微博大數據分析軟體

㈠ 運營數據分析軟體好用的，求薦

目前市面上的運營數據分析軟體好用的有很多，我認為思邁特軟體Smartbi就很不錯。

但是數據分析工具軟體的使用還是要看你的具體需求，因為每個企業應用的選擇和方式都是不同。而且數據分析的概念很廣，站在IT的角度，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；

而思邁特軟體Smartbi剛好是滿足這兩個維度的，所以選擇思邁特軟體Smartbi是個不錯的選擇。廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（簡稱：思邁特軟體Smartbi）, 他們一直堅持」以讓數據為客戶創造價值」為願景，致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案，其中就包括了企業報表、敏捷BI、智能BI產品等。

數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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㈡ 微博平台上的輿論輿情信息要怎麼監測和搜集呢

隨著我國信息技術的迅猛發展，微博成為突發事件輿情傳播的重要載體，極大地影響輿情傳播的速度和規模。突發微博輿情事件具有無先兆性、無相關性和偶發性特點，輿情爆發後的管理措施在時間和空間上帶有滯後性。因此，對政企來說，面臨突發微博輿情，發現輿情速度的快慢及收集的數據量，直接影響後續輿情處理的效果。

微博輿情的傳播

對於微博信息來說，只需要經過簡單的操作就可以對微博新聞中的人物進行重點關注，對於論壇和新聞中的內容隨時隨地轉發，因此微博具有簡便性和易於操作性的特徵。在給到用戶如此便捷的用戶體驗外，同時讓微博輿情的傳播變得更快速與無規律性。

一旦有重大事件發生，任何人在微博可以迅速發出信息。例如剛剛過去的超強台風「利奇馬」，大家在微博上紛紛心疼起了消防員，他們是在一線抗災勇士。「#消防隊員晚上11點泡的方便麵，到第二天凌晨才吃上」、「#他坐在路邊吞下第11個包子」，這些微博信息以病毒爆發式的傳播速度上了微博熱搜，微博網友們也毫不吝嗇地表達了自己的觀點或轉發或點贊。

如何及時發現輿情呢？

那如果上微博熱搜的是一條負面信息或敏感信息，相關的部門或企業任由輿情不受控地發酵嗎？等到完全爆發後再做應對嗎？

目前市場已經有專門對微博進行輿情監測和分析的軟體，例如獨家擁有新浪微博全量政務輿情數據授權的新浪輿情通，能針對微博上的突發事件、熱點事件進行跟蹤性多維度輿情事件及傳播分析，並出具詳細大數據輿情報告。下文圍繞關鍵詞「上海迪士尼+回應+禁止+飲食」舉例，用大數據解讀輿情。

據新浪輿情通大數據平台統計，對2019/08/11 14:53~2019/08/12日 14:53期間，從微博上採集到的18572條信息進行了深入地分析。微博聲量最高峰出現在2019/08/12 09，當天共有6742篇相關微博言論。

（圖片來源：新浪輿情通）

「中國境內還沒個游樂園了」、「哈哈哈哈哈哈 我本來想說的」，佔比最高，別分佔比17%及11%，不難看出網民對上海迪士尼禁止攜帶食物的行為表示不滿。網友觀點分析及佔比，精準掌握社情名義，為後續輿情研判做重要數據依據。另外，新浪輿情通大數據分析網友情緒、博主分析、地域分布、設備分布等多角度細節呈現微博輿情傳播走勢。

此次事件主人公是法律專業的小王在自己權益可能受到侵害時，勇敢地拿起了法律武器，為自己討一個說法。區區40元錢雖然是小，但上海迪士尼隨意搜包、園區食品定價偏高等亂象是時候給出定性了。希望這件事能早日有一個公正的結論，小王和廣大消費者都等著上海迪士尼官方給大家一個合理的回應。

更多數據查看登錄新浪輿情通官網www.yqt365.com，全網搜索事件/人物/品牌等關鍵詞，政企用戶免費注冊使用。

㈢ 微熱點在哪裡打開

打開軟體的個人中心的粉絲服務，進去後點擊商業工具微熱點，第一次使用需要點擊立即使用才可以進去，進去後點擊首頁最上方搜索框進行熱點搜索，查看熱點的新聞。下方可以查看到一些熱點分析，比較好用。

微熱點原名新浪微輿情於2018年5月25日正式更名，產品定位為社會化大數據工具社會化大數據搜索查閱某個人物、企業、事件的熱度指數、傳播分析、口碑分析、微博情緒等。微熱點利用獨有的分布式網路技術，對互聯網上信息相關數據源進行完整採集，並根據用戶預定的監控關鍵詞對全網數據進行補充獲取。

相關信息

微熱點大數據分析可細分為全網事件分析、微博事件分析、微博傳播效果分析、競品分析、評論分析等版塊。微熱點提供政府單位、企業、個人等不同場景需要的簡報服務。微熱點以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，專注於互聯網信息、商情監測及社會化大數據場景化應用。

微熱點將互聯網信息採集、數據挖掘和大數據處理技術應用到信息服務的一次創新。微熱點(微輿情)通過創新的互聯網信息 採集、存儲、處理技術，大大降低了使用信息服務的成本，能以極低價格快速獲得信息服務。

㈣ 大數據分析應用案例四網路營銷行業的大數據分析通過使用什麼大數據分析工具實

專業的大數據分析工具
2、各種Python數據可視化第三方庫
3、其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。
回答於 2021-08-19
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大數據分析工具有哪些，有什麼特點
一、hadoop Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。 Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。 三、Storm Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。 Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽車行業數據分析找哪家？可以咨詢麥柯萊依斯，麥柯萊依斯信息咨詢(上海)有限公司，提供汽車行業相關企業共同需要的世界各國供應商信息 ，如采購、配套、工廠情況、動態、汽車產銷量數據、技術、市場調研報告、還有預測型市場投放計劃等，節省企業在信息收集上花費的時間與成本。麥柯萊依斯通過新聞發布、個別調查，從外部機構購買，與企業合作等方式，獨立取材，集中收集、整合並分析數據信息，構建資料庫，面向汽車行業專業人士，提供數據服務。期待您的來電！
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一般用哪些工具做大數據分析
大數據圖表分析的工具其實有很多，關鍵要看題主的是在什麼樣的業務場景下。一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當然前提在於你對Excel足夠熟練。當然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設計，可以用：Ai。這些都可以做大數據圖表分析出來。可是從題主的描述中，我看到兩個關鍵詞：數據積累多、領導看。這就註定了Excel很難擔此重任。所以在製作統計圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟體。作為業務人員或者分析師，你可能需要用到商業智能類的軟體，比如：永洪BI對於BI類產品來說，進行大數據圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內的廠商中應該是做的最好的了。進行大數據圖表分析的時候，只需要把數據導入產品中，通過拖拖拽拽就可以生成統計圖表了，而且完全不用擔心數據量大的問題。以下是幾張有代表性的：使用BI軟體可以解決統計圖表製作的問題，但是大數據圖表分析的過程中，如何讓圖表表達更清楚的含義，有以下幾個原則可以借鑒：越簡單越好，專注於表達核心信息；在需要表達細節的時候，可以放更多的信息；差異越大越好，這樣會使得你的統計圖表更明顯，易於理解；
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大數據分析一般用什麼工具分析
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一般用哪些工具做大數據分析？
大數據工具：數據建模工具SPSS：主要用於數據建模工作，功能穩定且強大，能夠滿足中小企業在業務模型建立過程中的需求。 大數據工具：數據可視化分析工具億信華辰一站式數據分析平台ABI，提供ETL數據處理、數據建模以及一系列的數據分析服務，提供的數據分析工具豐富：除了中國式復雜報表、dashboard、大屏報表外，ABI還支持自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業務用戶通過簡單拖拽即可隨心所欲的進行探索式自助分析。同時，類word即席報告、幻燈片報告，讓匯報展示更加出彩。
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㈤ 如何進行微博數據分析

微博有一個大數據分析-微指數，在這上面就可以搜索相應關鍵詞的微博熱度了。

㈥ 大數據分析一般用什麼工具分析

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。樓主是JAVA畢業的，這無疑是極好的開頭和奠基啊，可謂是贏在了起跑線上，接收和吸收大數據領域的知識會比一般人更加得心應手。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

㈦ 微博智能分析是什麼鬼

微博上的智能分析其實就是大數據研究的一種，根據你平時的關注瀏覽等情況，分析你的性格愛好等。

㈧ 大數據產品有哪些

問題一：目前大數據產品有哪些？ 大數據產品的分類在狹義的范疇里，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。

問題二：國內真正的大數據分析產品有哪些 大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。
基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。
很多 *** ，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。
實施後好處: 1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面5. 系統可自動對信息進行分類6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息 7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

問題三：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......>>

問題四：國內真正的大數據分析產品有哪些 目前，大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業都有著廣泛的應用。

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題七：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題八：大數據產品主要是用來做什麼的 大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數據進行收集和存儲，在這基礎上，進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。

問題九：國內真正的大數據採集產品有哪些 大數據的應用分為兩類
第一類：基於自身平台的數據採集，現在的三大互聯網巨頭等擁有大量用戶數據，通過自身數據挖掘可以完成。
第二類：基於爬蟲或者類爬蟲技術，幫助企業， *** 採集網路 *** 息，也就是網路信息採集系統，樂趣的「樂」，思維的「思」
其主要應用在於：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。

問題十：大數據分析領域有哪些分析模型 IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。 RIIL Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。

㈨ 微博平台的數據信息要怎麼提取和分析

社交平台的逐漸豐富和細化，而微博平台作為當下極其火熱的社交媒體平台，其用戶數量是龐專大的。可這也屬就意味著微博數據量也是巨大的，但由於微博用戶、微博內容及其復雜性的持續增加，要想實現高效、快速的從海量微博內容中挖掘有價值的信息，需採用技術手段進行分析，也就是採用專業的微博大數據分析軟體進行分析。
通過微博數據分析軟體如蟻坊軟體這類的可對微博上的數據進行收集提取，根據系統提取的信息自動進行聚合、分類、分析，並生成相關的數據分析圖表和報告。

㈩ 有哪些微博數據分析工具可以推薦

有 在微博里搜索 微知 這個應用。。 可以分析一條微博 被什麼人轉發 有沒有水軍 這些