facebook大數據應用程序

❶ 大數據分析技術應用領域有哪些啊，生活中有用嗎

應該有用的吧

❷ 臉書是幹嘛用的

臉書是指Facebook，是一款國際化的用於社交的聊天軟體。

Facebook（臉書）是美國的一個社交網路服務網站，屬於一款國際聊天軟體，它就相當於國內的微博，也是一個巨大的流量平台，每月活躍用戶可達三十億，幾乎遍布全球。

在這里你可以認識到全國各地的志同道合的朋友們，支持線上實時聊天，而且軟體是非常注重隱私保護的，用戶可以放心使用，Facebook的上手難度不高，足不出戶就可以了解天下大事。

Facebook創立於2004年2月4日，總部位於美國加利福尼亞州門洛帕克。2012年3月6日發布Windows版桌面聊天軟體Facebook，主要創始人馬克·扎克伯格。

Facebook的功能特點：

1、超清晰照片：就像閱讀實體相冊一樣，Facebook的高質量精美照片一頁一頁地呈現出來。

2、網站導航，暢通無阻：進行對應的操作可以立即改變顯示畫面。

3、去哪裡，玩哪裡：無論你在哪裡，你都可以隨時隨地訪問你最喜歡的Facebook游戲。

4、關鍵內容，焦點鎖定：接近朋友的照片、最新更新和各種動態，更清晰地訪問您關心的內容。

5、集中運輸，使用方便：您可以共享照片、升級近況或傳輸信息，而無需留下動態信息。

6、誰在附近？看看吧：從周圍的地標地圖上，Facebook應用程序可以找到朋友的趨勢。

❸ 關於大數據你不可不知的大企業及大布局

關於大數據你不可不知的大企業及大布局_數據分析師考試

如果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話，那一定是谷歌。根據搜索研究公司康姆斯科（Comscore）的調查，僅2012年3月一個月的時間，谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。

谷歌不僅存儲了它的搜索結果中出現的網路連接，還會儲存所有人搜索關鍵詞的行為，它能夠精準地記錄下人們進行搜索行為的時間、內容和方式。這些數據能夠讓谷歌優化廣告排序，並將搜索流量轉化為盈利模式。谷歌不僅能追蹤人們的搜索行為，而且還能夠預測出搜索者下一步將要做什麼。換言之，谷歌能在你意識到自己要找什麼之前預測出你的意圖。這種抓取、存儲並對海量人機數據進行分析，然後據此進行預測的能力，就是所謂的「大數據」。

2012：大數據十字路口？

為什麼大數據突然變得這么火？為什麼《紐約時報》把2012年定義為「大數據的十字路口」？

大數據之所以進入主流大眾的視野，源自三種趨勢的合力:

第一，許多高端消費品公司加強了對大數據的應用。社交網路巨擎 Facebook 使用大數據來追蹤用戶在其網路的行為，通過識別你在它的網路中的好友，從而給出新的好友推薦建議，用戶擁有越多的好友，他們與 Facebook之間的黏度就越高。更多的好友意味著用戶會分享更多照片、發布更多狀態更新、玩更多的游戲。

商業網站LinkdIn則使用大數據在求職者和招聘職位之間建立關聯。有了LinkdIn,獵頭們再也不用向潛在的受聘者打陌生電話來碰運氣，而可以通過簡單的搜索找出潛在受聘者並聯系他們。與此相似，求職者也可以通過聯系網站上其他人，自然而然地將自己推銷給潛在的僱主。

第二，以上兩家公司都在2012年早些時候陸續上市。Facebook 在納斯達克上市,LinkedIn 在紐約證券交易所上市。這兩家企業和谷歌一樣，雖然表面上是消費品公司，然而其本質是大數據企業。除去這兩家，Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家幫助大中型企業提供運營智能的大數據企業。這些企業的公開上市提高了華爾街對於大數據的興趣。這種興趣帶來了空前的盛況——矽谷的風險投資家們開始前仆後繼地投資大數據企業。大數據將引發下一波創業大潮，而這次浪潮有望讓矽谷在未來幾年取代華爾街。

第三，亞馬遜、Facebook、LinkedIn 和其他以數據為核心消費品的活躍用戶們，開始期待自己在工作中也能獲得暢通無阻地使用大數據的體驗，而不再僅僅限於生活娛樂。用戶們此前一直想不通，既然互聯網零售商亞馬遜可以推薦閱讀書目、推薦電影、推薦可供購買的產品，為什麼他們所在的企業卻做不到類似的事情。

比如，既然汽車租賃公司擁有客戶過去租車的信息和現有可用車輛庫存的信息，這些公司為何就不能在向不同的租車人提供合適的車輛方面做得更智能一點？公司還可以通過新的技術，將公開信息利用起來——比如某個特定市場的狀況，會議活動信息，以及其他可能會影響市場需求和供給的事件。通過將內部供應鏈數據和外部市場數據結合在一起，公司就可以更加精確地預測什麼車輛可用，以及可用時間。

與此類似，零售商應當可以將來自外部的公開數據和內部數據結合在一起，利用這種混合的數據進行產品定價和市場布局。同時還可以同時考慮影響現貨供應能力的多種因素以及消費者購物習慣，包括哪兩種產品相搭配會賣得更好，這樣零售商就可以提升消費者的平均購買量，從而獲得更高的利潤。

谷歌的行動

谷歌的體量和規模，使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。谷歌的優勢之一在於，它擁有一支軟體工程師部隊，這使得谷歌能夠從無到有地建立大數據技術。

谷歌的另一個優勢在於它所擁有的基礎設施。谷歌搜索引擎本身的設計，就旨在讓它能夠無縫鏈接成千上萬的伺服器。如果出現更多的處理或存儲需要，抑或某台伺服器崩潰，谷歌的工程師們只要再添加更多的伺服器就能輕松搞定。

谷歌軟體技術的設計也秉持著同樣的基礎設施理念。MapRece（谷歌開發的編程工具，用於大規模數據集的並行運算。——譯者注）和谷歌文件系統（Google File System）就是兩個典型的例子。《連線》雜志在 2012年初夏曾報道稱，這兩個軟體系統「重塑了谷歌建立搜索索引的方式」。

為數眾多的企業如今開始使用Hadoop, 它是MapRece和谷歌文件系統的一種開源衍生產品。Hadoop允許橫跨多台電腦，對龐大的數據集合進行分布式處理。在其他企業剛剛開始使用Hadoop的時候，谷歌早已多年深耕大數據技術，這讓它在行業中獲得了巨大的領先優勢。

如今谷歌正在進一步開放數據處理領域，將其和更多第三方共享。谷歌最近剛剛推出web服務BigQuery。該項服務允許使用者對超大量數據集進行互動式分析。按照谷歌目前的狀況，「超大量」，意味著數十億行數據。BigQuery 就是按指令在雲端運行的數據分析。

除此以外，谷歌還坐擁人們在谷歌網站進行搜索及經過其網路時所產生的大量機器數據。用戶所輸入的每一個搜索請求，都會讓谷歌知道他在尋找什麼，所有人類行為都會在互聯網上留下痕跡路徑，而谷歌佔領了一個絕佳的點位來捕捉和分析該路徑。

不僅如此，谷歌在搜索之外還有更多獲取數據的途徑。企業安裝「谷歌分析（Google Analytics）」之類的產品來追蹤訪問者在其站點的足跡，而谷歌也可獲得這些數據。網站還使用「谷歌廣告聯盟（Google Adsense）」，將來自谷歌廣告客戶網的廣告展示在其站點，因此，谷歌不僅可以洞察自己網站上廣告的展示效果，同樣還可以對其他廣告發布站點的展示效果一覽無余。

將所有這些數據集合在一起所帶來的結果是：企業不僅從最好的技術中獲益，同樣還可以從最好的信息中獲益。在信息技術方面，許多企業可謂耗資巨大，然而在信息技術的組成部分之一——信息領域，谷歌所進行的龐大投入和所獲得的巨大成功，卻罕有企業能望其項背。

亞馬遜步步緊逼

谷歌並不是惟一一個推行大數據的大型技術公司。互聯網零售商亞馬遜已經採取了一些激進的舉動，令其有可能成為谷歌的最大威脅。

曾有分析者預測，亞馬遜2015年營收將超過1000億美元，它即將趕超沃爾瑪成為世界最大的零售商。如同谷歌一樣，亞馬遜也要處理海量數據，只不過它處理數據帶有更強的電商傾向。消費者們在亞馬遜的網站上對想看的電視節目或是想買的產品所進行的每一次搜索，都會讓亞馬遜對該消費者的了解有所增加。基於搜索和產品購買行為，亞馬遜就可以知道接下來應該推薦什麼產品。而亞馬遜的聰明之處還不止於此，它還會在網站上持續不斷地測試新的設計方案，從而找出轉化率最高的方案。

你會認為亞馬遜網站上的某段頁面文字只是碰巧出現的嗎？如果你這樣認為的話，你應該再好好想一想。整個網站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設計，其實都是在多次審慎測試後的最優結果。

以數據為導向的方法並不僅限於以上領域，按一位前員工的說法，亞馬遜的企業文化就是冷冰冰的數據導向型文化。數據顯示出什麼是有效的、什麼是無效的，新的商業投資項目必須要有數據的支撐。對數據的長期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價提供更好的服務。消費者常常會完全跳過谷歌之類的搜索引擎，直接去亞馬遜網站搜索商品、並進行購買。

爭奪消費者控制權的戰爭硝煙還在彌漫擴散，蘋果、亞馬遜、谷歌，以及微軟，這四家公認的巨頭如今不僅在互聯網上廝殺，在移動領域同樣打得難解難分。鑒於消費者們把越來越多的時間花在手機和平板電腦等移動設備上，坐在電腦前的時間越來越少，因此，那些能進入消費者掌中移動設備的企業，將在銷售和獲取消費者行為信息方面更具有優勢。企業掌握的消費者群體和個體信息越多，它就越能夠更好地制定內容、廣告和產品。

從支撐新興技術企業的基礎設施到消費內容的移動設備，令人難以置信的是，亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領域。亞馬遜在幾年前就預見了將伺服器和存儲基礎設施開放給其他人的價值。「亞馬遜網路服務（Amazon Web Services，簡稱 AWS）」是亞馬遜公司知名的面向公眾的雲服務提供者，為新興企業和老牌公司提供可擴展的運算資源。雖然AWS 成立的時間不長，但已有分析者估計它每年的銷售額超過15億美元。

AWS所提供的運算資源為企業開展大數據行動鋪平了道路。當然，企業依然可以繼續投資建立以私有雲為形式的自有基礎設施，而且很多企業還會這樣做。但是如果企業想盡快利用額外的、

可擴展的運算資源，他們還可以方便快捷地在亞馬遜的公共雲上使用多個伺服器。如今亞馬遜引領潮流、備受矚目，靠的不僅是它自己的網站和Kindle之類新的移動設備，支持著數千個熱門站點的基礎設施同樣功不可沒。

AWS帶來的結果是，大數據分析不再需要企業在IT上投入固定成本，如今，獲取數據、分析數據都能夠在雲端簡單迅速地完成。換句話說，企業過去由於無法存儲而不得不拋棄數據，如今它們有能力獲取和分析規模空前的數據。

實現信息優勢

AWS之類的服務與Hadoop之類的開源技術相結合，意味著企業終於能夠嘗到信息技術在多年以前向世人所描繪的果實。

數十年來，人們對所謂「信息技術」的關注一直偏重於其中的「技術」部分。首席信息官的職責只不過是對伺服器、存儲和網路的購買及管理。而今，信息以及對信息的分析和存儲、依據信息進行預測的能力，正成為企業競爭優勢的來源。

信息技術剛剛興起的時候，較早應用信息技術的企業能夠更快地發展，超越他人。微軟在20世紀90年代樹立起威信，這不僅僅得益於它開發了世界上應用最為廣泛的操作系統，還在於它當時在公司內部將電子郵件作為標准溝通機制。

在許多企業仍在猶豫是否採用電子郵件的時候，電子郵件事實上已經成為微軟討論招聘、產品決策、市場戰略之類事務的機制。雖然群發電子郵件的交流在如今已是司空見慣，但在當時，這樣的舉措讓微軟較之其他未採用電子郵件的公司，更加具有速度和協作優勢。擁抱大數據、在不同的組織之間民主化地使用數據，將會給企業帶來與之相似的優勢。諸如谷歌和Facebook之類的企業已經從「數據民主」中獲益。

通過將內部數據分析平台開放給所有跟自己的公司相關的分析師、管理者和執行者，谷歌、Facebook 及其他一些公司已經讓組織中的所有成員都能向數據提出跟商業有關的問題、獲得答案

並迅速行動。 以Facebook為例，它將大數據推廣成為內部的服務，這意味著該服務不僅是為工程師設計的，也是為終端用戶——生產線管理人員設計的，他們需要運用查詢來找出有效的方案。因此，管理者們不需要等待幾天或是幾周的時間來找出網站的哪些改變最有效，或者哪些廣告方式效果最好，他們可以使用內部的大數據服務，而該服務就是為了滿足其需求而設計的，這使得數據分析的結果很容易就可以在員工之間被分享。

過去的二十年是信息技術的時代，接下來二十年的主題仍會是信息技術。這些企業能夠更快地處理數據，而公共數據資源和內部數據資源一體化將帶來獨特的洞見，使他們能夠遠遠超越競爭對手。如同我所撰寫的《大數據的八大定律》（The Top 8 Laws Of Big Data）所言，你分析數據的速度越快，它的預測價值就越大。企業如今正在漸漸遠離批量處理（批量處理指先存儲數據，事件之後再慢慢進行分析處理），轉向實時分析來獲取競爭優勢。

對於高管們而言，好消息是：來自於大數據的信息優勢不再只屬於谷歌、亞馬遜之類的大企業。Hadoop之類的開源技術讓其他企業同樣可以擁有這樣的優勢。老牌財富100強企業和新興初創公司，都能夠以合理的價格，利用大數據來獲得競爭優勢。

大數據的顛覆

大數據帶來的顛覆，不僅是與以往相比可以獲取和分析更多數據的能力，更重要的是獲取和分析等量數據的價格也正在顯著下降，而價格越低，銷量就會越高。然而，隱含其中的諷刺關系正如所謂的「傑文斯悖論」(Jevons Paradox)。經濟學家傑文斯通過觀察工業革命得出該悖論，並以他的名字命名（傑文斯悖論的核心是，資源利用率的提高導致價格降低 , 最終會增加資源的使用量。——譯者注）。科技進步使儲存和分析數據的方式變得更有效率，公司將做更多的數據分析，因此並沒有減少工作。簡而言之，這就是大數據帶來的顛覆。

從亞馬遜到谷歌，從IBM到惠普和微軟，大量的大型技術公司紛紛投身大數據，而基於大數據解決方案，更多初創型企業如雨後春筍般涌現，實現開放源和共享雲。大公司致力於橫向的大數據解決方案，與此同時，小公司則專注於為重要垂直業務提供應用程序。有些產品優化銷售效率，還有些產品通過將不同渠道的營銷業績與實際的產品使用數據相關聯，為未來營銷活動提供建議。這些大數據應用（Big Data Applications，簡稱BDA）意味著小公司不必在內部開發或配備所有大數據技術；在很多情況下，它們可以利用基於雲端的服務來滿足數據分析需求。在技術之外，這些小企業還會開發一些產品，追蹤記錄與健康相關的指標並據此提出改善人們行為的建議。諸如此類的產品有望減少肥胖，提高生活質量，同時降低醫療成本。

大數據路線圖

產業分析研究公司福雷斯特（Forrester）估計，企業數據的總量在以每年 94% 的增長率飆升。這樣的高速增長之下，每個企業都需要一個大數據路線圖。至少，企業應制訂獲取數據的戰略，獲取范圍應從內部電腦系統的常規機器日誌，到線上的用戶交互記錄。即使企業當時並不知道這些數據有什麼用也要這樣做，這些數據的用處隨後或許會突然被發現。

數據所具有的價值遠遠高於你最初的期待，千萬不要隨便拋棄數據。企業還需要一個計劃以應對數據的指數型增長。照片、即時信息以及電子郵件的數量非常龐大，由手機、GPS 及其他設備構成的「感應器」釋放出的數據量甚至還要更大。

理想情況下，企業應該具備一種能夠讓數據分析貫穿於整個組織的視野，分析應該盡可能地接近實時。通過觀察谷歌、亞馬遜、Facebook和其他科技領袖企業，你可以看到大數據之下的種種可能。管理者需要做的就是在組織中融入大數據戰略。

谷歌和亞馬遜這樣的企業，應用大數據進行決策已數年有餘，它們在數據處理上已經獲得了廣泛的成功。而現在，你也可以擁有同樣的能力。

以上是小編為大家分享的關於關於大數據你不可不知的大企業及大布局的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❹ 什麼叫大數據 與雲計算有何關系

如今，兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而雲計算則涉及基礎架構。但是，大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如，亞馬遜的「 Elastic Map Rece」演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能進行大數據處理。

兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說，這兩種技術都處於發展階段，但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。

那麼，我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎？好吧，有數據點支持它。除此之外，還需要處理一些實時挑戰。

大數據與雲計算的關系

大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值的。 此外，許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入，同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體，但大數據有助於業務決策。

讓我們從這兩種技術的基本概述開始！

大數據與雲計算

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面，通過5V來描述

• 數量–數據量

• 種類–不同類型的數據

• 速度–系統中的數據流率

• 價值 –基於其中包含的信息的數據價值

• 准確性 –數據保密性和可用性

雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

• 基礎架構即服務（IAAS）

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

• 平台即服務（PAAS）

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。

• 軟體即服務（SAAS）

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，並為平台和基礎結構提供IaaS。


大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用

大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類：

• IAAS在公共雲中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此雲服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

• 私有雲中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題。

• 混合雲中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。

大數據與雲計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

雲中的大數據分析有多個好處。

• 改進分析

隨著雲技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的數據。

• 簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

• 降低成本

大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。

• 安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議（SLA），以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性：

• 保護大數據免受高級威脅。

• 雲服務提供商如何維護存儲和數據。

有一些與服務級別協議相關的規則可以保護

• 數據

• 容量

• 可擴展性

• 安全

• 隱私

• 數據存儲的可用性和數據增長

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

• 虛擬化

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化

❺ 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

❻ hive是由哪家公司開源的大數據處理組件

Hive是由Facebook開源用於解決海量結構化日誌的數據統計工具。在普遍的大數據應用當中，Hive是作為版Hadoop的一個數據倉庫工具，權可以將結構化的數據文件映射為一張表，並提供類SQL查詢功能。Hive的本質是將HQL轉化成MapRece程序。

❼ 大數據分析工具

1、日誌管理工具Splunk（http://www.splunk.com/）
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面向使用的人群主要有：
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Splunk的功能組件主要有Forwarder、Serch Head、Indexer三種，然後支持了查詢搜索、儀表盤和報表（效果真不是吹的，很精緻呀），另外還支持SaaS服務模式。其中，Splunk支持的數據源也是多種類型的，基本上還是可以滿足客戶的需求。
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="389" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">
目前支持Hadoop1.x(MRv1)、Hadoop2.x(MRv2)、Hadoop2.x(Yarn)三個版本的Hadoop集群的日誌數據源收集，在日誌管理運維方面還是處於一個國際領先的地位，目前國內有部分的數據驅動型公司也正在採用Splunk的日誌管理運維服務。
<img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="834" data-rawheight="396" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="834" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png">

可視化部分效果也是很不錯的
<img src="https://pic2.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="260" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic2.mg.com/_r.png"><img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="259" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png"><img src="https://pic4.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="258" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic4.mg.com/_r.png">

2、EverString（Home - EverString）
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="479" data-rawheight="159" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="479" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

everstring主要是通過大數據的預測分析建模為企業提供業務和客戶推薦的SaaS服務，獲取和積累了兩個數據信息資源庫，一個行業外部的資源庫（公有SaaS收費形式），一個行業自己內部的資源庫（私有），然後再通過機器學習和人工智慧的方法對數據進行相應行業或是領域的建模，最後得到一個比較不錯的結果，優化於人工可以得到的結果，而且Everstring也成為了初創大數據公司裡面估值很高的公司。

3、國外的Tableau（http://www.tableau.com/）

可視化界面還是做得不錯的
<img src="https://pic2.mg.com/_b.png" data-rawwidth="660" data-rawheight="407" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="660" data-original="https://pic2.mg.com/_r.png">
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1272" data-rawheight="754" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1272" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

可是對於價格還是按需掏腰包吧。
<img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1603" data-rawheight="847" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1603" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png">

4、國內的大數據魔鏡分析工具（魔鏡—行業領先的大數據可視化分析平台 6.0）
魔鏡的大數據平台主要提供的還是數據清洗和ETL、Hadoop數據倉庫以及一系列的數據分析服務，可提供的數據分析視圖工具類型豐富：
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1256" data-rawheight="688" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1256" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

目前國外還時候有很多從事大數據業務的公司，像協助美國CIA找到本拉登的Panlatir，可以預測未來的Recorded Future和，6sence，ETL方向的Etleap，CRM系統方向的Salesforce等，如果說到可視化工具，它應該是大數據處理流程裡面的最後展現環節。

國內有個不錯的鏈接，實屬干貨呀。
盤點：55個最實用大數據可視化分析工具（http://tech.it168.com/a2015/0318/1712/000001712286.shtml）

就寫到這里吧，分析的不到位的地方，還請指出，謝謝。

補充
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剛有人問，哪些是目前國內可以用得到的一些數據科學家分析的工具，正好公司有同事是這方面的專家，請教了下，如下：
1、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。
2、BitDeli
BitDeli是今年11月份在舊金山成立的一家初創公司。它能衡量出任何使用Python腳本的應用程序的指標，聯合創始人兼CEO Ville Tuulos告訴Derrick，腳本可以很簡單，也可以很復雜——甚至未來可以延伸到機器學習。不過和「重量級選手」Hadoop相比，BitDeli自認為是一個輕量級的Ruby。
3. Continuuity
Continuuity是前Yahoo首席雲架構師Todd Papaioannou和Facebook HBase的工程師Jonathan Gray的心血結晶，Continuuity想讓所有的公司都能像Yahoo、Facebook一樣運營。該團隊創建了一個大數據工具，它可以簡化Hadoop以及HBase集群的復雜性，而且包含一系列開發套件，旨在幫助程序員開發大數據應用，該平台採用Hadoop技術，允許開發者在防火牆內外對大數據應用軟體進行部署、擴展和管理。公司聯合創始人兼首席執行官Todd Papaioannou表示，作為一家初創企業，Continuuity正在試圖掀起下一波大數據應用軟體的浪潮，公司所提供的工具能夠大大提高處於開發狀態的軟體不同部分與階段的擴展性。
4. Flurry
Flurry是移動應用統計分析領域里的標桿，正因為在行業內獨特的優勢，它每年的營收高達一億美元。Flurry擁有非常全面的功能，不僅僅只是幫助開發者構建移動應用，它還幫助開發者分析所有的數據，進而產生更大的效益。其實數據也支撐了該公司的廣告網路，他們通過數據分析可以幫助開發者推送准確的廣告到需要的用戶面前。不過單純從移動應用的數據統計功能來看，Flurry絕對是處於領先地位。其功能模塊設置合理，分析維度全面，分析流程也易於理解。

❽ 大數據技術領域工具都有哪些

【導讀】關於大數據的業務應用，通過將數據擴展到解決方案，應該關注數據的「結構」和「維度」。那麼，大數據技術領域工具有哪些呢?大數據工程師都在用它們，今天就跟隨小編一起來了解下吧!

1、Hadop

Hadoop誕生於2005年，是雅虎(Yahoo)為解決網路搜索問題而設計的一個項目。由於它的技術效率，後來被Apache軟體基金會作為開源應用程序引入。Hadoop本身不是一個產品，而是一個軟體產品的生態系統，這些軟體產品結合在一起，實現了全面的功能和靈活的大數據分析。從技術上講，Hadoop包括兩個關鍵服務:使用Hadoop分布式文件系統(HDFS)的可靠數據存儲服務和使用MapRece技術的高性能並行數據處理服務。

2、蜂巢

Hive是建立在Hadoop文件系統之上的數據倉庫架構，用於分析和管理存儲在HDFS中的數據。Facebook的誕生和發展是為了應對管理和機器學習Facebook每天產生的大量新社交網路數據的需求。後來，其他公司開始使用和開發Apache
Hive，如Netflix、Amazon等。

3、風暴

Storm是一個主要由Clojure編程語言編寫的分布式計算框架。這家營銷和情報公司由Nathan
Marz和他在BackType的團隊創立，2011年被Twitter收購。Twitter隨後將該項目開源，並將其推廣到GitHub。Storm最終於2014年9月加入Apache孵化器項目，正式成為Apache的頂級項目之一。

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