㈠ 國內真正的大數據分析產品有哪些
國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層
第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份——商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統計分析功能
4、表現層
表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：辦公常用，用來寫數據分析報告；
Xmind&網路腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次；
Xcelsius軟體：Dashboard製作和數據可視化報表工具，可以直接讀取資料庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表
㈡ 大數據產品
大數抄據產品的分類在襲狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型（如靜態報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定製服務型數據產品，再到智能型數據產品等。
普通報表型數據產品過於蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合於專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定製服務式和智能式的數據產品。舉個例子，像企業級的大數據產品商業智能正是此趨勢下的衍生品，發展數年，像國外的SAP，IBM，Oracle廠商，國內的FineBI等都是代表。
㈢ 大數據類產品
大數據產品有很多，手機就是大數據的產物，還有電腦也屬於大數據產品。
㈣ 目前大數據產品有哪些
太多太來多了，哪裡說源得清，基本上每個行業都大數據
想要做好數據分析，先要多讀點書
數據分析方面個人推薦書目：
1、《統計與真理——怎樣運用偶然性》
2、google
analytic經典分析
3、統計學：從數據到結論（吳喜之）第二版
4、統計數據標准化方法
補充幾本書：
1、統計學的世界
2、民生數據的真相
3、統計陷阱
希望幫到你
㈤ 大數據產品是什麼
隨著互聯網世界的興起，越來越多的數據被產生，這樣就有了大數據。當大數回據這個概念越來越火熱，答就會有很多人去生成大數據，處理大數據。但是，我們會發現：數據本身沒有價值，只有當數據分析師從中挖掘出有用的信息，大數據這才被賦予了生命，這樣可以稱為大數據產品。
在《大數據時代》這本書中，有句話很有意思，「當今社會正使用一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的信息或深刻的見地「。這也是我感到尤為興趣的部分，從數據中可以獲得有無限價值的信息，輔助我們做有效決策，從而創造更有利的價值。
大數據產品包含兩個重要原則：精確和應用。因為數據只有精確才能夠讓人信服，只有大數據產品的應用才會使人挖掘到更有利的信息，從而體現它的價值。
大數據產品針對不同的用戶就能發揮出不同的作用，因此大數據產品類型也有所不同。大數據產品面向的用戶一般為數據分析師和數據科學家。
㈥ 生活中有哪些大數據
有：電商行業，金融行業，醫療行業，農牧漁，生物科技，改善城市，改善安全和執法。
一、電商行業
電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。
二、金融行業
大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
三、醫療行業
醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是葯物報告等方面都是數據比較龐大行業，我們可以藉助大數據平台收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。
四、農牧漁
這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的概率，也可以精準預測天氣變化，幫助農民做好自然災害的預防工作，也能減少人員損傷。
五、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用。
六、改善城市
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。
㈦ 家庭大數據包括
目前，全國家政服務業從業人員近3000萬人，但好阿姨難找、產業做不大的現狀多年未變。廣東省家庭服務業協會會長陳挺表示，目前家庭服務業仍集中在傳統的家務服務上，但未來的家庭服務業將以養老服務業、嬰幼兒護理和高級管家服務為主，他建議應當多培養這方面的從業人員，並根據現代家庭的個性化需求和特點，提供更加個性化、人性化、縱深化的服務。未來幾年內，傳統的家政企業將深刻受到網路服務平台的影響，家政行業將會面臨「大洗牌」，「互聯網+」時代下，傳統的家政服務機構需要學會用大數據研究服務創新。
「未來的家庭服務業要發揮大數據優勢，利用大數據分析服務人群，掌握消費者生活習慣，進而提供更全面、更精準的服務類型。」中國家庭服務業協會監事長、北京家政服務協會會長龐大春在談及國內家庭服務行業發展現狀時表示，雖然目前市場對家政服務人員需求量很大，但能夠提供專業服務的從業者卻並不多，這種結構性供求失衡會導致行業自律性缺失、客戶滿意度低，最終影響行業發展。在他看來，目前家政服務業的大數據還在「沉睡」中，並未得到真正開發，未來中國家庭服務業是在統籌規劃下的一種多種理念、多種平台疊加的生態平台，而不是目前傳統的勞務介紹所，也不是一種簡單的互聯網工具，家庭服務業要創新理念，呼喚真正的「大數據」管理。
峰會上，不少家政企業負責人表示，針對目前家政市場的現狀，希望各地政府能通過提供技術、資金、稅收、場地等方面的優惠政策，引入社會力量，培育、扶持一批有潛力的家政服務企業，逐步形成品牌和行業規范。此外，還要打造和優化公共信息服務平台，使家庭服務這個潛力巨大的行業更好滿足社會需求。峰會還發表了《西湖倡議書》，倡導建設引領中國家庭服務業有序發展的健康力量，並提出要發揮好各省市家庭服務業協會的作用，建立半緊密型橫向聯合互助合作體——全國家庭服務業合作互助聯盟（工作群）機構。聯盟機構接受中國家庭服務業協會的指導，常務執行機構是北京、上海、廣東、浙江四省市家庭服務業協會。
㈧ 大數據時代有哪些代表性產品
大數據時代有哪些代表性產品
現在大數據風靡全球，那真正使用大數據技術的地方且比較有代表性的產品有那些你都了解嗎?小編帶你走進大數據的智能時代。
雲存儲：中國比較好的有網路雲，國外比較好的有AWS等。正是因為有這些產品的出現，數據在雲端的概念才終於變成現實了，大家都不用踹著U盤到處跑了。
內容推薦：最具代表性的有今日頭條，它正是運用了大數據技術來找到你喜歡的內容並且推薦給你。自從這個產品出現以後已經有很多人拋棄以前的新聞閱讀方式。它讓網易新聞、新浪新聞、騰訊新聞等產品上了不少火。現在大家都開始紛紛的學習它。
物品推薦：電影網站、音樂網站、電商網站這些網站都會把根據你的瀏覽行為進行分析，根據你的興趣推薦給你相應的物品，比如愛奇藝、QQ音樂、京東等。
廣告計算：應用比較好的有網路、谷歌、淘寶、騰訊，他們要根據廣告主的價格和廣告的效果計算廣告的排序，好在流量中達到最好的變現效果，這時數據的處理速度與數據的量級直接影響了他們的收入。
金融：銀行正使用大數據分析用戶的消費行為、購買能力以及還款能力，用來降低提供給用戶的貸款風險，減少環帳率。
信用：支付寶的芝麻信用加入了更多的維度，比如你的人際關系、學歷、車等等元素來評估你的信用值，給信用值高的人提供更好的服務，比如信用度高住酒店就不用交押金。
數據分析：這個具有代表性的產品不多，但確是大數據應用非常主要的場景，一般都是公司內部定製性的，所以一般不公開，但確實各種公司都在用，比如網站的流量分析、相關產品的用戶特性分析、微博的語義分析。可以根據這些分析為自己的業務或者產品發展方向提供決策依據。
智慧城市：這個現在比較有代表性的功能就是可以根據人流控制路燈的亮度，可以達到省電的效果。通過車流控制紅綠燈的變化，減少道路擁堵。正是有了大數據處理技術的應用才使以上這些方面有了更好的發展，如果沒有大數據處理技術的出現那可能就會因為數據太多處理不過來或者根本就無法處理。那自然就會導致一些業務的發展落後或者根本無法進行的。當然未來大數據的應用場景將會越來越多，比如物聯網、人工智慧等等。前景十分看好。
㈨ 市面上的大數據做得好的產品有哪些
我知道一個來一級市場最好用的源創投資料庫，是由投中信息開發的CVSource投中數據。它通過全面精準的創投資料庫，幫助您進行各行業的股權研究分析，公司、機構、基金分析，幫您挖掘市場機遇，為您在一級股權市場的研究與投資提供可靠的數據和洞見，輔助您做出商業決策。
㈩ 大數據產品有哪些
大數據產品有哪些我覺得大數據產品就是一些推薦，比如說你最近想買空調，只要你一搜索空調的話，那麼後台就會在這幾天一直給你發空調的一些推薦。