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數(shù)據(jù)分析有限公司（貳壹壹數(shù)據(jù)分析有限公司）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-18 18:13:12 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1429 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析有限公司的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、大型數(shù)據(jù)分析公司有哪些？
2、專業(yè)的調(diào)查公司有哪些？
3、國(guó)內(nèi)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化那家公司做的比較強(qiáng)？譽(yù)名科技怎么樣呢？
4、陜西智誠(chéng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所有限公司怎么樣？

數(shù)據(jù)分析有限公司（貳壹壹數(shù)據(jù)分析有限公司）

一、大型數(shù)據(jù)分析公司有哪些？

“大數(shù)據(jù)”近幾年來(lái)可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢(shì)，也是一個(gè)改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來(lái)越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

國(guó)內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如開運(yùn)聯(lián)合，百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對(duì)市場(chǎng)需求，為市場(chǎng)帶來(lái)創(chuàng)新方案并推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當(dāng)屬Hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，最重要的還是對(duì)于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來(lái)看看以下十大企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來(lái)極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進(jìn)一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運(yùn)作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會(huì)看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)

學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

3. 預(yù)測(cè)性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

4. 語(yǔ)義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：

假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、

因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：

分類（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶

來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使

用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

二、專業(yè)的調(diào)查公司有哪些？

1.慧辰資道（公司營(yíng)業(yè)收入：3.02億元）

HCR慧辰資訊(北京慧辰資道資訊股份有限公司)是一家根植于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，專注于洞察商業(yè)本質(zhì)的數(shù)據(jù)智能解決方案提供商，公司通過(guò)全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)及人工智能輔助政府提高管理效率和范疇，幫助企業(yè)科學(xué)決策，創(chuàng)新商業(yè)模式，提升效益。

2.零點(diǎn)咨詢（公司營(yíng)業(yè)收入：2.2億元）

零點(diǎn)有數(shù)(原零點(diǎn)研究咨詢集團(tuán))是源自中國(guó)的國(guó)際化數(shù)據(jù)智能服務(wù)機(jī)構(gòu)，旗下包括創(chuàng)新數(shù)據(jù)開發(fā)中心、公共事務(wù)數(shù)據(jù)事業(yè)群、商業(yè)數(shù)據(jù)事業(yè)群、未來(lái)商習(xí)院。

零點(diǎn)有數(shù)累積自零點(diǎn)調(diào)查創(chuàng)辦以來(lái)20多年一手?jǐn)?shù)據(jù)收集與處理的經(jīng)驗(yàn)，擁有服務(wù)于國(guó)內(nèi)外規(guī)模企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)與公共服務(wù)機(jī)構(gòu)的多元實(shí)踐，聚焦產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)化與服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)化，基于多元數(shù)據(jù)匯集與挖掘，支持經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化與政策決策。

3.中為咨詢（公司營(yíng)業(yè)收入：1.35億元）

中為咨詢是中國(guó)領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)與市場(chǎng)調(diào)查研究咨詢服務(wù)供應(yīng)商。中為咨詢的研究成果和解決方案已經(jīng)應(yīng)用于5萬(wàn)多家企業(yè)，涉及機(jī)械設(shè)備、工控電子、信息通訊、旅游酒店、家電家居、文化傳媒、化工化學(xué)、醫(yī)療醫(yī)藥、能源環(huán)保、公共事務(wù)等領(lǐng)域，并向海外市場(chǎng)拓展。三百多名員工高素質(zhì)的專業(yè)人才是深圳中為智研咨詢有限公司的最大財(cái)富，也是中為智研提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)及踐行客戶價(jià)值的保證。

三、國(guó)內(nèi)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化那家公司做的比較強(qiáng)？譽(yù)名科技怎么樣呢？

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Python&Tableau：商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫布”上，轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表。這一軟件的理念是，界面上的數(shù)據(jù)越容易操控，公司對(duì)自己在所在業(yè)務(wù)領(lǐng)域里的所作所為到底是正確還是錯(cuò)誤，就能了解得越透徹。

快速分析：在數(shù)分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)連接和可視化。Tableau 比現(xiàn)有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數(shù)據(jù)，任何數(shù)據(jù)：無(wú)論是電子表格、數(shù)據(jù)庫(kù)還是 Hadoop 和云服務(wù)，任何數(shù)據(jù)都可以輕松探索。

課程目錄：

前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領(lǐng)域的應(yīng)用以及效率提升

Python基礎(chǔ)知識(shí)

Python入門：基于Anaconda與基于Excel的Python安裝和界面

簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)計(jì)算

Python數(shù)據(jù)分析-時(shí)間序列2-數(shù)據(jù)操作與繪圖

Python數(shù)據(jù)分析-時(shí)間序列3-時(shí)間序列分解

......

四、陜西智誠(chéng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所有限公司怎么樣？

陜西智誠(chéng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所有限公司是2009-11-23在陜西省西安市蓮湖區(qū)注冊(cè)成立的有限責(zé)任公司(自然人獨(dú)資)，注冊(cè)地址位于陜西省西安市蓮湖區(qū)西稍門十字東南角開元商住廣場(chǎng)1幢1單元12層11205室。

陜西智誠(chéng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所有限公司的統(tǒng)一社會(huì)信用代碼/注冊(cè)號(hào)是916100006949469670，企業(yè)法人崔清利，目前企業(yè)處于開業(yè)狀態(tài)。

陜西智誠(chéng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所有限公司的經(jīng)營(yíng)范圍是：公司經(jīng)營(yíng)范圍：投資項(xiàng)目管理、分析、規(guī)劃、策劃；編制數(shù)據(jù)分析報(bào)告、投資商業(yè)項(xiàng)目計(jì)劃書、可行性分析報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告；投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；理財(cái)及財(cái)務(wù)咨詢；現(xiàn)代企業(yè)價(jià)值評(píng)估；財(cái)務(wù)管理咨詢；社會(huì)經(jīng)濟(jì)咨詢；項(xiàng)目?jī)r(jià)值評(píng)估。企業(yè)價(jià)值評(píng)估、房地產(chǎn)價(jià)值評(píng)估及咨詢、土地價(jià)格評(píng)估及咨詢、林權(quán)價(jià)格評(píng)估及咨詢、礦產(chǎn)價(jià)格評(píng)估及咨詢、資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估及咨詢、其他資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估及相關(guān)的咨詢業(yè)務(wù)；價(jià)格評(píng)估及當(dāng)事人委托的涉及訴訟財(cái)務(wù)價(jià)格評(píng)估；接受金融機(jī)構(gòu)委托從事金融信息技術(shù)外包；接受金融機(jī)構(gòu)委托從事金融機(jī)構(gòu)委托從事金融知識(shí)流程外包服務(wù)。（依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)）。在陜西省，相近經(jīng)營(yíng)范圍的公司總注冊(cè)資本為66910萬(wàn)元，主要資本集中在 5000萬(wàn)以上和 1000-5000萬(wàn) 規(guī)模的企業(yè)中，共31家。本省范圍內(nèi)，當(dāng)前企業(yè)的注冊(cè)資本屬于良好。

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以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析有限公司相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。