專門做數(shù)據(jù)分析的公司

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于專門做數(shù)據(jù)分析的公司的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

• 1、HCR慧辰資訊這個公司怎么樣？為什么有那么多業(yè)內(nèi)人認可？

• 2、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

• 3、國內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司？

• 4、哪家公司的數(shù)據(jù)分析軟件性價比比較高？

一、HCR慧辰資訊這個公司怎么樣？為什么有那么多業(yè)內(nèi)人認可？

GCR慧辰資訊在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展得很不錯的公司，HCR能得到認可的原因，是在滿足客戶需求的基礎(chǔ)上，再利用技術(shù)去驅(qū)動它，我覺得這一點做得非常明智，也很值得同行學(xué)習(xí)。

可以算是大數(shù)據(jù)行業(yè)的新標桿吧，畢竟憑借多年面向產(chǎn)業(yè)的研究經(jīng)驗，已經(jīng)積累了充分的研究分析和數(shù)據(jù)洞察能力。要說不同的話，HCR的產(chǎn)品都是模塊化的，可以靈活的拼裝組合，還可以根據(jù)客戶的需求去做個性化的開發(fā)，這點在市場上還挺少見的。

擴展資料：

注意事項：

1、是數(shù)據(jù)融合，我們把企業(yè)內(nèi)部的各個系統(tǒng)打通，幫助企業(yè)在內(nèi)外數(shù)據(jù)做一個融合。

2、是融合完以后，幫助傳統(tǒng)企業(yè)做數(shù)據(jù)分析和分析洞察，告訴這些數(shù)據(jù)給帶來什么樣的結(jié)果。

3、是直接幫做很多落地的應(yīng)用。

參考資料來源：HCR慧辰咨詢官網(wǎng)-HCR簡介

二、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢，也是一個改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競爭力。

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對市場需求，為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；诖耍瑢Υ髷?shù)據(jù)進行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當屬Hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點。

在當前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計

學(xué)家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

3. 預(yù)測性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4. 語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負責將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存取： 關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學(xué)。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計分析：

 假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、 方差分析 、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、

因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：

分類 （Classification）、估計（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測 ：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)： 云計算、標簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶

來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間

進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使

用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實時計算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/分析

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預(yù)測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

三、國內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司？

“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢，也是一個改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競爭力。

在本文中，整理了在中國境內(nèi)活躍的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具影響力的企業(yè)，它們有的是計算機或者互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的巨頭，有的則是剛剛創(chuàng)辦不久的初創(chuàng)企業(yè)。大數(shù)據(jù)致店一把柒叁二零一泗貳五零，但它們有一個共同點，那就是它們都看到了大數(shù)據(jù)帶來的大機會，并毫不猶豫地挺進了這個領(lǐng)域。

首先來盤點一下那些提供大數(shù)據(jù)工具的老牌廠商，看看他們是如何利用自身優(yōu)勢地位沖擊大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，并將新產(chǎn)品及新方案推廣到新一輪技術(shù)浪潮當中?

大數(shù)據(jù)是比云計算還要新興的一個術(shù)語，但是從(表一)中列舉的一些公司不難發(fā)現(xiàn)，在業(yè)內(nèi)，大數(shù)據(jù)被科技企業(yè)看作是云計算之后的另一個巨大商機，包括IBM、微軟、谷歌、亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金這一市場;另外，很多初創(chuàng)企業(yè)也開始加入到大數(shù)據(jù)的淘金隊伍中，如Cloudera、Clustrix等。但縱觀國內(nèi)大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商市場，大數(shù)據(jù)這一概念，對國內(nèi)企業(yè)來說或許還稍顯陌生，在最具影響力的前30家企業(yè)中，國內(nèi)企業(yè)幾乎還是一片空白，相對來說，國內(nèi)大數(shù)據(jù)起步較晚，但依舊有些企業(yè)不遺余力的投入大數(shù)據(jù)這片藍海，并且發(fā)展態(tài)勢良好，下面就來盤點下大數(shù)據(jù)領(lǐng)域國內(nèi)的主力陣營吧!

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對市場需求，為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；诖耍瑢Υ髷?shù)據(jù)進行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當屬Hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點。

在當前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

四、哪家公司的數(shù)據(jù)分析軟件性價比比較高？

許多企業(yè)都在問市場上主流的運營數(shù)據(jù)分析工具、用戶行為分析工具有哪些，各家對比哪個好，有什么對比功能的標準、如何選擇？接下來企業(yè)服務(wù)匯就將綜合對比：GrowingIO、諸葛IO、神策數(shù)據(jù)、TalkingData、友盟+、易觀方舟6家國內(nèi)主要的數(shù)據(jù)分析工具服務(wù)商。

➤ 運營數(shù)據(jù)分析工具是什么？

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起和IT技術(shù)的不斷成熟，企業(yè)對網(wǎng)站、App等產(chǎn)品的數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析的需求也越來越強烈。許多大企業(yè)會選擇自建數(shù)據(jù)中心，來解決從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)應(yīng)用的一系列需求。而中小企業(yè)常常苦于沒有技術(shù)團隊和高額的資金投入無法建設(shè)數(shù)據(jù)中心，于是市面上就出現(xiàn)了許多可以幫助中小企業(yè)低成本構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系的工具服務(wù)商。這類工具依賴云計算技術(shù)，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等服務(wù)。

➤ 主流的服務(wù)商有哪些？

綜合觀察了幾家國內(nèi)的服務(wù)商，以平臺規(guī)模、用戶量、核心功能等指標為中心，我們選出了以下6家SaaS數(shù)據(jù)分析工具服務(wù)商：GrowingIO、諸葛IO、神策數(shù)據(jù)、TalkingData、友盟+、易觀方舟。

➤ 如何對比運營數(shù)據(jù)分析工具？

近些年企業(yè)對數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品、數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的需求越來越強烈，促進了運營數(shù)據(jù)分析工具的快速發(fā)展。市面上出現(xiàn)了多家這類工具的服務(wù)商，企業(yè)在選購時可能無從下手。實際上各家服務(wù)商的核心功能基本相同，只是在產(chǎn)品設(shè)計方面略有側(cè)重。主要包括：“接入渠道、數(shù)據(jù)埋點、分析功能、數(shù)據(jù)開放平臺、管理功能、主動營銷”這幾大部分。在企業(yè)服務(wù)匯評測團隊調(diào)研之后，設(shè)定了以下評測體系：

以上就是小編對于專門做數(shù)據(jù)分析的公司問題和相關(guān)問題的解答了，如有更多相關(guān)問題，可撥打網(wǎng)站上的電話，或添加微信。

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