❶ 大数据分析工具都有哪些
思迈特软件Smartbi数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。它融合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力，从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。
Smartbi是目前国内大数据分析软件的佼佼者。主打的是企业报表和自助式分析2个特点，最高可以支撑20亿数据的秒级呈现，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言，Smartbi最大的优势在于Smartbi自主搭建的实施团队和服务团队，强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。
❷ 如何通过用数据挖掘技术来分析Web网站日志
1、数据预处理阶段根据挖掘的目的，对原始Web日志文件中的数据进行提取、分解、合并、最后转换为用户会话文件。该阶段是Web访问信息挖掘最关键的阶段，数据预处理包括:关于用户访问信息的预处理、关于内容和结构的预处理。
2、会话识别阶段该阶段本是属于数据预处理阶段中的一部分，这里将其划分成单独的一个阶段，是因为把用户会话文件划分成的一组组用户会话序列将直接用于挖掘算法，它的精准度直接决定了挖掘结果的好坏，是挖掘过程中最重要的阶段。
3、模式发现阶段模式发现是运用各种方法和技术从Web日志数据中挖掘和发现用户使用Web的各种潜在的规律和模式。模式发现使用的算法和方法不仅仅来自数据挖掘领域，还包括机器学习、统计学和模式识别等其他专业领域。
模式发现的主要技术有：统计分析（statistical analysis）、关联规则（association rules）、聚类（clustering）、归类（classification）、序列模式（sequential patterns）、依赖关系（dependency）。
（1）统计分析（statistical analysis）：常用的统计技术有：贝叶斯定理、预测回归、对数回归、对数-线性回归等。可用来分析网页的访问频率，网页的访问时间、访问路径。可用于系统性能分析、发现安全漏洞、为网站修改、市场决策提供支持。
（2）关联规则（association rules）：关联规则是最基本的挖掘技术，同时也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被访问的网页中，这有利于优化网站组织、网站设计者、网站内容管理者和市场分析，通过市场分析可以知道哪些商品被频繁购买，哪些顾客是潜在顾客。
（3）聚类（clustering）：聚类技术是在海量数据中寻找彼此相似对象组，这些数据基于距离函数求出对象组之间的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用户分成组，可以用于电子商务中市场分片和为用户提供个性化服务。
（4）归类（classification）：归类技术主要用途是将用户资料归入某一特定类中，它与机器学习关系很紧密。可以用的技术有：决策树（decision tree）、K-最近邻居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量机（support vector machines）。
（5）序列模式（sequential patterns）：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。
（6）依赖关系（dependency）：一个依赖关系存在于两个元素之间，如果一个元素A的值可以推出另一个元素B的值，则B依赖于A。
4、模式分析阶段模式分析是Web使用挖掘最后一步，主要目的是过滤模式发现阶段产生的规则和模式，去除那些无用的模式，并把发现的模式通过一定的方法直观的表现出来。由于Web使用挖掘在大多数情况下属于无偏向学习，有可能挖掘出所有的模式和规则，所以不能排除其中有些模式是常识性的，普通的或最终用户不感兴趣的，故必须采用模式分析的方法使得挖掘出来的规则和知识具有可读性和最终可理解性。常见的模式分析方法有图形和可视化技术、数据库查询机制、数理统计和可用性分析等。
❸ 如何轻松实现日志可视化
方法/步骤 dell网站下载dset系统日志收集工具。尽量使用最新版本的dset工具。 双击开始运行，下一步。这个不是安装程序哦。 点NEXT接受协议后，您可以看到如下的这个界面：1.第一项，可以创建日志信息文件，将这个文件发邮件给戴尔技术工程师，或者您自行分析，可以帮助了解机器的运行状态。2.第二个选项安装DSET软件。3.第三个选项获取日志并且清除原有记录日志，可以解决状态灯不正常但机器使用正常的情况。 选择next（只选择第一个选项,其它的SKIP的都不要选择,否则会无法抓取到日志)。 运行后会看到如下界面，大约几分钟至十几分钟的时间。 日志收集后产生的文件名和保存的路径如下图红色部分.也可以通过搜索dset*.zip查找。 获得机器的日志压缩文件，解压密码为“dell”将此文件解压后，可以看到详细的硬件、系统信息。
❹ 网站分析工具GrowingIO免费试用期后，会限制功能吗
随着移动互联网时代的兴起和数据量的大规模爆发，越来越多的互联网企业开始重视数据的质量。在我创业的这一年里，接触了 200 多家创业型公司，发现如今的企业对数据的需求已经不仅仅局限于简单的 PV、UV，而是更加重视用户使用行为数据的相关分析。
做数据的同学都知道，在数据分析的道路上，数据采集是重中之重。数据采集的质量直接决定了你的分析是否准确。而随着企业对数据的要求越来越高，埋点技术也被推到了“风口浪尖”。所谓，埋的好是高手，埋不好反倒伤了自己。而在数据采集的道路上大家经常会遇到各种各样的问题，今天我们就来分析一下埋点是否需要。
首先我把数据采集的问题归结为三类：
1、不知道怎么采，包括采集什么数据以及用什么技术手段采集；
2、埋点混乱，出现埋错、漏埋这样的问题；
3、数据团队和业务工程团队配合困难，往往产品升级的优先级大于数据采集的优先级。
上面这三类问题让数据团队相当痛苦，进而幻想弃用数据采集，而尝试新方案后，进而迎来的是更大的失望。这里我对这三类问题的现状及应对之策做一下分析。
► 不知道怎么采
一般创业公司的数据采集，分为三种方式：
第一种直接使用友盟、网络统计这样的第三方统计工具，通过嵌入 App SDK 或 JS SDK，来直接查看统计数据。这种方式的好处是简单、免费，因此使用非常普及。对于看一些网站访问量、活跃用户量这样的宏观数据需求，基本能够满足。
但是，对于现在一些涉及订单交易类型的产品，仅仅宏观的简单统计数据已经不能满足用户的需求了，他们更加关注一些深度的关键指标分析，例如：用户渠道转化、新增、留存、多维度交叉分析等。这个时候才发现第三方统计工具很难满足对数据的需求，而出现这样的问题并不是因为工具的分析能力薄弱，而是因为这类工具对于数据采集的不完整。 通过这种方式 SDK 只能够采集到一些基本的用户行为数据，比如设备的基本信息，用户执行的基本操作等。但是服务端和数据库中的数据并没有采集，一些提交操作，比如提交订单对应的成本价格、折扣情况等信息也没有采集，这就导致后续的分析成了“巧妇难为无米之炊”。
通过客户端 SDK 采集数据还有一个问题就是经常觉得统计不准，和自己的业务数据库数据对不上，出现丢数据的情况。这是前端数据采集的先天缺陷，因为网络异常，或者统计口径不一致，都会导致数据对不上。
第二种是直接使用业务数据库做统计分析。一般的互联网产品，后端都有自己的业务数据库，里面存储了订单、用户注册信息等数据，基于这些数据，一些常用的统计分析都能够搞定。这种方式天然的就能分析业务数据，并且是实时、准确的。
但不足之处有两点：一是业务数据库在设计之初就是为了满足正常的业务运转，给机器读写访问的。为了提升性能，会进行一些分表等操作。一个正常的业务都要有几十张甚至上百张数据表，这些表之间有复杂的依赖关系。这就导致业务分析人员很难理解表含义。即使硬着头皮花了两三个月时间搞懂了，隔天工程师又告诉你因为性能问题拆表了，你就崩溃了。另一个不足之处是业务数据表的设计是针对高并发低延迟的小操作，而数据分析常常是针对大数据进行批量操作的，这样就导致性能很差。
第三种是通过 Web 日志进行统计分析。这种方式相较于第二种，完成了数据的解耦，使业务数据和统计分析数据相互分离。然而，这种方式的问题是“目的不纯”。Web 日志往往是工程师为了方便 Debug 顺便搞搞，这样的日志对于业务层面的分析，常常“缺斤少两”。并且从打印日志到处理日志再到输出结果，整个过程很容易出错，我在网络就花了几年的时间解决这一问题。
所以，以上三种方式虽然都多多少少解决了一部分数据采集的问题，但又都解决的不彻底。
► 埋点混乱
聊完采集方法，再来说说关于埋点的管理。我曾经接触了一家做了七八年的老牌互联网公司，他们的数据采集有 400 多个点。每次数据产品经理提出数据采集的需求后，工程师就会按照要求增加埋点，然后交给数据产品经理去验证。数据产品经理在试用的时候也感觉不到异常，可等产品上线之后，才发现埋的不对，再进行升级发版操作，整个过程效率极低。我们发现，一个公司发展到了一定程度，没有专人去负责埋点管理工作，数据采集就完全没有准确性可据采集就完全没有准确性可言。甚至有时产品上线之后，才发现数据采集的工作没有做，也就是漏埋了。
于是数据团队又开始幻想，既然埋点这么容易出问题，有没有可能不埋点？这就像寻找可以祈求风调雨顺的神灵。
在 2010 年，网络 MP3 团队曾经做了一个叫 ClickMonkey 的产品，只要页面上嵌入 SDK，就可以采集页面上所有的点击行为，然后就可以绘制出用户点击的热力图，这种方式对于一些探索式的调研还是比较有用的。到了2013 年，国外有家数据分析公司 Heap Analytics，把这种方式更近一步，将 App 的操作尽量多的采集下来，然后通过界面配置的方式对关键行为进行定义，这样便完成了所谓的“无埋点”数据采集。使用这种方案，必须在产品中嵌入 SDK，等于做了一个统一的埋点，所以“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。
另外，这种方式同样也只能采集前端数据，后端服务器和数据库中的数据，依旧是无可奈何的。并且，即便进行前端数据采集，也无法深入到更细粒度。比如提交订单操作，订单运费、成本价格之类的维度信息，都丢失掉了，只剩下“提交”这一个行为类型。
对于非技术人员，容易被这种方式的名称和直接优势所吸引，但很快又会发现许多深度数据分析需求无法直接满足，进而有种被忽悠的感觉，会感到失望。其实不止是非技术人员，即使是技术人员，也都会让我解释一下“可视化埋点”的原理，说明“无埋点”真是个有迷惑性又不甚清晰的概念，难以细究。
这里说一下关键点：一是事先在产品上埋一个 SDK，二是通过可视化的方式，生成配置信息，也就是事件名称之类的定义，三是将采集的数据按照配置重命名，进而就能做分析了。
► 数据团队和业务工程团队的配合问题
最后，我们再聊一聊数据采集中遇到的非技术性问题。一般来说，公司到了 A 轮以后，都会有专门的数据团队或者兼职数据人员，对公司的一些业务指标负责。即使为了拿到这些基本的业务指标，一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作。这个时候雷军的“快”理念就起到作用了，天下武功唯快不破。于是所有事情都要给产品迭代升级让路，快的都没有时间做数据采集了。殊不知没有数据指标的支撑，又怎么衡量这个功能升级是不是合理的呢？互联网产品并不是功能越多就越好，产品是否经得起用户考验，还是要基于数据说话的，然后学习新知识，用于下一轮的迭代。
数据团队和业务工程团队是平级的团队，而数据团队看起来总是给业务工程团队增加麻烦事儿，似乎也不能直接提升工程团队的 KPI，所以就导致需求不被重视，总是被更高优先级的事情挤掉，数据的事情难有进展。
解决之道
前面给大家抛出了数据采集中常见的三类问题，下面我们来看一下应对之道。
对于不知道数据怎么采的问题，首先从意识上要重视数据采集工作。数据的事情归结起来就两点：数据采集和数据分析。可不能只看到数据分析而忽略了数据采集。事实上我个人在网络做数据的几年里，最大的心得就是数据这个事情要做好，最重要的是数据源，数据源收集得好，就成功了一大半。数据采集的基本原则是全和细。全就是把多种数据源都进行采集，而不只是客户端的用户数据。细就是强调多维度，把事件发生的一系列维度信息，比如订单运费、成本价格等，尽量多的记录下来，方便后续交叉分析。
其次，要有一个数据架构师，对数据采集工作负责，每次数据采集点的增加或变更，都要经过系统化的审核管理，不能顺便搞搞。最后，我这里要推荐 Event 数据模型（有兴趣的可阅读：数据模型 | Sensors Analytics 使用手册），针对用户行为数据，简化成一张宽表，将用户的操作归结为一系列的事件。
对于埋点混乱的问题，前面提到的数据架构师的角色，要对这块的管理负责。如果前面完成对 Event 的梳理，这里的埋点就会清晰很多。另外还要推荐尽量从后端进行埋点，这样便无需多客户端埋点了。当然，如果有行为只在客户端发生，还是要在客户端进行埋点的。对于业务复杂的情况，只有负责人还不够。目前我们神策分析针对这个问题，推出了埋点管理功能，对于每个采集点的数据收集情况，都能够做到全盘监控，并且可以针对一些无效采集点进行禁用。总之是希望把这个问题尽量好的解决掉。
对于数据团队和工程团队的配合问题，我这里是想说给创业公司的创始人听的。两个平行部门间的推动，是很难的。数据的事情一定要自上而下的推动，也就是创始人一定要重视数据，把数据需求的优先级提升，这样在项目排期时，能够把数据的需求同时做了。我们知道两军对战，情报收集工作的重要性。做产品也是一样，数据收集工作的重要性不言而喻。
❺ 如何搭建日志监控系统
ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台（开源实时日志分析ELK平台部署）
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。
集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方网站：
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索）。
kibana也是一个开源和免费的工具，他Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 工作原理如下所示：
在需要收集日志的所有服务上部署logstash，作为logstash agent（logstash shipper）用于监控并过滤收集日志，将过滤后的内容发送到logstash indexer，logstash indexer将日志收集在一起交给全文搜索服务ElasticSearch，可以用ElasticSearch进行自定义搜索通过Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示。
四大组件：
Logstash: logstash server端用来搜集日志；
Elasticsearch: 存储各类日志；
Kibana: web化接口用作查寻和可视化日志；
Logstash Forwarder: logstash client端用来通过lumberjack 网络协议发送日志到logstash server；
❻ 日志分析平台哪家好呢袋鼠云日志分析服务和同行企业相比怎么样
具体要看企业需求，也可以倒过来先看看他们能为企业做什么，是不是你们想要的。那么袋鼠云日志分析能为企业做什么？
1）帮助用户进行海量日志集中采集、管理、分析，
产品可根据客户日志内容及需求快速抽象实际使用场景，以独立应用、仪表盘、告警等方式呈现，帮助企业完成业务监控分析、异常定位等，从而提升企业故障发现率、降低企业运维成本。
2）同时响应国家政策，满足网络安全法律法规（网络日志必须保存6个月以上）。
3）降低企业客户直接使用ELK开源产品的部署和使用成本（很大一部分群体 都接触过ELK，能明白配置、维护的学习成本）。
真实案例：某银行故障处理，需在机房排队等候，然后逐个系统排查、定位，通常需花费一下午或更长时间，通过云日志平台集中对日志进行分析，配置对应可视化监控场景后，故障处理仅需几分钟或更短时间，极大提升故障发现率，及运维效率。
区分对应的用户群体，针对性介绍，有的客户关注日志管理，那就着重介绍我们的可视化配置采集、数据源管理，有的客户关注日志分析、业务监控，就针对性介绍我们的数据解析、监控告警、应用生成过程，云日志并非什么都能做，也不能够什么都去做，找到对应的客户、对应的诉求，这个阶段不求大而全，若是有多个客户提及而确实缺乏的，再带回来考量；
袋鼠云云日志较各类型竞品是有差异的：
1）ELK类开源产品：配置、维护成本极高，功能单一，性能无法保障，云日志是一款相对成熟的商业化产品，配置均为可视化界面方式，提供标准数据自动解析，应用场景模版，且上层应用为企业服务过程中针对性的解决方案，如监控告警、权限管理、数据源管理、日志投递、数据脱敏等等，以及性能方面经过金融级客户环境历练可承载TB级别数据量。
2）日志易国内专注型产品：功能层面大同小异（运维行业ITOA方面做过更多探索，实际客户案例下我们会显弱势，数据可视化是日志易一弱点），可着重介绍公司整体能力，数据中台架构能力、数据可视化案例及能力支撑。
3）阿里云等云平台旗下日志产品：该类型产品多为管道性质，在数据采集转发、不同渠道数据源接收的能力上较强，价格低廉，但难以满足整体的日志分析平台需求，上层应用匮乏，云日志是完整的日志分析平台，提供数据集成—>清洗、解析—>上层应用搭建，完整的解决方案。
4）Splunk之类大外企：功能强大，行业影响力很深，不能硬刚，外企在中国市场灵活度不够，无法针对国内企业实际情况做相应调整，且价格昂贵。
❼ 常见的大数据分析工具有哪些
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、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。
2、SQL Server的最新版本，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。
3、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;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。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;
1、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;
2、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。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
❽ 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。