大數據搜索量最多的商品

1. 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

2. 亞馬遜選品的幾個步驟

產品開發日常工作須知：

• 每個月按照規定開發新品，要保證每個運營每個月最少有xx款產品（這個需要根據自己公司的實際情況和產品布局來調整）可以上架。

• 定期和倉庫管理組織盤點相應庫存，尤其是滯銷庫存

• 和供應商保持良好關系，優化產品采購價格，爭取利潤最大化

• 協同運營一同做好備貨計劃

• 運營反饋的產品質量問題及時反饋給供應商改進

• 下架滯銷的產品及時分析原因

• 協助調研運營想要開發的產品

• 其他突發事件處理

• 其次，認清自己公司對產品的定位，尤其重要，這個可以告訴開發，公司需要哪種產品，哪種產品是符合自己的打法的，這個在很大程度上我認為是及其重要的，不然會造成一種情況就是，開發開發出來的產品，往往和決策者的期望是有很大差距的。浪費了開發的時間，其次也會讓開發覺得自己選什麼產品，公司都不會採納，很大程度打擊了開發的積極性。



• 選品方向--這個一定要根據公司的定位來調整



• 首先講下，我們是怎麼定義毛利率的：


• 銷售利潤率核算公式：毛利潤率=店鋪每月銷售總額-1-2-3-4除以銷售總額



• 物流成本=FBA運費+FBA倉儲費+頭程運費

• 亞馬遜運營成本=平台傭金+平台費用+平台廣告費+測評費+產生的其他費用（倉儲費，廢棄等）

• 產品固定成本=產品生產成本（產品采購及運輸相關成本總和）+包裝耗材成本

• 其它運營相關費用（諸如vat等）

• 毛利率要求:美國空運（專線）不得低於25%，走海運不得低於35%；歐洲站不得低於17%（必須扣除17%（19%）稅後）。很多公司在歐洲站會去避稅，或者小號跟賣大號來避稅，所以歐洲站怎麼定毛利率需要自己去分析。

• 方向：淡旺季非常明顯、生命周期不超過2個月、交期長的海運的產品暫時不做（涉及到對一個新店鋪產品線的布局了，後面會講到）。

• 類目：3C、服裝以及超過5個以上尺碼或者變體等產品暫不考慮。

• 客單價：美國站點10-30美金的較為合適，英國站點10-25英鎊的比較合適，德國站點10-25歐元的產品比較合適。

• 我們要找的：體積適中，競爭相對較小，有一定量，利潤達標的產品。

• 問題1：為什麼要把毛利率定的很死：



• 答：很多公司對毛利率的要求並不明確，但是可能往往銷售額還可以，但是利潤卻不高。這里一定要把毛利率放在首位去思考，很多公司會選擇量很大，但是毛利率低的產品線，但是結合，推廣，退貨，倉儲費，包括產品後期的生命周期去思考，毛利率低的產品，於資金周轉，資金利用率都是不利的。舉例，你以為3個月後，鏈接做起來了就可以開始賺錢了，可是現在哪個類目不是做著做著，就開始惡意競爭了？打價格戰已經算是很良心的方法了。



• 問題2：為什麼一個新店鋪不適合做淡旺季或者，交期長，海運的產品。



• 答：這里其實就是思考一個新店鋪該怎麼布局，舉例：面試的時候，老闆通常會問你，如果給你一個新店鋪，你要怎麼做起來？這里要思考的點在於，如何在短時間內，合理的利用資金，讓店鋪快速有營收。



• 問題3：新店鋪怎麼布局產品線？



• 答：對於一個店鋪前期而言，交期長，海運的產品，在短時間內難以出效果，所以在前期的原則是，快速上新，且上新節奏稍快一些，假設1個月上2款新品，發空運，那麼在第三個月的時候，你已經有6款產品了，順利的話，按40%的推廣成功率來算，至少有2款產品開始盈利，那麼你的店鋪已經有一定的抗風險能力了，可以允許上新慢一點，且出現需要壓資金的產品，交期長，海運的產品就更好布局了。再比如，如果是給一個新人來做這個店鋪的話，也會降低整體考察的過程。



• 總結：1.競爭力2.利潤3.物流方式4.思考投入產出比。5.單量不是最重要的指標。



• 接下來是從3個方向思考來對一個產品進行完整的分析


• 市場分析的具體思路



• 產品品類確定：



• 通過幾個榜單來看。

• 通過亞馬遜後台品牌分析看，一般來說，我以搜索頻率8000為界限，8000往前是相對量較大的，後面就是小藍海了。但是還是要看完整體市場來判斷，另外要看該關鍵詞前三名的總和，如果超過60%，那麼我會認為該類目被壟斷的差不多了，不建議做。品牌分析是我用的最多的，很好用，大家一定要用起來，畢竟裡面的數據是亞馬遜官方的，可信程度最高。敲黑板，一定要用。

• 自己店鋪做的還不錯的產品，做垂直。

• 自己的競爭對手店鋪的產品，這個我用的也很多，很多產品都是通過這選出來的。

• 根據某階段去思考產品。比如開學季等，就去找對應的市場。



• 找到符合自己定位的產品後，進行以下幾個點的分析：



• 競爭和容量(通過幾個核心關鍵詞下的搜索量和大體的出單進行基本判斷，一定要多找幾個關鍵詞，不可盲目認為自己找的那個詞就是最大或者最精準的。）

• 相關性（通過核心詞搜索發現，比如主圖都是差不多的，各種搭配都是差不多的，這種很難去做切入了，說的直接點就是，買家購買都是憑緣分購買的。）

• 谷歌趨勢判斷產品的淡旺季，其實也可以用keepa來分析淡旺季，那個更准確。

• keepa的分析（包括上架時間和評論增長的速度綜合分析，keepa還有個好的地方在於，你可以分析出別人的推廣節奏，然後結合自身的情況，去判斷是否符合自己。）

• 結合前面1234綜合思考，符合你自身的定位後，去做毛利潤的初步核算（去16初步了解下這個東西的價格區間，短時間內如果能找到同款的最好，需要知道怎麼算亞馬遜派送費和頭程（派送費這個有計算器，可以很快算出來，但是掌握這個技能也並不難，有些產品故意填小尺寸，如果多個的話你就不能清楚分辨了。）

• 侵權問題：一般我自己會在確定這個產品的市場定位和毛利是符合我自己的要求後，再去看下是否有專利等問題。

• 合適的話就根據自己的市場調查表，把數據填入就好，不合適重新找，這個過程很快，花不了很多時間。如果熟悉的話，差不多可以記住所看的那些產品的基本屬性，進而對自己下一步要做的產品有個定位了。

• 注意事項，要時刻清楚自己需要什麼樣的產品，幾個指標一定要清楚。



• 關於開發，市面上有很多選品工具。每個人對工具的看法不同，我個人對於那些工具用的不多，我自己一直都秉持一個態度，就是如果這個軟體的原理摸不懂，那它可能不會給你帶來正面的幫助，反而會影響自己的判斷。我之前也用過諸如賣家精靈，js等等那些軟體，但是發現自己一個產品都選不出來。




• 這里有幾個工具是我日常選品會用到的：



• js網頁版，這個是針對不熟悉的類目的，大概推算銷量，各人覺得這個是比較准確的，一般再他的基礎上，加上個20%就差不多了，主要是還免費，https://www.junglescout.com/estimator/

• Keepa，這個好處就不用說了，付費，找人拼或者自己買一個，不貴。

• 品牌分析，亞馬遜後台的工具，這個是我自己找數據的時候必用的，畢竟是亞馬遜官方出的。敲黑板，很重要，很好用！！！！！

• DS Amazon Quick View，一個在前台顯示銷售排名的插件，哪裡都有的下載。

• 亞馬遜fb計算器：https://sellercentral.amazon.c ... en_US

• 專利查詢：1.<a href="http://tmsearch.uspto.gov/%EF%BC%8C%E5%8F%A6%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%98%AF%EF%BC%9A%3Ca%20href=" http:="" www.innojoy.com="" search="" index.html"="" rel="nofollow" target="_blank" style="box-sizing: border-box;background: 0px 0px;color: rgb(0, 0, 0);cursor: pointer">http://www.innojoy.com/search/index.html。2個可以結合去看。個人更傾向用大為的。" rel="nofollow" target="_blank">http://tmsearch.uspto.gov/，2.<a href="http://tmsearch.uspto.gov/%EF%BC%8C%E5%8F%A6%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%98%AF%EF%BC%9A%3Ca%20href=" http:="" www.innojoy.com="" search="" index.html"="" rel="nofollow" target="_blank" style="box-sizing: border-box;background: 0px 0px;color: rgb(0, 0, 0);cursor: pointer">http://www.innojoy.com/search/index.html。2個可以結合去看。個人更傾向用大為的。" rel="nofollow" target="_blank">http://www.innojoy.com/search/index.html。2個可以結合去看。個人更傾向用大為的。



• 市場調查--產品市場數據收集



• 找10個左右同類型產品，將詳細數據記錄下來。

• 挖掘用戶真正的需求：通過問答，評論，整理客戶對這款產品優點和缺點的描述，清楚了解客戶真正在意該產品的什麼功能和怎樣的品質。

• 收集客戶對於參數的要求：尺寸/容量，顏色，包裝數量。

• 收集客戶真實的使用場景，利於你做差異化的時候去思考。

• 整理市場的價格區間，利於你對你自己產品的定位。

• 采購需求：根據毛利率推算出，該產品的價格采購區間，品質，功能，尺寸/容量，顏色，包裝數量等。




• 產品切入點分析



• 如何分析競品從而得出產品的切入點？



• 競品的產品本身--根據競品的客戶評論和問答，了解競品在款式、功能、品質上的優點與缺點；

• 價格--競品是否在售價、尾程、倉儲，利潤率上具備具有優勢，亞馬遜能否切入。

• 鏈接質量--圖片、文案、評論質量和數量，能否切入。

• 如何做產品的差異化？
  



• 產品本身--是否可以直接找到的更好的供應商，產品質量更好，價格更低。如果已經有合作比較良好的供應商，可以聯系工廠配合改良，無外乎重新打樣，改模等。一定要通過評論和問答清楚的知道客戶真正的需求點在哪裡，不要自己天馬行空隨意改，很多時候你覺得好的地方，但卻不是客戶真正在意的。

• 包裝方式--調整你的包裝方式，更換產品的擺放方式，或者更換包材。要熟知亞馬遜配送費的計算方式，讓你的配送費最低，這樣可以讓你的利潤更高，或者說，這樣你就有更高的定價權。敲黑板，這點極其極其重要！！！！！！

• 性價比--最常用的手法是添加配件或者增加產品數量，讓你的產品看上去更有特點，更有性價比。

• 鏈接質量--圖片、文案是否可以做的比別人更好。評論質量和數量是否可以比別人更好。相比而言，圖片和文案是更容易做到的，而且在操作的時候，一定要保持一個態度，你的圖片和文案一定要是最好的，多費點心思去思考，不難做到。

3. 雅思考試各部分考多長時間

ACCA的學習不是一蹴而就的。只要付出的復習時間足夠，理論上每個人都能順利通過ACCA全科考試。但高頓小編同時需要指出，看似每天3小時很少，但要堅持100天，1年卻並不容易，執行力非常重要。為什麼有的考生能一年連過十科，而有的考生卻陷入了拉鋸戰，執行力是很關鍵的因素。再送大家一個2019ACCA資料包，可以分享給小夥伴，自提，戳：ACCA資料【新手指南】+內部講義+解析音頻

美國作家格拉德威爾曾經提出過一個影響世界的理論，即「1萬小時的錘煉是任何人從平凡變成世界級大師的必要條件」，也就是著名的一萬小時理論。這個理論相信只要投入足夠的時間，任何人都能成為一個領域的大師。學習ACCA也是同樣的道理，要的是堅持，而不是一時的心血來潮。

除了學習時間和執行力，科學的科目搭配和正確的練習方式也是影響ACCA考試時間

長短非常關鍵的因素。

每天3小時，1年1000+小時，拿下ACCA從來沒有捷徑，沒有人可以偷懶用更少的時間通過，然而只要堅持下去，保證復習效率，每天3小時也足夠。

ACCA每一科高分Pass所需復習時間?

ACCA有多達13門考試，科目之間相互關聯，知識內容呈階梯狀分布，難度上也大致從前到後，逐漸升高。因此越往後，每一科目所需要的復習時間也越多。根據歷年的單科通過率和科目內容要求，可以得出相應的復習所需時間。

科目：F1和F4

通過率：80%

F1會計師與企業作為考友們入坑後面臨的第一個科目，向來顯得相當宜人，近來三年平均通過率都在80%左右，相對來說屬於ACCA所有科目中最為簡單的一科。

(近年通過率)

F4公司法與商法在之前幾年難度較高，經過考綱調整後，近幾年通過率也升高至80%左右，與F1並列成為通過率最高的科目。

但即便是這樣看起來很容易通過的科目，所需要的復習時間也絕不可壓縮。身邊經常有人會說，考前一天翻翻資料，第二天順利50分飄過問題不大，在F1和F4科目或許確實能做到，但在ACCA考試里，絕不提倡低分飄過，每一點分數背後都是對知識內容掌握程度的如實反映。

以F1會計師與企業為例，看似只是入門級的行業知識科普，其實F1為整個ACCA考試內容定下了框架，F1中包含的企業組織，公司管理等方面的知識，是之後學習P1商業風險，P3商業分析科目的基礎。如果基礎沒打牢，之後的學習中將會舉步維艱。

因此，綜合來看，F1和F4科目需要的復習時間應該至少在100小時以上。

科目：F2和F3

通過率：65%

F2管理會計和F3財務會計屬於前3科中稍稍開始有些技術含量的科目，因此顯然難度也上升了一些，歷年平均通過率大約在65%左右。

單從會計師的職業角度來看，F2和F3算是核心知識和技能了，這兩科同時也是會計學本專業的核心課程。如果說之前的科目只是完成由門外漢到入門的過渡任務，那麼從F2和F3開始，考生將正式開始接觸一位會計師的工作內容。

在之前的科目中，題型更多的是知識點填空類，從F2和F3開始，考生需要動用計算能力了。尤其對於非會計專業的學生來說，挑戰不小。而最好的應對方式是練習，以刷題為主。通過120+小時學習和練習，熟練掌握考點難點不成問題。

同樣有必要指出的是，F2管理會計將是F5業績管理和P5高級業績管理的基礎，而F3財務會計，也是F7財務報告和P2公司報告的基礎，因此有必要達到熟練水準。

科目：F6和F7

通過率：50%

到了F6稅務，和F7財務報告，考生算是第一次體驗到ACCA並不如想像中那麼容易了。大數據顯示，每年都有相當多的考生將第一次掛科奉獻給了這兩科。F6和F7兩科的歷年平均通過率均穩定在50%左右，也就是說，每次考試，都有幾乎一半的人將會收到一個Fail。

具體來說，F6稅務算是進入會計門檻後另一個較為核心的知識點，作為企業財務，大量工作內容就是為企業計算納稅，因此稅務科目顯得相當重要。而稅務這一科之所以難，還是因為有著大量的稅法條款，各種計算公式的存在，對於這些內容，考生們除了完全掌握，別無他法。

舉個例子，普通人們偶爾想算一算自己的個人所得稅，可以直接搜索個稅計算器，起征點和稅率都已設定好，用起來很方便。而對於會計師們來說，這樣一個計算器是必須裝進自己腦子里的，隨用隨取。不同的稅率，不同的稅法和適用條件，巨量的知識可想而知。對於考生們來說，計算能力倒是其次，完全記下這些知識就已經極具挑戰性。

而F7財務報告，是F3的升級，考生們對於財務報表的掌握程度將再次提升至新高度。以往只須讀懂財務報表內容，在F7階段，考生必須掌握財務報表的編制，合並報表以及分析解讀財務報表，操作難度呈幾何級數上升。

但面對50%的通過率時，既要看到一半人會掛科，也要看到一半人能順利通過這一事實。在准備F6和F7兩科的考試時，只要投入180個小時以上的復習時間，一般順利通過都無壓力。值得一提的是，對F6英國稅務感覺棘手的同學，不妨選考香港稅務，在稅務體系規模上會小很多，相應的知識點也少了很多，更容易通過。

科目：F5，F8和F9

通過率：45%

終於考到F階段最難的幾科了，F5業績管理，F8審計與認證業務，F9財務管理，這3科的歷年平均通過率為45%，為F階段最低。

F5業績管理是F2管理會計的升級版，而F9又是F5的升級版，其核心內容都是管理，成本，預算，業績評估等財務工作核心內容，對企業控制預算具有指導意義。F5業績管理的難點在於掌握不同的成本法，並且在會計學知識之外涉及管理學內容。而F9則更進一步，不僅關乎管理，還有大量的投資決策，投資評估，風險管理等內容，可以說F9正是為財務經理們量身打造的。

如果說F9是為財務經理准備的，那麼F8審計與認證業務則是進入四大的法寶。審計這一科，無論在CPA考試里，還是在ACCA里，都是讓人聞風喪膽的存在，因為它確實，不容易啊。不過還處在F階段的考友也應該慶幸，在P階段還有一門P7高級審計與認證業務再等著你們……

同樣的，為了通過這幾門，大量的復習和刷題都是必須經歷的，相信220小時以上的勤學苦練之後，通過F階段最難的3科不成問題。

科目：P1，P2和P3

通過率：50%

進入P階段之後，ACCA之旅即將進入考一科少一科的狀態，原本遙遙無期的A考彷彿看得到終點了。這P1商業風險，P2公司報告和P3商業分析3科的歷年平均通過率大致在50%的水平。相對於F階段最後幾科，難度有些微下降。

進入P階段的前3科，一個明顯的感覺是：主觀題比例大大提高。考試的難點將由計算能力變為思考能力，讀完案例後，需要用自己的話語來分析，並用自己的話語來寫出答案，答案還得是英文。

大量刷題，揣摩標准答案思路，內化為自己的思維方式，大約200個小時的復習時間，順利通過無壓力。

科目：P4，P6和P7

通過率：35%

考生可以從P階段的最後4門中選考2門，相對來說P4高級財務管理，P6高級稅務和P7高級審計與認證業務的通過難度會稍低，歷年平均通過率為35%。

想要學好這幾門，大量的刷題至關重要，學ACCA學到最後階段，無論是計算能力還是思維能力都應該達到一定高度。而這3門，恰恰同時對計算能力和思維能力提出了要求，考生需要通過大量的練習讓自己在面對同類問題時能迅速理出頭緒，從容下筆。

因此260+小時的復習時間請務必要保證!

科目：P5

通過率：30%

如果問問ACCA考生們哪一科最難的，恐怕回答最多的會是P5高級業績管理。P5的歷年平均通過率為30%，在ACCA所有科目中屬於最低的。

有考生走出考場嘆了一口氣：其他科目最多是寫完答案沒把握，而P5則是，根本連題目都看不懂。

P5難就難在讀懂考官的題目要求。如果說P階段其他科目的主觀題屬於英語作文題，那麼P5則是托福英語閱讀題和雅思英語寫作題的結合。想要通過P5，最簡單的辦法是直接繞開它，選擇其他幾科。如果非得考下P5不可，那麼請一定要給自己足夠的復習時間，280+小時的復習時間絕非誇張。

唯有經過海量的練習之後，才能在P5考試中如魚得水。不過，也有考生表示自己沒怎麼刷題，在考試時也沒覺出題目有多大難度。看來，不同的人對於P5的感受是不同的，和思維方式的差異不無關系。

學霸說，40個小時能拿下ACCA，但學霸沒說的是，在40個小時之外，學霸偷偷復習了上千小時。

4. 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。