㈠ 国内真正的大数据分析产品有哪些
国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：办公常用，用来写数据分析报告；
Xmind&网络脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；
Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表
㈡ 大数据产品
大数抄据产品的分类在袭狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到多维分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。
普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。
㈢ 大数据类产品
大数据产品有很多，手机就是大数据的产物，还有电脑也属于大数据产品。
㈣ 目前大数据产品有哪些
太多太来多了，哪里说源得清，基本上每个行业都大数据
想要做好数据分析，先要多读点书
数据分析方面个人推荐书目：
1、《统计与真理——怎样运用偶然性》
2、google
analytic经典分析
3、统计学：从数据到结论（吴喜之）第二版
4、统计数据标准化方法
补充几本书：
1、统计学的世界
2、民生数据的真相
3、统计陷阱
希望帮到你
㈤ 大数据产品是什么
随着互联网世界的兴起，越来越多的数据被产生，这样就有了大数据。当大数回据这个概念越来越火热，答就会有很多人去生成大数据，处理大数据。但是，我们会发现：数据本身没有价值，只有当数据分析师从中挖掘出有用的信息，大数据这才被赋予了生命，这样可以称为大数据产品。
在《大数据时代》这本书中，有句话很有意思，“当今社会正使用一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的信息或深刻的见地“。这也是我感到尤为兴趣的部分，从数据中可以获得有无限价值的信息，辅助我们做有效决策，从而创造更有利的价值。
大数据产品包含两个重要原则：精确和应用。因为数据只有精确才能够让人信服，只有大数据产品的应用才会使人挖掘到更有利的信息，从而体现它的价值。
大数据产品针对不同的用户就能发挥出不同的作用，因此大数据产品类型也有所不同。大数据产品面向的用户一般为数据分析师和数据科学家。
㈥ 生活中有哪些大数据
有：电商行业，金融行业，医疗行业，农牧渔，生物科技，改善城市，改善安全和执法。
一、电商行业
电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。
二、金融行业
大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
三、医疗行业
医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业，我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
四、农牧渔
这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率，也可以精准预测天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能减少人员损伤。
五、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用。
六、改善城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
㈦ 家庭大数据包括
目前，全国家政服务业从业人员近3000万人，但好阿姨难找、产业做不大的现状多年未变。广东省家庭服务业协会会长陈挺表示，目前家庭服务业仍集中在传统的家务服务上，但未来的家庭服务业将以养老服务业、婴幼儿护理和高级管家服务为主，他建议应当多培养这方面的从业人员，并根据现代家庭的个性化需求和特点，提供更加个性化、人性化、纵深化的服务。未来几年内，传统的家政企业将深刻受到网络服务平台的影响，家政行业将会面临“大洗牌”，“互联网+”时代下，传统的家政服务机构需要学会用大数据研究服务创新。
“未来的家庭服务业要发挥大数据优势，利用大数据分析服务人群，掌握消费者生活习惯，进而提供更全面、更精准的服务类型。”中国家庭服务业协会监事长、北京家政服务协会会长庞大春在谈及国内家庭服务行业发展现状时表示，虽然目前市场对家政服务人员需求量很大，但能够提供专业服务的从业者却并不多，这种结构性供求失衡会导致行业自律性缺失、客户满意度低，最终影响行业发展。在他看来，目前家政服务业的大数据还在“沉睡”中，并未得到真正开发，未来中国家庭服务业是在统筹规划下的一种多种理念、多种平台叠加的生态平台，而不是目前传统的劳务介绍所，也不是一种简单的互联网工具，家庭服务业要创新理念，呼唤真正的“大数据”管理。
峰会上，不少家政企业负责人表示，针对目前家政市场的现状，希望各地政府能通过提供技术、资金、税收、场地等方面的优惠政策，引入社会力量，培育、扶持一批有潜力的家政服务企业，逐步形成品牌和行业规范。此外，还要打造和优化公共信息服务平台，使家庭服务这个潜力巨大的行业更好满足社会需求。峰会还发表了《西湖倡议书》，倡导建设引领中国家庭服务业有序发展的健康力量，并提出要发挥好各省市家庭服务业协会的作用，建立半紧密型横向联合互助合作体——全国家庭服务业合作互助联盟（工作群）机构。联盟机构接受中国家庭服务业协会的指导，常务执行机构是北京、上海、广东、浙江四省市家庭服务业协会。
㈧ 大数据时代有哪些代表性产品
大数据时代有哪些代表性产品
现在大数据风靡全球，那真正使用大数据技术的地方且比较有代表性的产品有那些你都了解吗?小编带你走进大数据的智能时代。
云存储：中国比较好的有网络云，国外比较好的有AWS等。正是因为有这些产品的出现，数据在云端的概念才终于变成现实了，大家都不用踹着U盘到处跑了。
内容推荐：最具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。
物品推荐：电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。
广告计算：应用比较好的有网络、谷歌、淘宝、腾讯，他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序，好在流量中达到最好的变现效果，这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。
金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户的贷款风险，减少环帐率。
信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店就不用交押金。
数据分析：这个具有代表性的产品不多，但确是大数据应用非常主要的场景，一般都是公司内部定制性的，所以一般不公开，但确实各种公司都在用，比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。
智慧城市：这个现在比较有代表性的功能就是可以根据人流控制路灯的亮度，可以达到省电的效果。通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本就无法处理。那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等。前景十分看好。
㈨ 市面上的大数据做得好的产品有哪些
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㈩ 大数据产品有哪些
大数据产品有哪些我觉得大数据产品就是一些推荐，比如说你最近想买空调，只要你一搜索空调的话，那么后台就会在这几天一直给你发空调的一些推荐。