大数据搜索量最多的商品

1. 国内真正的大数据分析产品有哪些

国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级

1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；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。

SQL Server2005或更高版本，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。

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。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、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；
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；
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；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能

4、表现层
表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：办公常用，用来写数据分析报告；
Xmind&网络脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；
Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表

2. 亚马逊选品的几个步骤

产品开发日常工作须知：

• 每个月按照规定开发新品，要保证每个运营每个月最少有xx款产品（这个需要根据自己公司的实际情况和产品布局来调整）可以上架。

• 定期和仓库管理组织盘点相应库存，尤其是滞销库存

• 和供应商保持良好关系，优化产品采购价格，争取利润最大化

• 协同运营一同做好备货计划

• 运营反馈的产品质量问题及时反馈给供应商改进

• 下架滞销的产品及时分析原因

• 协助调研运营想要开发的产品

• 其他突发事件处理

• 其次，认清自己公司对产品的定位，尤其重要，这个可以告诉开发，公司需要哪种产品，哪种产品是符合自己的打法的，这个在很大程度上我认为是及其重要的，不然会造成一种情况就是，开发开发出来的产品，往往和决策者的期望是有很大差距的。浪费了开发的时间，其次也会让开发觉得自己选什么产品，公司都不会采纳，很大程度打击了开发的积极性。



• 选品方向--这个一定要根据公司的定位来调整



• 首先讲下，我们是怎么定义毛利率的：


• 销售利润率核算公式：毛利润率=店铺每月销售总额-1-2-3-4除以销售总额



• 物流成本=FBA运费+FBA仓储费+头程运费

• 亚马逊运营成本=平台佣金+平台费用+平台广告费+测评费+产生的其他费用（仓储费，废弃等）

• 产品固定成本=产品生产成本（产品采购及运输相关成本总和）+包装耗材成本

• 其它运营相关费用（诸如vat等）

• 毛利率要求:美国空运（专线）不得低于25%，走海运不得低于35%；欧洲站不得低于17%（必须扣除17%（19%）税后）。很多公司在欧洲站会去避税，或者小号跟卖大号来避税，所以欧洲站怎么定毛利率需要自己去分析。

• 方向：淡旺季非常明显、生命周期不超过2个月、交期长的海运的产品暂时不做（涉及到对一个新店铺产品线的布局了，后面会讲到）。

• 类目：3C、服装以及超过5个以上尺码或者变体等产品暂不考虑。

• 客单价：美国站点10-30美金的较为合适，英国站点10-25英镑的比较合适，德国站点10-25欧元的产品比较合适。

• 我们要找的：体积适中，竞争相对较小，有一定量，利润达标的产品。

• 问题1：为什么要把毛利率定的很死：



• 答：很多公司对毛利率的要求并不明确，但是可能往往销售额还可以，但是利润却不高。这里一定要把毛利率放在首位去思考，很多公司会选择量很大，但是毛利率低的产品线，但是结合，推广，退货，仓储费，包括产品后期的生命周期去思考，毛利率低的产品，于资金周转，资金利用率都是不利的。举例，你以为3个月后，链接做起来了就可以开始赚钱了，可是现在哪个类目不是做着做着，就开始恶意竞争了？打价格战已经算是很良心的方法了。



• 问题2：为什么一个新店铺不适合做淡旺季或者，交期长，海运的产品。



• 答：这里其实就是思考一个新店铺该怎么布局，举例：面试的时候，老板通常会问你，如果给你一个新店铺，你要怎么做起来？这里要思考的点在于，如何在短时间内，合理的利用资金，让店铺快速有营收。



• 问题3：新店铺怎么布局产品线？



• 答：对于一个店铺前期而言，交期长，海运的产品，在短时间内难以出效果，所以在前期的原则是，快速上新，且上新节奏稍快一些，假设1个月上2款新品，发空运，那么在第三个月的时候，你已经有6款产品了，顺利的话，按40%的推广成功率来算，至少有2款产品开始盈利，那么你的店铺已经有一定的抗风险能力了，可以允许上新慢一点，且出现需要压资金的产品，交期长，海运的产品就更好布局了。再比如，如果是给一个新人来做这个店铺的话，也会降低整体考察的过程。



• 总结：1.竞争力2.利润3.物流方式4.思考投入产出比。5.单量不是最重要的指标。



• 接下来是从3个方向思考来对一个产品进行完整的分析


• 市场分析的具体思路



• 产品品类确定：



• 通过几个榜单来看。

• 通过亚马逊后台品牌分析看，一般来说，我以搜索频率8000为界限，8000往前是相对量较大的，后面就是小蓝海了。但是还是要看完整体市场来判断，另外要看该关键词前三名的总和，如果超过60%，那么我会认为该类目被垄断的差不多了，不建议做。品牌分析是我用的最多的，很好用，大家一定要用起来，毕竟里面的数据是亚马逊官方的，可信程度最高。敲黑板，一定要用。

• 自己店铺做的还不错的产品，做垂直。

• 自己的竞争对手店铺的产品，这个我用的也很多，很多产品都是通过这选出来的。

• 根据某阶段去思考产品。比如开学季等，就去找对应的市场。



• 找到符合自己定位的产品后，进行以下几个点的分析：



• 竞争和容量(通过几个核心关键词下的搜索量和大体的出单进行基本判断，一定要多找几个关键词，不可盲目认为自己找的那个词就是最大或者最精准的。）

• 相关性（通过核心词搜索发现，比如主图都是差不多的，各种搭配都是差不多的，这种很难去做切入了，说的直接点就是，买家购买都是凭缘分购买的。）

• 谷歌趋势判断产品的淡旺季，其实也可以用keepa来分析淡旺季，那个更准确。

• keepa的分析（包括上架时间和评论增长的速度综合分析，keepa还有个好的地方在于，你可以分析出别人的推广节奏，然后结合自身的情况，去判断是否符合自己。）

• 结合前面1234综合思考，符合你自身的定位后，去做毛利润的初步核算（去16初步了解下这个东西的价格区间，短时间内如果能找到同款的最好，需要知道怎么算亚马逊派送费和头程（派送费这个有计算器，可以很快算出来，但是掌握这个技能也并不难，有些产品故意填小尺寸，如果多个的话你就不能清楚分辨了。）

• 侵权问题：一般我自己会在确定这个产品的市场定位和毛利是符合我自己的要求后，再去看下是否有专利等问题。

• 合适的话就根据自己的市场调查表，把数据填入就好，不合适重新找，这个过程很快，花不了很多时间。如果熟悉的话，差不多可以记住所看的那些产品的基本属性，进而对自己下一步要做的产品有个定位了。

• 注意事项，要时刻清楚自己需要什么样的产品，几个指标一定要清楚。



• 关于开发，市面上有很多选品工具。每个人对工具的看法不同，我个人对于那些工具用的不多，我自己一直都秉持一个态度，就是如果这个软件的原理摸不懂，那它可能不会给你带来正面的帮助，反而会影响自己的判断。我之前也用过诸如卖家精灵，js等等那些软件，但是发现自己一个产品都选不出来。




• 这里有几个工具是我日常选品会用到的：



• js网页版，这个是针对不熟悉的类目的，大概推算销量，各人觉得这个是比较准确的，一般再他的基础上，加上个20%就差不多了，主要是还免费，https://www.junglescout.com/estimator/

• Keepa，这个好处就不用说了，付费，找人拼或者自己买一个，不贵。

• 品牌分析，亚马逊后台的工具，这个是我自己找数据的时候必用的，毕竟是亚马逊官方出的。敲黑板，很重要，很好用！！！！！

• DS Amazon Quick View，一个在前台显示销售排名的插件，哪里都有的下载。

• 亚马逊fb计算器：https://sellercentral.amazon.c ... en_US

• 专利查询：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个可以结合去看。个人更倾向用大为的。" 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个可以结合去看。个人更倾向用大为的。" rel="nofollow" target="_blank">http://www.innojoy.com/search/index.html。2个可以结合去看。个人更倾向用大为的。



• 市场调查--产品市场数据收集



• 找10个左右同类型产品，将详细数据记录下来。

• 挖掘用户真正的需求：通过问答，评论，整理客户对这款产品优点和缺点的描述，清楚了解客户真正在意该产品的什么功能和怎样的品质。

• 收集客户对于参数的要求：尺寸/容量，颜色，包装数量。

• 收集客户真实的使用场景，利于你做差异化的时候去思考。

• 整理市场的价格区间，利于你对你自己产品的定位。

• 采购需求：根据毛利率推算出，该产品的价格采购区间，品质，功能，尺寸/容量，颜色，包装数量等。




• 产品切入点分析



• 如何分析竞品从而得出产品的切入点？



• 竞品的产品本身--根据竞品的客户评论和问答，了解竞品在款式、功能、品质上的优点与缺点；

• 价格--竞品是否在售价、尾程、仓储，利润率上具备具有优势，亚马逊能否切入。

• 链接质量--图片、文案、评论质量和数量，能否切入。

• 如何做产品的差异化？
  



• 产品本身--是否可以直接找到的更好的供应商，产品质量更好，价格更低。如果已经有合作比较良好的供应商，可以联系工厂配合改良，无外乎重新打样，改模等。一定要通过评论和问答清楚的知道客户真正的需求点在哪里，不要自己天马行空随意改，很多时候你觉得好的地方，但却不是客户真正在意的。

• 包装方式--调整你的包装方式，更换产品的摆放方式，或者更换包材。要熟知亚马逊配送费的计算方式，让你的配送费最低，这样可以让你的利润更高，或者说，这样你就有更高的定价权。敲黑板，这点极其极其重要！！！！！！

• 性价比--最常用的手法是添加配件或者增加产品数量，让你的产品看上去更有特点，更有性价比。

• 链接质量--图片、文案是否可以做的比别人更好。评论质量和数量是否可以比别人更好。相比而言，图片和文案是更容易做到的，而且在操作的时候，一定要保持一个态度，你的图片和文案一定要是最好的，多费点心思去思考，不难做到。

3. 雅思考试各部分考多长时间

ACCA的学习不是一蹴而就的。只要付出的复习时间足够，理论上每个人都能顺利通过ACCA全科考试。但高顿小编同时需要指出，看似每天3小时很少，但要坚持100天，1年却并不容易，执行力非常重要。为什么有的考生能一年连过十科，而有的考生却陷入了拉锯战，执行力是很关键的因素。再送大家一个2019ACCA资料包，可以分享给小伙伴，自提，戳：ACCA资料【新手指南】+内部讲义+解析音频

美国作家格拉德威尔曾经提出过一个影响世界的理论，即“1万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件”，也就是著名的一万小时理论。这个理论相信只要投入足够的时间，任何人都能成为一个领域的大师。学习ACCA也是同样的道理，要的是坚持，而不是一时的心血来潮。

除了学习时间和执行力，科学的科目搭配和正确的练习方式也是影响ACCA考试时间

长短非常关键的因素。

每天3小时，1年1000+小时，拿下ACCA从来没有捷径，没有人可以偷懒用更少的时间通过，然而只要坚持下去，保证复习效率，每天3小时也足够。

ACCA每一科高分Pass所需复习时间?

ACCA有多达13门考试，科目之间相互关联，知识内容呈阶梯状分布，难度上也大致从前到后，逐渐升高。因此越往后，每一科目所需要的复习时间也越多。根据历年的单科通过率和科目内容要求，可以得出相应的复习所需时间。

科目：F1和F4

通过率：80%

F1会计师与企业作为考友们入坑后面临的第一个科目，向来显得相当宜人，近来三年平均通过率都在80%左右，相对来说属于ACCA所有科目中最为简单的一科。

(近年通过率)

F4公司法与商法在之前几年难度较高，经过考纲调整后，近几年通过率也升高至80%左右，与F1并列成为通过率最高的科目。

但即便是这样看起来很容易通过的科目，所需要的复习时间也绝不可压缩。身边经常有人会说，考前一天翻翻资料，第二天顺利50分飘过问题不大，在F1和F4科目或许确实能做到，但在ACCA考试里，绝不提倡低分飘过，每一点分数背后都是对知识内容掌握程度的如实反映。

以F1会计师与企业为例，看似只是入门级的行业知识科普，其实F1为整个ACCA考试内容定下了框架，F1中包含的企业组织，公司管理等方面的知识，是之后学习P1商业风险，P3商业分析科目的基础。如果基础没打牢，之后的学习中将会举步维艰。

因此，综合来看，F1和F4科目需要的复习时间应该至少在100小时以上。

科目：F2和F3

通过率：65%

F2管理会计和F3财务会计属于前3科中稍稍开始有些技术含量的科目，因此显然难度也上升了一些，历年平均通过率大约在65%左右。

单从会计师的职业角度来看，F2和F3算是核心知识和技能了，这两科同时也是会计学本专业的核心课程。如果说之前的科目只是完成由门外汉到入门的过渡任务，那么从F2和F3开始，考生将正式开始接触一位会计师的工作内容。

在之前的科目中，题型更多的是知识点填空类，从F2和F3开始，考生需要动用计算能力了。尤其对于非会计专业的学生来说，挑战不小。而最好的应对方式是练习，以刷题为主。通过120+小时学习和练习，熟练掌握考点难点不成问题。

同样有必要指出的是，F2管理会计将是F5业绩管理和P5高级业绩管理的基础，而F3财务会计，也是F7财务报告和P2公司报告的基础，因此有必要达到熟练水准。

科目：F6和F7

通过率：50%

到了F6税务，和F7财务报告，考生算是第一次体验到ACCA并不如想象中那么容易了。大数据显示，每年都有相当多的考生将第一次挂科奉献给了这两科。F6和F7两科的历年平均通过率均稳定在50%左右，也就是说，每次考试，都有几乎一半的人将会收到一个Fail。

具体来说，F6税务算是进入会计门槛后另一个较为核心的知识点，作为企业财务，大量工作内容就是为企业计算纳税，因此税务科目显得相当重要。而税务这一科之所以难，还是因为有着大量的税法条款，各种计算公式的存在，对于这些内容，考生们除了完全掌握，别无他法。

举个例子，普通人们偶尔想算一算自己的个人所得税，可以直接搜索个税计算器，起征点和税率都已设定好，用起来很方便。而对于会计师们来说，这样一个计算器是必须装进自己脑子里的，随用随取。不同的税率，不同的税法和适用条件，巨量的知识可想而知。对于考生们来说，计算能力倒是其次，完全记下这些知识就已经极具挑战性。

而F7财务报告，是F3的升级，考生们对于财务报表的掌握程度将再次提升至新高度。以往只须读懂财务报表内容，在F7阶段，考生必须掌握财务报表的编制，合并报表以及分析解读财务报表，操作难度呈几何级数上升。

但面对50%的通过率时，既要看到一半人会挂科，也要看到一半人能顺利通过这一事实。在准备F6和F7两科的考试时，只要投入180个小时以上的复习时间，一般顺利通过都无压力。值得一提的是，对F6英国税务感觉棘手的同学，不妨选考香港税务，在税务体系规模上会小很多，相应的知识点也少了很多，更容易通过。

科目：F5，F8和F9

通过率：45%

终于考到F阶段最难的几科了，F5业绩管理，F8审计与认证业务，F9财务管理，这3科的历年平均通过率为45%，为F阶段最低。

F5业绩管理是F2管理会计的升级版，而F9又是F5的升级版，其核心内容都是管理，成本，预算，业绩评估等财务工作核心内容，对企业控制预算具有指导意义。F5业绩管理的难点在于掌握不同的成本法，并且在会计学知识之外涉及管理学内容。而F9则更进一步，不仅关乎管理，还有大量的投资决策，投资评估，风险管理等内容，可以说F9正是为财务经理们量身打造的。

如果说F9是为财务经理准备的，那么F8审计与认证业务则是进入四大的法宝。审计这一科，无论在CPA考试里，还是在ACCA里，都是让人闻风丧胆的存在，因为它确实，不容易啊。不过还处在F阶段的考友也应该庆幸，在P阶段还有一门P7高级审计与认证业务再等着你们……

同样的，为了通过这几门，大量的复习和刷题都是必须经历的，相信220小时以上的勤学苦练之后，通过F阶段最难的3科不成问题。

科目：P1，P2和P3

通过率：50%

进入P阶段之后，ACCA之旅即将进入考一科少一科的状态，原本遥遥无期的A考仿佛看得到终点了。这P1商业风险，P2公司报告和P3商业分析3科的历年平均通过率大致在50%的水平。相对于F阶段最后几科，难度有些微下降。

进入P阶段的前3科，一个明显的感觉是：主观题比例大大提高。考试的难点将由计算能力变为思考能力，读完案例后，需要用自己的话语来分析，并用自己的话语来写出答案，答案还得是英文。

大量刷题，揣摩标准答案思路，内化为自己的思维方式，大约200个小时的复习时间，顺利通过无压力。

科目：P4，P6和P7

通过率：35%

考生可以从P阶段的最后4门中选考2门，相对来说P4高级财务管理，P6高级税务和P7高级审计与认证业务的通过难度会稍低，历年平均通过率为35%。

想要学好这几门，大量的刷题至关重要，学ACCA学到最后阶段，无论是计算能力还是思维能力都应该达到一定高度。而这3门，恰恰同时对计算能力和思维能力提出了要求，考生需要通过大量的练习让自己在面对同类问题时能迅速理出头绪，从容下笔。

因此260+小时的复习时间请务必要保证!

科目：P5

通过率：30%

如果问问ACCA考生们哪一科最难的，恐怕回答最多的会是P5高级业绩管理。P5的历年平均通过率为30%，在ACCA所有科目中属于最低的。

有考生走出考场叹了一口气：其他科目最多是写完答案没把握，而P5则是，根本连题目都看不懂。

P5难就难在读懂考官的题目要求。如果说P阶段其他科目的主观题属于英语作文题，那么P5则是托福英语阅读题和雅思英语写作题的结合。想要通过P5，最简单的办法是直接绕开它，选择其他几科。如果非得考下P5不可，那么请一定要给自己足够的复习时间，280+小时的复习时间绝非夸张。

唯有经过海量的练习之后，才能在P5考试中如鱼得水。不过，也有考生表示自己没怎么刷题，在考试时也没觉出题目有多大难度。看来，不同的人对于P5的感受是不同的，和思维方式的差异不无关系。

学霸说，40个小时能拿下ACCA，但学霸没说的是，在40个小时之外，学霸偷偷复习了上千小时。

4. 大数据产品有哪些

问题一：目前大数据产品有哪些？ 大数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到多维分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。
普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。

问题二：国内真正的大数据分析产品有哪些 大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。
基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。
很多 *** ，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现负面信息，收集情报，有价值信息。
实施后好处: 1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面5. 系统可自动对信息进行分类6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息 7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

问题三：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；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。
SQL Server2005或更高版本，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。
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。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、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；
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；
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；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

问题四：国内真正的大数据分析产品有哪些 目前，大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。

问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测
世界杯期间,谷歌、网络、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,网络在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,网络与微软则以16场比赛15场准确预测的成
绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。
2、经济、金融行业预测
2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试
通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。
对国内而言,网络推出的中小企业景气指数预测,应用网络海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的
全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票
这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相
关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

问题六：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

问题七：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。

问题八：大数据产品主要是用来做什么的 大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储，在这基础上，进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。
而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。
精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。

问题九：国内真正的大数据采集产品有哪些 大数据的应用分为两类
第一类：基于自身平台的数据采集，现在的三大互联网巨头等拥有大量用户数据，通过自身数据挖掘可以完成。
第二类：基于爬虫或者类爬虫技术，帮助企业， *** 采集网络 *** 息，也就是网络信息采集系统，乐趣的“乐”，思维的“思”
其主要应用在于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。

问题十：大数据分析领域有哪些分析模型 IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。