騰訊大數據處理套件
推薦個好用的數據可視化工具，大數據魔鏡，有很多種可視化效果，可自由搭配顏色，做標記。有分析、探索、挖掘及決策樹功能，可連接資料庫，實時更新數據。
2. 做大數據分析一般用什麼工具呢
一、Hadoop
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
八、EverString
everstring主要是通過大數據的預測分析建模為企業提供業務和客戶推薦的SaaS服務，獲取和積累了兩個數據信息資源庫，一個行業外部的資源庫（公有SaaS收費形式），一個行業自己內部的資源庫（私有），然後再通過機器學習和人工智慧的方法對數據進行相應行業或是領域的建模，最後得到一個比較不錯的結果，優化於人工可以得到的結果，而且Everstring也成為了初創大數據公司裡面估值很高的公司。
3. 騰訊旗下的大數據處理套件TBDS當選2019數博會十佳大數據案例，而它究竟擁有著怎樣的優勢
什麼是騰訊大數據處理套件TBDS？
TBDS是基於騰訊多年海量數據處理經驗，集實時/離線場景高性能分析引擎、數據開發以及數據治理功能於一體的大數據平台，其核心包含TBDS大數據基礎平台、多集群多租戶管控平台，數據接入，數據開發，數據治理，機器學習，智能運營平台等。
騰訊大數據處理套件TBDS的創新和核心優勢，TBDS通過樂高架構，融合多個組件系統，構建開箱即用的大數據平台，提供拖拽式的可視化數據開發IDE及機器學習平台，可支持用戶自定義功能，具有非常好的產品擴展性。為客戶的大數據集成、存儲、計算環節提供完整而穩定的企業級解決方案。客戶能藉助於TBDS快速構建中台能力，聚焦於進行企業的業務創新。
4. 大數據處理工具有哪些
互聯網的迅速發展推動信息社會進入到大數據時代，大數據催生了人工智慧，也加速推動了互聯網的演進。再對大數據的應用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章將從大數據可視化工具和大數據分析工具分別闡述。
大數據分析工具：
RapidMiner
在世界范圍內，RapidMiner是比較領先的一個數據挖掘的解決方案。很大程度上，RapidMiner有比較先進的技術。RapidMiner數據挖掘的任務涉及了很多的范圍，主要包括可以簡化數據挖掘的過程中一些設計以及評價，還有各類數據藝術。
HPCC
某個國家為了實施信息高速路施行了一個計劃，那就是HPCC。這個計劃總共花費百億美元，主要目的是開發可擴展的一些計算機系統及軟體，以此來開發千兆比特的網路技術，還有支持太位級網路的傳輸性能，進而拓展研究同教育機構與網路連接的能力。
Hadoop
這個軟體框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量數據。Hadoop相當可靠，它假設了計算元素以及存儲可能失敗，基於此，它為了保證可以重新分布處理失敗的節點，維護很多工作數據的副本。Hadoop可伸縮，是因為它可以對PB級數據進行處理。
Pentaho BI
Pentaho BI和傳統的一些BI產品不一樣，這個框架以流程作為中心，再面向Solution(解決方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、開源軟體以及企業級別的BI產品，便於商務智能的應用開發。自從Pentaho BI出現後，它使得Quartz、Jfree等面向商務智能的這些獨立產品，有效的集成一起，再構成完整且復雜的一項項商務智能的解決方案。
大數據可視化工具：
Excel2016
Excel作為一個入門級工具，是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上課選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。
SPSS 22
SPSS 22版本有強大的統計圖製作功能，它不但可以繪制各種常用的統計圖乃至復雜的3D視圖，而且能夠由製作者自定義顏色，線條，文字等，使制圖變得豐富多彩，善心悅目。
Modest Maps
Modest Maps是一個輕量級、可擴展的、可定製的和免費的地圖顯示類庫，這個類庫能幫助開發人員在他們自己的項目里能夠與地圖進行交互。
Raw
Raw局域非常流行的D3.js庫開發，支持很多圖表類型，例如泡泡圖、映射圖、環圖等。它可以使數據集在途、復制、粘貼、拖曳、刪除於一體，並且允許我們定製化試圖和層次。
R語言
R語言是主要用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。雖然R主要用於統計分析或者開發統計相關的軟體，但也有用作矩陣計算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業軟體MATLAB。
5. 目前各大互聯網公司如阿里，騰訊，滴滴，美團，今日頭條這些公司的大數據分析的框架是怎樣的求解答！
阿里，騰訊 實力強，估計是自己開發或二次開發的，其他公司估計會用開源或內商用的，但本質都是容相同的，舉例，不外乎一個分布式集群（hadoop），搭配一些部署組件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），處理&計算（spark，hive，MR），存儲（es，hbase，mongo），可視化的話選擇很多，比如vue，react，angular，畫圖可以選擇highchart，echarts。
上述基本都是必備的，每個公司還會根據自己的需求增加額外的組件。
6. 騰訊QQ大數據：產品指標體系如何搭建
您好！很高興能為您解答， 根據產品灰度和上線的節奏來規劃指標體系，如下圖指標體系框架。
Why 指標體系
在沒有指標體系的情況下，產品看數據遇到很多問題，這些問題都可以通過指標體系來解決：
How to規劃指標體系
前期重要准備工作：不斷體驗產品，熟知產品的基本功能，明確產品的KPI目標和戰略重點。按照以下三個步驟來規劃整個指標體系：
其中「確認指標和目標是否匹配」也就是確認指標能否100%反映評估目標的變化，如果不完全匹配，則需要反過來修正評估指標，使其完全匹配；下面重點從產品規模質量、健康度、用戶屬性等6個方面來介紹如何「設計合適的評估指標」：
產品規模和質量
1、整體規模和實時數據監控
整體概況：依賴產品的核心功能以及KPI目標來制定，是對產品整體的監控，後面所有的指標均依賴此項展開。
關鍵漏斗：對關鍵概況指標做模塊或者路徑上的拆分。
實時數據監控：從整體概況中抽取最關鍵的1~2個指標來做按小時、按分鍾監控。主要作用：在新版本發布後監控核心指標變化，便於及時發現版本問題回滾；某類重要活動上線之後的實時效果監控。之所以選擇1~2個指標，是因為實時數據的統計對計算資源要求很高，通常選擇最關鍵的指標來做監控，其他指標按天監控即可。
7. 大數據開發套件可以提供什麼功能
首先要確定您所說的大數據是怎樣的數據，目前一般的大數據可以有兩種做法：
1、對於關系型的大數據，用EMC的greenplum，這個資料庫屬於MPP，對於OLAP類型的大數據分析運算，有很多的項目在用這個；
2、對於非關系型的大數據，行業的事實標準的hadoop，其實hadoop是一個架構，包括map-rece，hive，hbase，pig，zookeeper等等，不過hadoop是做離弦的大數據分析，數據往往要計算幾天才能得到結果；如果要做實時的大數據分析，就要用到Storm。
您可以網路一下，現在這方面的資料非常多。
8. 有能和騰訊做大數據方面合作的渠道嗎
大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。內在企業對企業銷售的情容況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。