Ⅰ 做線下零售品牌大數據的公司有哪些

1. 數位品牌零售，擁來有海量線自下大數據，像用戶線下品牌偏好數據、客流數據、商圈區域內服飾鞋包TOP5品類消費品牌偏好、區域內其他零售TOP5品類消費品牌偏好、區域外零售TOP5品類消費品牌偏好這些精準數據他們都有。2. 神策大數據。在數字化時代，「以消費者為中心」和「數據驅動」就是品牌零售企業增長的兩大核心戰略，神策也助力企業運營模式也從依靠經驗的割裂式運營走向數據驅動的全渠道精細化運營。

Ⅱ 哪家公司的數據分析軟體性價比比較高

許多企業都在問市場上主流的運營數據分析工具、用戶行為分析工具有哪些，各家對比哪個好，有什麼對比功能的標准、如何選擇？接下來企業服務匯就將綜合對比：GrowingIO、諸葛IO、神策數據、TalkingData、友盟+、易觀方舟6家國內主要的數據分析工具服務商。

➤ 運營數據分析工具是什麼？
隨著互聯網的興起和IT技術的不斷成熟，企業對網站、App等產品的數據監控和分析的需求也越來越強烈。許多大企業會選擇自建數據中心，來解決從數據採集到數據分析再到數據應用的一系列需求。而中小企業常常苦於沒有技術團隊和高額的資金投入無法建設數據中心，於是市面上就出現了許多可以幫助中小企業低成本構建數據分析體系的工具服務商。這類工具依賴雲計算技術，為企業提供數據收集、數據分析、數據應用等服務。

➤ 主流的服務商有哪些？
綜合觀察了幾家國內的服務商，以平台規模、用戶量、核心功能等指標為中心，我們選出了以下6家SaaS數據分析工具服務商：GrowingIO、諸葛IO、神策數據、TalkingData、友盟+、易觀方舟。

➤ 如何對比運營數據分析工具？
近些年企業對數據驅動產品、數據驅動運營的需求越來越強烈，促進了運營數據分析工具的快速發展。市面上出現了多家這類工具的服務商，企業在選購時可能無從下手。實際上各家服務商的核心功能基本相同，只是在產品設計方面略有側重。主要包括：「接入渠道、數據埋點、分析功能、數據開放平台、管理功能、主動營銷」這幾大部分。在企業服務匯評測團隊調研之後，設定了以下評測體系：

Ⅲ 如何將大數據分析應用到app中

有款軟體，叫「數據分析」，是帆軟軟體針對移動平台推出的一款數據可視化分析工具，需要和PC端配合使用，可以在蘋果商店裡搜索到

Ⅳ 國內較知名的大數據服務平台有哪幾家

就個人知道的八爪魚，波若大數據……還挺多的。

Ⅳ 神策量化（北京）科技有限公司怎麼樣

簡介：神策量化是一款定位年輕散戶投資者的APP炒股應用，通過投資市場情緒、消息、大數據等多種緯度實時分析，預先感知投資市場市場漲跌走勢。用戶可以自由跟隨選擇，將風險大幅降低，為散戶解決「如何選股」、「何時買入」、「何時賣出」等三大難題。達到牛市大賺,熊市少賠的目的。
法定代表人：陳佳
成立時間：2016-06-02
注冊資本：10萬人民幣
工商注冊號：110108021347269
企業類型：有限責任公司(自然人投資或控股)
公司地址：北京市海淀區學院路35號世寧大廈14層1410-035號

Ⅵ 大數據客戶行為分析平台哪家好神策數據觀遠數據閱客數據

聯通大數據獲客平台吧，錯理由如下：
1，官方運營商數據，實力
2，根據用戶行為及應用場景進行畫像分析建立模型
3，數據不出廠，雲外呼，且經過過敏，加密，不留底，無安全風險
4，按需按量提供實時線索資料

Ⅶ 大數據服務商有哪些

1. 數位大數據，擁有國內最大的線下動態數據資料庫, 螞蟻投資的，主要給運營商、回零售、地產、移動互答聯網企業提供運營商網路優化、地產前策研判、零售經營分析、APP精準營銷等大數據服務。
2. 神策數據，大數據用戶行為分析產品，提供9大數據分析模型，提供在線數據分析Demo。
3. 極客數據，彈馬多媒體數據分析平台集成了語音識別、圖像識別等自動識別技術，進行數據識別、分析，最終形成數據報告。

Ⅷ 神策數據是用python寫的嗎



先對我們團隊做個簡單的介紹：團隊核心成員均來自網路大數據部，從零構建了網路的日誌分析大數據處理平台，有多年的大數據處理經驗，以往的技術也基本構建於開源社區之上。目前，我們主要針對互聯網企業提供大數據分析產品和完整解決方案，以及針對傳統企業提供大數據相關咨詢和完整解決方案。目前，針對互聯網創業公司推出了深度數據分析產品Sensors Analytics（神策分析），支持私有部署、任意維度的交叉分析，並幫助客戶搭建數據倉庫基礎，客戶包括愛鮮蜂、多盟、AcFun、快快魚、PP租車、51offer等。

對於 Sensors Analytics （神策分析）這個產品，主要用到了一些主流的開源社區技術，例如Hadoop/Spark/Kafka/MySQL/Redis/jQuery/Impala等，並在其中部分組件上進行了源碼級的修改，當然，我們自己也開發了一些核心的業務組件。

整個 Sensors Analytics （神策分析）的技術體系，或者說技術點，可以從如下幾個層面進行介紹：

  • 數據採集：我們一直認為，採集的數據的質量是整個數據平台構建以及後續一系列數據應用的大的前提，因此，與傳統的網路統計、友盟等統計工具不同，我們堅持私有化部署與全端採集，提供了PHP、python、JAVA、JavaScript、iOS和安卓等多種語言的數據採集SDK，以及 LogAgent 和批量工具等多樣化的導入工具供使用者使用。不僅能夠採集客戶端數據，也能採集後續的服務端日誌和業務數據。出於數據完整性、數據安全性、數據時效性等多個角度的考慮，更推薦使用者採集後端數據，如服務端的日誌、業務資料庫的數據等。同時，也按照我們對於用戶行為數據的理解，對於使用者應該採集哪些數據、應該關注哪些欄位，都提供了一套產品化的解決方案。

  • 數據傳輸：Sensors Analytics 提供秒級的時效性保證，也即一條新傳入的數據，一般幾秒後就會體現在前端的查詢結果中，並且這條數據中新增加的欄位，也會幾秒後就在前端的篩選和分組選擇中體現出來，因此，如何在數據不重不漏的基礎上保證數據流的時效性，也是 Sensors Analytics的一個技術難點。

  • 數據建模：正如 Sensors Analytics的文檔（數據模型 | Sensors Analytics 使用手冊）上提到的那樣，為了保證產品在不同行業的適應性，團隊根據以往在用戶行為數據方面的多年經驗，抽象出了 Profile 和 Event 兩個數據實體，分別描述「用戶」本身的長期不變的屬性，以及「用戶」在某時某刻以某種形式做了某件事情。從我們目前十幾個客戶的經驗來看，這個數據模型的抽象還是能夠滿足絕大部分產品對用戶數據分析的需求的。

  • 數據存儲：在產品層面，我們 給使用者提供了最細力度數據上的完整的多維分析（OLAP）、漏斗、留存、回訪等較為高階的實時查詢能力，並且支持 Event 數據和 Profile 數據的 join 分析，因此，為了保證查詢的速度，在數據存儲上，如何最好地利用列存儲、分布式存儲、壓縮/編碼等方式，加快查詢速度，減少存儲空間等，也是一個很大的技術挑戰。

  • 數據計算：一方面，為了保證查詢的速度，後台會有一些例行的數據的預處理計算以及後續會逐步推出的數據預測計算，另一方面， Sensors Analytics 也將所有的存儲和計算資源開放給了使用者，因此，計算的調度、管理等方面，也是我們一個必須要考慮的技術點。

  • 數據可視化：作為一個數據分析產品，我們希望能夠提供「自驅式」的數據分析體驗，讓使用者能夠快速地驗證、嘗試自己對數據的各種猜測和假設。因此，除了計算和查詢的速度必須盡可能得塊以外，如何保證使用上的流暢，以及展現查詢結果和數據概覽時最大程度地讓使用者「一眼」就能夠從圖表中「看到」數據的含義和價值，是一個非常大的挑戰，因此，數據可視化也是我們技術攻關的重點。

  • 許可權管理：作為一個企業產品，必須能夠適應企業中不同角色的使用者的使用需求，例如：有些角色，如管理員，具有完整的數據察看能力，並且可以分配其它角色的許可權；有些角色，如數據分析師，有完整的數據察看和分析能力，但是並不能修改其他人的許可權；有些角色，如地推經理，則只能察看分配給自己的數據概覽的數據。為了滿足這方面的需求，許可權管理，也是我們一個重要的技術點。

  • 數據API：從 產品 的定位可以看出，我們是將使用者的一切數據開放給使用者的，這些數據，包括使用者接入的數據，也包括經過 平台分析後的結果，因此，如何設計一套友好的數據API，與使用者的業務系統對接，讓使用者方便地能夠基於這些數據進行後續的數據挖掘和機器學習計算，也是對我們的一個技術挑戰。

    • 以上是我對這個問題的答復，再次感謝對我們產品和團隊的關注，如果想有進一步的了解，歡迎和我們進一步聯系。

Ⅸ 大數據分析系統平台方案有哪些

目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
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。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。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。