品高BingoInsight大数据分析平台简介
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台数据在现代社会中起着至关重要的作用，它们可以匡助我们了解事物的本质、发现问题的根源，并为决策提供支持。
为了满足不同领域的数据需求，许多数据来源和数据分析平台被开辟出来。
在本文中，我们将介绍一些史上最全的数据来源和数据分析平台，它们提供了丰富的数据资源和强大的分析功能。
1. 数据来源平台1.1 公共数据平台公共数据平台是由政府或者非盈利组织提供的数据资源平台，其目的是为公众和研究人员提供公共数据。
这些平台提供了各种类型的数据，包括人口统计数据、环境数据、经济数据等。
例如，世界银行的开放数据平台提供了来自全球各地的大量数据，可以用于研究和决策。
1.2 商业数据平台商业数据平台是由私营企业提供的数据资源平台，其目的是为企业和组织提供商业相关的数据。
这些平台通常包含市场调研数据、销售数据、消费者行为数据等。
例如，尼尔森公司的数据平台提供了全球消费者购买行为和媒体消费数据，可以匡助企业了解市场趋势和消费者偏好。
1.3 学术研究平台学术研究平台是由学术机构提供的数据资源平台，其目的是为研究人员和学生提供学术研究所需的数据。
这些平台包含各种学科领域的数据，例如生物医学数据、社会科学数据、地理数据等。
例如，国家生物技术信息中心提供了大量的生物医学数据，可以用于基因组学研究和药物开辟。
2. 数据分析平台2.1 可视化分析平台可视化分析平台是一种通过图表、图象和地图等可视化方式呈现数据分析结果的工具。
这些平台可以匡助用户更直观地理解数据，并发现数据中的模式和趋势。
例如，Tableau是一种流行的可视化分析平台，它提供了丰富的可视化工具和交互功能，可以匡助用户创建交互式的数据可视化。
2.2 统计分析平台统计分析平台是一种通过统计方法和模型对数据进行分析和判断的工具。
这些平台可以匡助用户发现数据之间的关联性、进行预测和建模等。
例如，R语言是一种广泛使用的统计分析平台，它提供了丰富的统计分析函数和库，可以进行各种统计分析和建模。
电商平台数据分析工具介绍
电商平台数据分析工具介绍随着电商行业的快速发展，数据分析工具成为了电商平台上不可或缺的一部分。
在日常运营中，电商平台需要利用数据分析工具来了解用户行为、优化用户体验、精准营销等，以提升平台的竞争力和用户满意度。
本文将介绍几种常用的电商平台数据分析工具。
一、谷歌分析谷歌分析（Google Analytics）是一款免费的数据分析工具，为电商平台提供了强大的数据收集和分析能力。
通过在网站上添加一段跟踪代码，谷歌分析可以跟踪和记录用户访问行为，包括访问量、访问时长、转化率等。
谷歌分析提供了丰富的分析功能，用户可以通过仪表盘查看关键指标的概览，也可以进行细致的分析和报告。
此外，谷歌分析还支持电商跟踪功能，可以对电商平台的交易、产品销售等进行分析和监控。
二、百度统计百度统计是百度推出的网站数据统计工具，旨在帮助电商平台了解用户行为和优化网站体验。
与谷歌分析类似，百度统计可以跟踪用户访问行为，包括用户来源、页面浏览量、转化率等。
百度统计提供了直观的可视化报表，用户可以通过报表了解用户行为和业务指标。
此外，百度统计还提供了A/B测试、多渠道数据分析等功能，帮助电商平台进行更深入的数据分析和优化。
三、阿里云大数据阿里云大数据是阿里巴巴集团推出的云端大数据分析工具，为电商平台提供了全方位数据分析的解决方案。
阿里云大数据可以帮助电商平台收集、存储、处理和分析海量数据，以提供业务洞察和决策支持。
阿里云大数据提供了多种数据分析引擎和工具，包括MaxCompute、DataWorks、QuickBI等，可以针对不同的数据分析需求进行定制化。
此外，阿里云大数据还支持机器学习、人工智能等先进技术，帮助电商平台进行更深入的数据挖掘和预测分析。
四、微信数据分析对于运营微信商城或者公众号的电商平台来说，微信数据分析是一项重要的工作。
微信提供了微信公众平台数据分析功能，可以帮助电商平台了解用户在微信上的行为和互动情况。
微信数据分析可以跟踪和分析用户的关注量、互动次数、转化率等，还可以进行用户属性和兴趣的分析。
商业智能分析平台介绍
商业智能分析平台介绍
商业智能（BI）分析平台是一种能够帮助企业更快、更好地做出决策的软件工具。
它可以帮助企业从数据中提取有用的信息，从而充分利用当前环境中的商业机会。
商业智能（BI）分析平台可以帮助企业发现未来的商业机遇，提前预测数据变化趋势，掌握竞争对手的最新动态，并以此做出有效的决策。
它可以通过大数据和人工智能技术来尽可能深入了解和掌握企业数据。
BI 分析平台的使用，可以帮助企业分析未来的商业趋势，提升企业的决策能力，并帮助企业控制成本、提升绩效。
BI分析平台主要包括三个组成部分：数据管理、分析和可视化。
数据管理是汇总、处理和组织企业数据的关键部分，是运用BI分析平台的基础。
它可以汇总来自各种源的数据，比如客户关系管理系统、财务系统和市场营销系统，将这些数据整理成一个统一的数据集，用于分析和可视化。
分析是根据整理的数据，通过对数据进行建模和模型预测，来解决企业的实际问题。
这里涉及到大数据分析、数据挖掘和数据模型等技术，它可以帮助企业从海量数据中提取高质量的信息，并以此来做出专业的商业决策。
可视化是一个可以将复杂数据清晰呈现出来的图表工具。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源(数据分析)平台网站分析类:百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索360指数- 基于360搜索的大数据分享平台Alexa - 网站排名Google Analytics - Google出品,可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品移动应用分析类:友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据,提供应用排行榜ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用,分析超过6亿条数据蝉大师- App数据分析与ASO优化专家,应用与游戏推广平台百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台媒体传播类:微博指数优酷指数微票儿票房分析BOM票房数据爱奇艺指数数说传播百度风云榜微博风云榜爱奇艺风云榜豆瓣电影排行榜新媒体排行榜品牌微信排行榜清博指数易赞- 公众号画像电商数据类:阿里价格指数淘宝魔方京东智圈淘宝排行榜投资数据类:Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库创投库- 提供最全的投资公司信息Angel - 美国创业项目大全Next - 36kr子站,每天更新新产品介绍Beta List - 介绍初创公司金融数据类:积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据网贷之家- P2P网贷平台排名网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数零壹数据-专业互联网金融数据中心大公金融数据全球股票指数爱股说-基金经理分析找股平台私募基金管理人综合查询中财网数据引擎游戏数据:百度网游风云榜360手机游戏排行榜360手游指数CGWR排行榜App Annie游戏指数小米应用商店游戏排名TalkingData游戏指数游戏玩家排名&赛事数据国家社会数据:中国综合社会调查中国人口普查数据中国国家数据中心中国家庭收入项目中国健康和营养调查中国统计数据全国企业信息查询北京宏观经济数据库中国金融信息网其它数据:蚂蚁金服研究院- 网消指数&互金指数二手市场行情中国网络骗子地图春运迁徙地图房价指数中国城市拥堵指数百度研究院PC平台百度城市热力图数据分析机构:艾瑞iResearch艾媒iimedia易观国际企鹅智酷_腾讯网手游那点 - 全事球互联网市场研究dataeye - 专注于泛娱乐领域的大数据分析和挖掘Accenture(埃森哲) AnalysysAsymcoCanalysCTRCNNICCB InsightsDeloitte(德勤)Digi-CapitaForrester(弗雷斯特)Gartner(高德纳)GfK(捷孚凯)IDC(国际数据)KPCB(凯鹏华盈)MMD研究所Nielsen(尼尔森)NPD(恩帛源)OfcomPiper Jaffray & CoStrategy AnalyticsUBS(瑞银) pewresearchcenter。
品高云BingoCloudOS操作手册
BingoCloud 销售售前培训操作手册
目录
场景 23 操作步骤 .................................................................................................................................................................. 23
4 大数据处理服务 .......................................................................................................................................21
4.1 创建 hadoop 集群 ................................................................................................................................................. 21 场景 21 操作步骤 .................................................................................................................................................................. 21 4.2 添加作业步骤进行日志分析 ............................................................................................................................... 23
竞争对比BingoCloudOS关键信息一纸禅
支撑点 2
让高层管理者获得所见即所得的IT治理能力
给客户带来价值：显性化客户IT能力，量化工作指标 差异化：特有自助服务平台（SIP）为客户提供以资源为中心、以建设项目为中心，及以企业应用为中心的 业内首创多维度资源视图，让企业管理者从多层面所见即所得的了解IT能力。更支持私有化部署与在线云服 务融合的混合云能供自动化能力
给客户带来价值：运维工作的最佳实践内置云中，减少故障定位和扯皮问题，提升业务连续性保障 差异化：相比以资源管理为中心的云平台，品高BingoCloudOS特别针对运维工作中常见的诸如，软件安装、 负载均衡配置、实例运行检查、定期备份、数据库调优、系统重装、大数据集群配置、甚至应用系统部署等 工作，均提供自动化功能协助运维人员进行处理。
品高BingoCloudOS 产品关键信息一纸禅
-- 规模、安全、高效、开放
邱洋 产品经理
KEY1：规模
KEY1：业界最大集群验证保障可靠性，创新架构可节省更多成本
支撑点 1
实际客户单集群641物理机，性能是同类产品10倍以上
给客户带来价值：更大的业务可用性（想想641台机互备），未来扩展有实际数据支撑 差异化：品高是世界上最早开始云产品研发的公司（2010年已经商用，vmware的vCloud是在2011年推出， 而OpenStack在2010年才在实验室诞生）。品高在客户实际环境中，单集群的物理机调度控制规模已经达 到641台，而vmware的限定是32台，微软是64台，华为是128台
支撑点 2
相比服务器虚拟化，至少再提升服务器50%的利用率
给客户带来价值：更少的投资，更高的密度，更高的资源利用率 差异化：品高BingoCloudOS采用计算存储一体化架构部署，将通用x86服务器的CPU组成计算资源池、本 地硬盘组成分布式存储池。有多少台物理机就有多少台存储设备。
品高云-BingoCloudOS技术白皮书
品高基础架构云V5.0懂企业的云BingoCloudOS（品高基础架构云）是由国内大型应用系统研发专家---广州市品高软件开发有限公司于2010年正式发布上市的一站式混合云平台产品（支持私有云产品 + 在线云服务的混合部署模式），功能涵盖服务器虚拟化、分布式存储、负载均衡模拟器、数据库自动化部署、云管理平台、DevOps、大数据处理、SDN、运营计费等客户实施云计算战略所需的各类技术。
⼲⼴广州市品⾼高软件开发有限公司对于企业CIO来说，或许IT部门需要的是一个新运营平台而不是一个新的运维工具。
怎么？又要买设备？调研机构Gartner发布数据称，基于全球目前的IT运营趋势，到2015年，至少70%的企业可以使它们的I&O(基础设施和运营管理)成本再降低25%甚至更多。
但与之大相径庭的是，企业CIO们正面临企业信息化需求下暴涨的IT运营支出。
一边是企业信息化需求下不断增长的IT支出，一边是不断缩减的IT预算，如何优化IT运营实现成本降低成为摆在CIO们面前的首要难题。
“泛IT边界”冲击IT管理如今企业为满足多地域业务拓展和移动互联等需求，正在将企业数据中心的逻辑界线向外不断扩展。
不少企业选择基于公有云服务来扩展IT服务，在降低成本提高效能的同时，还能够整合上游的服务供应商和下游最终用户。
但这种模式下IT 边界的外延也带来了企业IT管理的盲区，企业现有成熟的管理体系无法延伸到外部，使得企业内部私有IT资产和外部的公有云服务资源无法实现统一管理和动态调度，这不仅将会冲击企业IT管理流程，也将限制企业云计算服务的灵活性。
领导，运维做不到啊！在传统的运维模式下，IT资源的增多使IT运维者的工作越来越复杂，IT资源的规划、购买、部署和安装等流程，会因为技术的更新和资源的增多，为运维者增加工作难度和强度。
此前一份Gartner调查数据显示，在IT运维成本中，来自IT基础产品的成本其实只占了20%左右，而流程维护成本、故障修复成本、运维人员薪资之和却占到了80%以上。
英博数科 简报
英博数科简报一、公司概况英博数科（英文名称：Engibo Data Science）是一家专注于数据科学与人工智能领域的高新技术企业。
公司成立于2010年，总部位于美国硅谷，目前在全球范围内设有多个研发中心和办事处。
公司秉承“数据驱动，智能引领”的理念，致力于为各行业提供数据分析、预测建模、机器学习等解决方案。
通过深入挖掘数据潜力，为客户提供可靠的决策支持和业务优化方案。
二、核心产品与服务1. 数据分析平台英博数科开发了一套先进的数据分析平台，该平台集成了强大的数据处理和分析工具，可以帮助用户快速获取、整理和分析海量数据。
平台支持多种常用的数据格式，并提供丰富的可视化功能，使用户可以直观地理解和发现隐藏在数据中的规律。
2. 预测建模系统预测建模是英博数科的核心竞争力之一。
我们利用先进的机器学习算法和统计模型构建预测模型，在不同领域的应用中取得了显著的成果。
我们的预测建模系统可以根据客户的需求，自动进行特征选择、模型训练和评估，提供准确的预测结果和相关分析报告。
3. 智能决策支持系统英博数科还开发了一套智能决策支持系统，该系统结合了数据分析和机器学习技术，为企业提供全面的决策支持。
通过对历史数据和实时数据进行分析，系统可以帮助企业实时监控业务状况、预测趋势并提供优化建议，帮助企业做出更明智的决策。
三、核心竞争力1. 技术实力英博数科拥有一支高素质的团队，其中包括多名博士和硕士学历的专业人才。
团队成员具备深厚的数学、统计学和计算机科学背景，并具有丰富的数据分析和机器学习经验。
公司还与多所知名大学及研究机构建立了合作关系，保持与行业前沿技术的紧密联系。
2. 客户口碑英博数科在多个行业中积累了丰富的客户资源，与众多知名企业建立了长期合作关系。
我们的产品和服务得到了客户的高度认可，取得了良好的口碑。
通过不断提升客户满意度，我们获得了大量的重复业务和推荐业务。
3. 解决方案定制能力英博数科能够根据客户的实际需求，定制化开发解决方案。
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BingoInsight
——大数据时代的数据分析利器
BingoInsight简介
信息化蓬勃发展，带来数据的爆炸。
在数字化时代，基于数据开展生产、运营、决策成为常态。
数据的存储及应用体系是企业生态运转的中枢神经。
BingoInsight继承传统数据仓库的理念精髓，在大数据时代，为企业客户提供了一站式的数据连接应用工具。
BingoInsight基于自助化的理念，为企业的IT人员及非技术的业务人员，提供方便的企业数据模型管理工具，贴合业务概念的数据查询、应用、分析工具。
依托飞速发展的大数据平台技术，为用户提供更高效率的数据应用体系，应对企业数据规模爆发式的增长。
整合开源社区的统计分析平台，为企业用户提供开放式的，可持续发展的专业分析能力。
BingoInsight特点
●理念——自助化
对数据的需求是企业环境里的普遍需求，为了满足非技术人员对数据的应用需要，数据工具需要具备可以让更多用户自助化操作的特点。
BingoInsight基于自助化的理念研发出的功能，帮助企业的业务人员跨越技术门槛，方便的使用到企业积累起来的数据资产。
●应用——工具化
数据分析过程涉及对数据源的连接、模型的管理、各种应用方式等，大融合的平台会让用户面对复杂的功能堆叠。
BingoInsight把数据分析应用能力封装成一个个独立的工具，让用户基于自己的使用目的选择专用工具完成工作，不用关心复杂的技术逻辑关系。
●风格——可视化
如何从海量数据中挖掘有利于业务决策的信息，需要对数据进行加工，以更直观的方式呈现给用户。
BingoInsight提供丰富的数据可视化呈现形式，让企业数据的价值更加可见。
对数据操作的领域，也以可视化的理念，简化操作，便利用户。
●规模——大数据
企业对数据应用已经发展到对“大数据”概念的关注，更大规模的数据，需要有相匹配的技术支撑平台，分布式计算理念开源工具被普遍使用。
BingoInsight可以和分布式计算领域的Spark、HBase、Hive等开源产品进
行对接，依托这些平台为用户提供可面向海量数据的高效数据分析平台。
并可以调用R语言平台的算法引擎，为用户提供更强大的数据分析能力。
BingoInsight功能
BingoInsight以WebOS的方式作为产品的入口页面，系统功能以应用的方式存在于用户的桌面区域内。
产品提供的应用包括如下一些内容：
数据模型分析模型
数据查询数据图表数据地图数据指标分析报表分析脑图
数据提取
在BingoInsight中进行数据分析，首先要连接数据源服务。
BingoInsight中支持的数据源类型包括传统且比较成熟的关系型数据库——Oracle、SQL Server、DB2、MySQL等，同时，还支持大数据时代的典型技术平台Hive、Spark、HBase 等：
广泛的数据源类型的支持，能适应企业复杂的IT环境的需求。
并且可以利用基于分布式计算技术的数据引擎，大幅提升针对海量数据进行分析的效率。
用户在BingoInsight中可以同时连接上多个（异构）数据源，导入这些数据源中的数据模型的元数据。
在分析模型功能中，建立数据表之间的连接关系，并且可以设定维度的层次和量值字段基于维度层次的聚合属性。
这些内容都可以基于系统的配置功能完成操作，不需要再针对数据源投入额外的开发工作。
建立好分析模型以后，就可以针对模型方便的进行数据的过滤查询。
如下图的自助查询界面，可以方便的从模型中选择字段，设定自己想查询的结果字段，设定过滤条件。
并且可以在结果字段中应用公式创建新的计算字段。
过滤条件也
可以以非常方便的方式进行拖拽、勾选。
通过这样非常简单的操作就可以按照用户的需要设定好数据查询的逻辑。
基于设定好的数据查询逻辑还可以配置出各种图形报表，以及由多个数据分析元素构造出来的复杂分析报表。
BingoInsight作为一站式的数据分析工具，可以完成从对数据源的连接到对数据的各种应用能力提供的全生命周期的操作，还能基于平台再企业员工间进行分析报表的协同分享。