Ⅰ 做线下零售品牌大数据的公司有哪些

1. 数位品牌零售，拥来有海量线自下大数据，像用户线下品牌偏好数据、客流数据、商圈区域内服饰鞋包TOP5品类消费品牌偏好、区域内其他零售TOP5品类消费品牌偏好、区域外零售TOP5品类消费品牌偏好这些精准数据他们都有。2. 神策大数据。在数字化时代，“以消费者为中心”和“数据驱动”就是品牌零售企业增长的两大核心战略，神策也助力企业运营模式也从依靠经验的割裂式运营走向数据驱动的全渠道精细化运营。

Ⅱ 哪家公司的数据分析软件性价比比较高

许多企业都在问市场上主流的运营数据分析工具、用户行为分析工具有哪些，各家对比哪个好，有什么对比功能的标准、如何选择？接下来企业服务汇就将综合对比：GrowingIO、诸葛IO、神策数据、TalkingData、友盟+、易观方舟6家国内主要的数据分析工具服务商。

➤ 运营数据分析工具是什么？
随着互联网的兴起和IT技术的不断成熟，企业对网站、App等产品的数据监控和分析的需求也越来越强烈。许多大企业会选择自建数据中心，来解决从数据采集到数据分析再到数据应用的一系列需求。而中小企业常常苦于没有技术团队和高额的资金投入无法建设数据中心，于是市面上就出现了许多可以帮助中小企业低成本构建数据分析体系的工具服务商。这类工具依赖云计算技术，为企业提供数据收集、数据分析、数据应用等服务。

➤ 主流的服务商有哪些？
综合观察了几家国内的服务商，以平台规模、用户量、核心功能等指标为中心，我们选出了以下6家SaaS数据分析工具服务商：GrowingIO、诸葛IO、神策数据、TalkingData、友盟+、易观方舟。

➤ 如何对比运营数据分析工具？
近些年企业对数据驱动产品、数据驱动运营的需求越来越强烈，促进了运营数据分析工具的快速发展。市面上出现了多家这类工具的服务商，企业在选购时可能无从下手。实际上各家服务商的核心功能基本相同，只是在产品设计方面略有侧重。主要包括：“接入渠道、数据埋点、分析功能、数据开放平台、管理功能、主动营销”这几大部分。在企业服务汇评测团队调研之后，设定了以下评测体系：

Ⅲ 如何将大数据分析应用到app中

有款软件，叫“数据分析”，是帆软软件针对移动平台推出的一款数据可视化分析工具，需要和PC端配合使用，可以在苹果商店里搜索到

Ⅳ 国内较知名的大数据服务平台有哪几家

就个人知道的八爪鱼，波若大数据……还挺多的。

Ⅳ 神策量化（北京）科技有限公司怎么样

简介：神策量化是一款定位年轻散户投资者的APP炒股应用，通过投资市场情绪、消息、大数据等多种纬度实时分析，预先感知投资市场市场涨跌走势。用户可以自由跟随选择，将风险大幅降低，为散户解决“如何选股”、“何时买入”、“何时卖出”等三大难题。达到牛市大赚,熊市少赔的目的。
法定代表人：陈佳
成立时间：2016-06-02
注册资本：10万人民币
工商注册号：110108021347269
企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)
公司地址：北京市海淀区学院路35号世宁大厦14层1410-035号

Ⅵ 大数据客户行为分析平台哪家好神策数据观远数据阅客数据

联通大数据获客平台吧，错理由如下：
1，官方运营商数据，实力
2，根据用户行为及应用场景进行画像分析建立模型
3，数据不出厂，云外呼，且经过过敏，加密，不留底，无安全风险
4，按需按量提供实时线索资料

Ⅶ 大数据服务商有哪些

1. 数位大数据，拥有国内最大的线下动态数据数据库, 蚂蚁投资的，主要给运营商、回零售、地产、移动互答联网企业提供运营商网络优化、地产前策研判、零售经营分析、APP精准营销等大数据服务。
2. 神策数据，大数据用户行为分析产品，提供9大数据分析模型，提供在线数据分析Demo。
3. 极客数据，弹马多媒体数据分析平台集成了语音识别、图像识别等自动识别技术，进行数据识别、分析，最终形成数据报告。

Ⅷ 神策数据是用python写的吗



先对我们团队做个简单的介绍：团队核心成员均来自网络大数据部，从零构建了网络的日志分析大数据处理平台，有多年的大数据处理经验，以往的技术也基本构建于开源社区之上。目前，我们主要针对互联网企业提供大数据分析产品和完整解决方案，以及针对传统企业提供大数据相关咨询和完整解决方案。目前，针对互联网创业公司推出了深度数据分析产品Sensors Analytics（神策分析），支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建数据仓库基础，客户包括爱鲜蜂、多盟、AcFun、快快鱼、PP租车、51offer等。

对于 Sensors Analytics （神策分析）这个产品，主要用到了一些主流的开源社区技术，例如Hadoop/Spark/Kafka/MySQL/Redis/jQuery/Impala等，并在其中部分组件上进行了源码级的修改，当然，我们自己也开发了一些核心的业务组件。

整个 Sensors Analytics （神策分析）的技术体系，或者说技术点，可以从如下几个层面进行介绍：

  • 数据采集：我们一直认为，采集的数据的质量是整个数据平台构建以及后续一系列数据应用的大的前提，因此，与传统的网络统计、友盟等统计工具不同，我们坚持私有化部署与全端采集，提供了PHP、python、JAVA、JavaScript、iOS和安卓等多种语言的数据采集SDK，以及 LogAgent 和批量工具等多样化的导入工具供使用者使用。不仅能够采集客户端数据，也能采集后续的服务端日志和业务数据。出于数据完整性、数据安全性、数据时效性等多个角度的考虑，更推荐使用者采集后端数据，如服务端的日志、业务数据库的数据等。同时，也按照我们对于用户行为数据的理解，对于使用者应该采集哪些数据、应该关注哪些字段，都提供了一套产品化的解决方案。

  • 数据传输：Sensors Analytics 提供秒级的时效性保证，也即一条新传入的数据，一般几秒后就会体现在前端的查询结果中，并且这条数据中新增加的字段，也会几秒后就在前端的筛选和分组选择中体现出来，因此，如何在数据不重不漏的基础上保证数据流的时效性，也是 Sensors Analytics的一个技术难点。

  • 数据建模：正如 Sensors Analytics的文档（数据模型 | Sensors Analytics 使用手册）上提到的那样，为了保证产品在不同行业的适应性，团队根据以往在用户行为数据方面的多年经验，抽象出了 Profile 和 Event 两个数据实体，分别描述“用户”本身的长期不变的属性，以及“用户”在某时某刻以某种形式做了某件事情。从我们目前十几个客户的经验来看，这个数据模型的抽象还是能够满足绝大部分产品对用户数据分析的需求的。

  • 数据存储：在产品层面，我们 给使用者提供了最细力度数据上的完整的多维分析（OLAP）、漏斗、留存、回访等较为高阶的实时查询能力，并且支持 Event 数据和 Profile 数据的 join 分析，因此，为了保证查询的速度，在数据存储上，如何最好地利用列存储、分布式存储、压缩/编码等方式，加快查询速度，减少存储空间等，也是一个很大的技术挑战。

  • 数据计算：一方面，为了保证查询的速度，后台会有一些例行的数据的预处理计算以及后续会逐步推出的数据预测计算，另一方面， Sensors Analytics 也将所有的存储和计算资源开放给了使用者，因此，计算的调度、管理等方面，也是我们一个必须要考虑的技术点。

  • 数据可视化：作为一个数据分析产品，我们希望能够提供“自驱式”的数据分析体验，让使用者能够快速地验证、尝试自己对数据的各种猜测和假设。因此，除了计算和查询的速度必须尽可能得块以外，如何保证使用上的流畅，以及展现查询结果和数据概览时最大程度地让使用者“一眼”就能够从图表中“看到”数据的含义和价值，是一个非常大的挑战，因此，数据可视化也是我们技术攻关的重点。

  • 权限管理：作为一个企业产品，必须能够适应企业中不同角色的使用者的使用需求，例如：有些角色，如管理员，具有完整的数据察看能力，并且可以分配其它角色的权限；有些角色，如数据分析师，有完整的数据察看和分析能力，但是并不能修改其他人的权限；有些角色，如地推经理，则只能察看分配给自己的数据概览的数据。为了满足这方面的需求，权限管理，也是我们一个重要的技术点。

  • 数据API：从 产品 的定位可以看出，我们是将使用者的一切数据开放给使用者的，这些数据，包括使用者接入的数据，也包括经过 平台分析后的结果，因此，如何设计一套友好的数据API，与使用者的业务系统对接，让使用者方便地能够基于这些数据进行后续的数据挖掘和机器学习计算，也是对我们的一个技术挑战。

    • 以上是我对这个问题的答复，再次感谢对我们产品和团队的关注，如果想有进一步的了解，欢迎和我们进一步联系。

Ⅸ 大数据分析系统平台方案有哪些

目前常用的大数据解决方案包括以下几类
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。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。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来
四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。