腾讯大数据处理套件
推荐个好用的数据可视化工具，大数据魔镜，有很多种可视化效果，可自由搭配颜色，做标记。有分析、探索、挖掘及决策树功能，可连接数据库，实时更新数据。
2. 做大数据分析一般用什么工具呢
一、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
八、EverString
everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。
3. 腾讯旗下的大数据处理套件TBDS当选2019数博会十佳大数据案例，而它究竟拥有着怎样的优势
什么是腾讯大数据处理套件TBDS？
TBDS是基于腾讯多年海量数据处理经验，集实时/离线场景高性能分析引擎、数据开发以及数据治理功能于一体的大数据平台，其核心包含TBDS大数据基础平台、多集群多租户管控平台，数据接入，数据开发，数据治理，机器学习，智能运营平台等。
腾讯大数据处理套件TBDS的创新和核心优势，TBDS通过乐高架构，融合多个组件系统，构建开箱即用的大数据平台，提供拖拽式的可视化数据开发IDE及机器学习平台，可支持用户自定义功能，具有非常好的产品扩展性。为客户的大数据集成、存储、计算环节提供完整而稳定的企业级解决方案。客户能借助于TBDS快速构建中台能力，聚焦于进行企业的业务创新。
4. 大数据处理工具有哪些
互联网的迅速发展推动信息社会进入到大数据时代，大数据催生了人工智能，也加速推动了互联网的演进。再对大数据的应用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章将从大数据可视化工具和大数据分析工具分别阐述。
大数据分析工具：
RapidMiner
在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。
HPCC
某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
Hadoop
这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。
Pentaho BI
Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。
大数据可视化工具：
Excel2016
Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
SPSS 22
SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。
Modest Maps
Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。
Raw
Raw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。
R语言
R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。
5. 目前各大互联网公司如阿里，腾讯，滴滴，美团，今日头条这些公司的大数据分析的框架是怎样的求解答！
阿里，腾讯 实力强，估计是自己开发或二次开发的，其他公司估计会用开源或内商用的，但本质都是容相同的，举例，不外乎一个分布式集群（hadoop），搭配一些部署组件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），处理&计算（spark，hive，MR），存储（es，hbase，mongo），可视化的话选择很多，比如vue，react，angular，画图可以选择highchart，echarts。
上述基本都是必备的，每个公司还会根据自己的需求增加额外的组件。
6. 腾讯QQ大数据：产品指标体系如何搭建
您好！很高兴能为您解答， 根据产品灰度和上线的节奏来规划指标体系，如下图指标体系框架。
Why 指标体系
在没有指标体系的情况下，产品看数据遇到很多问题，这些问题都可以通过指标体系来解决：
How to规划指标体系
前期重要准备工作：不断体验产品，熟知产品的基本功能，明确产品的KPI目标和战略重点。按照以下三个步骤来规划整个指标体系：
其中“确认指标和目标是否匹配”也就是确认指标能否100%反映评估目标的变化，如果不完全匹配，则需要反过来修正评估指标，使其完全匹配；下面重点从产品规模质量、健康度、用户属性等6个方面来介绍如何“设计合适的评估指标”：
产品规模和质量
1、整体规模和实时数据监控
整体概况：依赖产品的核心功能以及KPI目标来制定，是对产品整体的监控，后面所有的指标均依赖此项展开。
关键漏斗：对关键概况指标做模块或者路径上的拆分。
实时数据监控：从整体概况中抽取最关键的1~2个指标来做按小时、按分钟监控。主要作用：在新版本发布后监控核心指标变化，便于及时发现版本问题回滚；某类重要活动上线之后的实时效果监控。之所以选择1~2个指标，是因为实时数据的统计对计算资源要求很高，通常选择最关键的指标来做监控，其他指标按天监控即可。
7. 大数据开发套件可以提供什么功能
首先要确定您所说的大数据是怎样的数据，目前一般的大数据可以有两种做法：
1、对于关系型的大数据，用EMC的greenplum，这个数据库属于MPP，对于OLAP类型的大数据分析运算，有很多的项目在用这个；
2、对于非关系型的大数据，行业的事实标准的hadoop，其实hadoop是一个架构，包括map-rece，hive，hbase，pig，zookeeper等等，不过hadoop是做离弦的大数据分析，数据往往要计算几天才能得到结果；如果要做实时的大数据分析，就要用到Storm。
您可以网络一下，现在这方面的资料非常多。
8. 有能和腾讯做大数据方面合作的渠道吗
大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。内在企业对企业销售的情容况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。