靠，即使只有一兩個數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)有很多種，可以是數(shù)字、文字、圖片、視頻、音頻、銷售數(shù)據(jù)等等。

再看數(shù)據(jù)的高精度，無論數(shù)據(jù)有多大，多有錢。首先要保證數(shù)據(jù)的精度和準(zhǔn)確度。比如我想分析一下身邊快銷產(chǎn)品的消費習(xí)慣，但是我?guī)Я撕芏鄶?shù)碼產(chǎn)品出售數(shù)據(jù)。驢唇不對馬嘴數(shù)據(jù)再多也不值。那么一定是高度時效性的，這也可以分為兩個方面。1.數(shù)據(jù)本身的時效性，如果用一堆數(shù)據(jù) 10年前的，其實參考價值不大。畢竟時代變了，當(dāng)然也不是絕對的，但比大多數(shù)應(yīng)用更“新鮮”。

big 數(shù)據(jù)的概念太寬泛。即使是大數(shù)據(jù)分析，也有很多不同層次的產(chǎn)品。如你所說，國內(nèi)產(chǎn)品最多的是數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品。1.大數(shù)據(jù)平臺，華為，星環(huán)。華為FusionInsight，基于Apache的功能增強的企業(yè)級大型數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲、查詢、分析平臺。星環(huán)，基于Hadoop生態(tài)系列的大數(shù)據(jù)平臺公司。2.云端達數(shù)據(jù)，阿里云，華為云。阿里云實力不差，與亞馬遜AWS競爭，是面向中小企業(yè)的公有云、私有云、混合云。

3.數(shù)據(jù)在應(yīng)用方面，重點介紹了“Big 數(shù)據(jù)BI”和“Big數(shù)據(jù)Haiyun數(shù)據(jù)”這兩個SAAS級可視化工具，海智，以及針對具體業(yè)務(wù)應(yīng)用的云CRM的客戶。數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)在主要分為兩種模式，一種是純IT，圍繞企業(yè)部署應(yīng)用，比如Fansoft，還有一種互聯(lián)網(wǎng)2B的形式，主要是SAAS產(chǎn)品，比如易賣。