大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商 大数据服务平台的问题，于是小编就整理了4个相关介绍电商 大数据服务平台的解答，让我们一起看看吧。
大数据网站有哪些？
奥威软件一家专门做大数据分析的企业。官网上有免费版大数据分析工具下载，也可以在线做数据分析。
珠海奥威软件科技有限公司，是国内最早从事大数据与商业智能（BI）系统自主研发的厂商之一。由多名在金蝶或用友公司服务多年、志同道合的股东于2006年3月成立，位于北京中关村软件园内，2008年9月将总部搬迁到美丽的滨海城市珠海，落户于珠海高新区的国家级软件产业基地——南方软件园。
分享两个大数据***类网站，这两个网站就像收藏夹，里面可以链接到多个其他大数据网站。
1、大数据导航：***://hao.199it***/
首页如下图，可以查找到生活、工作、学习等各个方面的大数据网站。
如果想找大数据分析的网站，点击“大数据分析的网站”，里面有众多网址供您选择，如果一个网站找不到你想要的信息，可以换一个试试。
2、虫部落快搜
可以看到左边的栏目里有微信指数、百度指数、微指数、阿里指数等常见的大数据外，还有一些食品药品、汽车指数等行业指数可以查询。
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在这个数据为王的时代，谁掌握了数据谁就掌握了市场主动权。很多公司都纷纷设立了数据分析部，通过数据分析来确定下一步的策略方针。目前比较好用的大数据分析网站如下：
1、数据分析精选
数据分析精选 : 数据分析师的网址、大数据分析、网站分析门户网站、数据科学家博客、数据达人微博、数据分析软件、Excel和PPT***、经典数据分析图书、行业数据的导航网站。
2、中国统计网
国内大数据分析首个门户,国内知名的数据分析门户网站，提供大数据行业新闻。统计百科知识、数据分析、商业智能(BI)、数据挖掘技术、Excel、SPSS、SAS、R语言、可视化等在线学习、交流平台。
3、数据熊猫〔数据分析学习交流社区〕
数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件（Excel、SPSS、SAS、Hadoop等）商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者……
4、36大数据
关注大数据和大数据应用。36大数据是一个专注大数据、大数据技术与应用、大数据学习的科技门户。讲述大数据在电商、移动互联网、医疗、app及金融银行的大数据应用案例。
国家级的大数据官方网站有一一中国大数据网：***.zgdsj.org.cn我国唯一的大数据信息门户网站，也是被批准在工信部备案合法使用“中国”字号的网站。网站由中国科协主管，中国科技新闻学会办，囊括了大数据、云计算、5G、区块链、物联网、人工智能等领域的数据整合信息。
淘宝数据分析APP排行榜？
1、数据魔方标准版：可以了解所属类目什么宝贝最好卖，了解热卖[_a***_]和热销宝贝，关键词成交分析，宝贝取名等。
2、淘问卷：操作界面简单明了，有问题模板，帮助店主进行营销决策。
3、网店版行情参谋：查询热卖宝贝行情，比较同类宝贝的价格和销量。
4、量子恒道店铺统计：店铺流量统计分析，店铺计数器等增值服务
大数据是什么意思？
什么是大数据呢？例如洛杉矶警方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二天的高概率犯罪地点，然后有针对性的派警察去该处巡逻，从而使得当地的犯罪现象下降20%。这是大数据。
再比如，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业的博士搞了个公司，对有史以来几乎所有的证券交易的数据进行记录，然后通过算法进行分析。
他对什么国家政策、公司业绩、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根据计算结果来进行投资，最后赚了大钱。这是大数据。
大数据的精髓并不在于数据的精准和数量，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋势的预测。其思路是：一个结果是有很多原因的，原因作用的强度可能是随机的，我们对其中作用的机理并不清楚。
我们难以找出规律性，但知道规律性就蕴含在结果数据之中，如果我们能建设合适的模型，写出好的算法，就有可能把这个规律性提炼出来，从而能科学地发现真相和预测未来。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须***用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据通常是指最终的数据。举个例子：你用一个饭碗盛了一碗米饭吃完了，人家问你吃了多少？不可能告诉人家你吃了多少粒米饭或者多少口饭，你肯定的会回答我吃了一碗。这就是大数据。
大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数***对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。
大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。
大数据是什么意思？
大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，***时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。
您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据应用
大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。
什么是大数据呢？例如洛杉矶警方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二天的高概率犯罪地点，然后有针对性的派警察去该处巡逻，从而使得当地的犯罪现象下降20%。这是大数据。
再比如，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业的博士搞了个公司，对有史以来几乎所有的证券交易的数据进行记录，然后通过算法进行分析。
他对什么国家政策、公司业绩、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根据计算结果来进行投资，最后赚了大钱。这是大数据。
大数据的精髓并不在于数据的精准和数量，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋势的预测。其思路是：一个结果是有很多原因的，原因作用的强度可能是随机的，我们对其中作用的机理并不清楚。
我们难以找出规律性，但知道规律性就蕴含在结果数据之中，如果我们能建设合适的模型，写出好的算法，就有可能把这个规律性提炼出来，从而能科学地发现真相和预测未来。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须***用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
现在社会发展速度非常快，科技也很发达，信息的流通和人们之间的交流也非常密切，而大数据就是这个时代高科技的产物。
现在大数据行业非常的受欢迎，人才需要求量也非常大，而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。
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