Ⅰ 國內有哪些數據分析和數據挖掘的牛人
國內有數據分析和數據挖掘的牛人有：清華計算機系的唐傑、中國傳媒大學教授沈浩、SAS公司首席咨詢顧問張磊、劉萬祥等。簡單介紹幾個：
一、沈浩老師
中國傳媒大學教授，這位老師給我深的印象就是比較喜歡旅遊、愛攝影，除此之外更多的介紹還一下子想不起來。不過在博客分享了很多非常好的數據分析方法、數據可視化等。
張磊IDMER
SAS公司首席咨詢顧問。現在的分析，不搞點挖掘、模型的，似乎就不夠高級、不夠唬人。這位博主可是數據挖掘的牛人，SAS、SPSS Clementine 的專家顧問啊。
三、劉萬祥ExcelPro
劉萬祥老師，《Excel圖表之道》、《用地圖說話》作者。專注於最專業、有效的商務圖表溝通方法，追求圖表的有效溝通，和專業的商務氣質。
可以去這幾位老師的博客上看一下，他們會經常分享非常好的數據分析、數據挖掘方法，不得不承認我們現在生活在一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。
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Ⅱ 國內比較好的大數據 公司有哪些
「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
Ⅲ 國內做大數據的公司有哪些
1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。
致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。
2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。
3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。
(3)國內誰掌握數據存儲核心演算法擴展閱讀：
大數據發展的一些趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
Ⅳ 金窩窩區塊鏈技術的核心演算法（分布式存儲）是指什麼
分布式存儲是一種數據存儲技術，通過網路使用每台機器上的磁碟空間，並將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散的存儲在網路中的各個角落。
Ⅳ 大家覺得大數據分析人員需要掌握哪些核心技能和演算法
1、大數據生命周期
2、大數據技術生態
3、大數據採集與預處理
4、大數據存儲與管理
5、大數據計算模式與系統
6、大數據分析與可視化
Ⅵ 國內綜合實力最強的大數據公司有哪些
國內綜合實力最強的大數據公司有：
1、阿里巴巴 阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。
2、華為 華為雲服務整合了高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，近來華為大數據存儲實現了統一管理40PB文件系統
3、網路 網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。近來網路正式發布大數據引擎，將在政府、醫療、金融、零售、教育等傳統領域率先開展對外合作。
4、浪潮 浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據，並已建立5大類數據分類處理演算法。近日成功發布海量存儲系統的最新代表產品AS130000。
5、騰訊 騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，騰訊的思路主要是用數據改進產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。
6、 探碼科技 探碼科技自主研發的DYSON只能分析系統，可以完整的實現大數據的採集、分析、處理。一直做的國外項目美國最大的律師平台、醫生平台和酒店、機票預訂平台的數據採集、分析、處理。將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。
7、中興通訊 中興通訊推出的「聚焦ICT服務的高效數據中心整體服務解決方案」，可幫助運營商有效解決大數據時代建設IDC面臨的大部分問題，提升運營商ICT融合服務能力。
8、神州融 神州融整合了國內權威的第三方徵信機構和電商平台等信貸應用場景的徵信大數據，通過覆蓋信貸全生命周期管理的頂尖風控技術，為微金融機構提供大數據驅動的信貸風控決策服務。
9、中科曙光
中科曙光XData大數據一體機可實現任務自動分解，並在多數據模塊上並行執行，全面提高了復雜查詢條件下的效率。
10、華勝天成
勝天成自主研發的大數據產品「i維數據」，頗具創新，近期又與IBM達成戰略合作關系，涵蓋Linux on Power市場、智慧城市、存儲業務、管理服務、咨詢與應用管理服務。
國內做大數據的公司依舊分為兩類：一類是現在已經有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭以及華為、浪潮、中興等國內領軍企業，涵蓋了數據採集，數據存儲，數據分析，數據可視化以及數據安全等領域；另一類則是初創的大數據公司，他們依賴於大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。其中大部分的大數據應用還是需要第三方公司提供服務。
值得一提的是，在初創公司當中探碼科技是一匹黑馬，擅長美國互聯網前沿技術，崇尚矽谷創業模式，自主研發有核心技術，曾開發並維護美國擁有上千萬用戶級的網站，並在網路數據採集，大數據解析方面具有突出的能力，也將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。
Ⅶ 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
Ⅷ 大數據的核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理：
Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。
2、數據存儲：
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算
4、數據查詢分析：
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。
Ⅸ 誰能帶來大數據的優勢，誰就有可能掌控行業的未來
誰掌握了大數據，誰就掌控了未來，是馬雲說的。
大數據行業的未來將呈現以下六個核心發展趨勢。
(1)成為重要戰略資源
在未來一段時間內，大數據將成為企業、社會和國家層面重要的戰略資源。大數據將不斷成為各類機構，尤其是企業的重要資產，成為提升機構和公司競爭力的有力武器。企業將更加鍾情於用戶數據，充分利用客戶與其在線產品或服務交互產生的數據，並從中獲取價值。此外，在市場影響方面，大數據也將扮演重要角色——影響著廣告、產品推銷和消費者行為。
(2)數據隱私標准將出台
大數據將面臨隱私保護的重大挑戰，現有的隱私保護法規和技術手段難以適應大數據環境，個人隱私越來越難以保護，有可能會出現有償隱私服務，數據「面罩」將會流行。預計各國都將會有一系列關於數據隱私的標准和條例出台。
(3)與雲計算深度融合
大數據處理離不開雲計算技術，雲計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值。總體而言，雲計算、物聯網、移動互聯網等新興計算形態，既是產生大數據的地方，也是需要大數據分析方法的領域。
(4)分析方法發生變革
大數據分析將出現一系列重大變革。就像計算機和互聯網一樣，大數據可能是新一波的技術革命。基於大數據的數據挖掘、機器學習和人工智慧可能會改變小數據里的很多演算法和基礎理論，這方面很可能會產生理論級別的突破。
(5)網路安全問題凸顯
大數據的安全令人擔憂，大數據的保護越來越重要。大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。網路和數字化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。
(6)以數據為中心的解決方案與應用的興起
世界已經不再將應用作為獨有的優勢，相反，數據則能夠帶來在B2B和B2C領域內確立獨特優勢的關鍵點。在數據管理中，以數據為中心的模式將會取代傳統以應用為中心的模式。