百度网的主营业务是什么

目前，百度司南还处于内测阶段，仅面向部分大客户、代理商、SEM和内部人员开放。外部账号获取方式：百度KA框架客户和代理公司可申请司南帐号，由对客户负责的销售、SEM、方案中心发起。内部账号获取方式：百度大客户销售、策划人员、SEM可以申请司南帐号，其他部门人员如因工作需要经审核后可申请司南帐号。更多问题，请到百度品牌广告帮助频道查询：http://yingxiao.baidu.com/support/jn/index.html了解更多百度推广产品信息，查看百度营销中心：http://pro.baidu.com/

百度指数（专业版）与百度司南有什么区别 1、百度指数（专业版）与百度司南的定义不同： 百度指数专业版是在百度海量搜索用户行为和搜索需求分析的基础上,构建出的一套市场需求监测、竞争分析、人群洞察、广告投放与效果评估的系统化数据服务平台。 百度司南专业版是百度首款大数据商业决策工具，通过将传统市场调研领域沉淀下来的方法论与大数据海量、真实、迅速、低成本的优势相结合，帮助企业以最高的效率获取关于消费者与市场洞察有价值的信息，让商业决策更高效、更简单。 2、百度指数（专业版）主要用户广告投放的监测等，属于营销战术层面的。百度司南，属于战略决策层面的。 百度司南和百度指数有什么区别呢？ 百度指数是以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的免费海量数据分析服务，用以反映不同关键词在过去一段时间里的“用户关注度”和“媒体关注度”。您可以发现、共享和挖掘互联网上最有价值的信息和资讯，直接、客观地反映社会热点、网民的兴趣和需求。 更多问题，请到推广客户端帮助频道查询：:yingxiao.baidu./support/editor/index. 了解更多百度推广信息，请查看：:e.baidu./ 搜贝指数与百度指数有什么区别？ 搜贝指数更侧重于市场消费需求、求购订单的数据统计分析、从而帮助职业经理人和市场营销负责人，提供市场最前沿的消费信息，让企业决策能够准确预知始终消费热点和消费趋势，还可以有效的监控竞争对手。 百度指数，是一款针对时事热点统计的工具，它依托于百度搜索关键字请求和媒体关注度来进行的即时分析、即时检索，形成的事实新闻关注热点，可以很好的帮助人们。 怎样申请百度指数专业版 百度指数专业版申请请参阅：:vip.index.baidu./about.php?_actbz_sd=0bhlrv0bunotvat1a6f4rclff7。 更多问题，请到推广客户端帮助频道查询：:yingxiao.baidu./support/editor/index. 了解更多百度推广信息，请查看：:e.baidu./ 微信指数对比百度指数到底有什么区别 百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台，是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决策的重要依据。百度指数能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词，帮助用户优化数字营销活动方案。其中搜索指数是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。根据搜索来源的不同，搜索指数分为PC搜索指数和移动搜索指数。 百度指数与网民搜索有关的有：“关键词搜索趋势”与“搜索背后的真正诉求”，但都并未明确指出百度指数等于搜索量，因此绝不能简单的在两者之间画上等号。 而且，它同样可以“刷”上去。“刷”指数并不是“做白工”，大多出于以下两个目的，一是想要扰乱竞争对手的脚步，利用高指数关键词制造假象，迷惑对手。二是将网站的优势关键词百度指数大幅提升，以此增加网站的百度权重。 不能简单粗暴的在百度指数与搜索量之间画上等号，百度指数可以作为参考，但绝不是对搜索量进行评定的唯一标准。多维度，多方法的对关键词搜索量考量，才能得出最“真实”的结论。 百度推广经典版和百度推广专业版有什么区别 经典版在左边显示 专业版在右边显示 怎么注册百度指数专业版 百度指数专业版是什么？ 百度指数专业版（:vip.index.baidu./） 是基于百度海量搜索数据开发的一套集行业趋势研究、市场需求挖掘、受众定位、效果监测、竞争分析和品牌诊断于一体的系统化工具，是真正能与广告主营销需求 形成对接的数据服务平台，主要面向品牌广告主、广告商及市场研究人士。系统每天定时更新，能实时、客观、全面地洞察目标人群的消费意愿、行为与兴趣特征。 更多问题，请到推广客户端帮助频道查询：:yingxiao.baidu./support/editor/index. 了解更多百度推广信息，请查看：:e.baidu./ 百度指数专业版如何注册 邀请函，专业版是针对行业的数据。

问题一：司南的意思。 就是现在的指南针，在古代叫司南，形状像瓢 问题二：司南的那个底盘上面是什么字？ 地盘四周刻有八千（甲、乙、丙、盯庚、辛、壬、癸）和十二支（子、丑、寅、卯、辰、已、午、未、申、西、戌、亥），加上四维（乾、坤、粪、民），共二十四向，用来配合司南定向。 问题三：为君司南是什么意思 司：(主持; 操作; 经营) take charge of; attend to; manage: 释义――为您经营或主持南部的工作。 问题四：是司南用什么做的？ 指南针的始祖大约出现在战国时期,它是用天然磁石制成的.样子像一把汤勺,圆底,可以放在平滑的“地盘”上并保持平衡,且可以自由旋转.当它静止的时候,勺柄就会指向南方,称之为司南。 用天然磁石磨制面成,勺底为球面体,勺呈椭圆状,勺柄通体渐渐缩成柱状.为了确定方向,还配有一个“地盘”,它是铜质或涂漆木制盘,中央是平滑圆槽,形状可能是内圆外方,框上刻划出定向的刻度,用“干”、“支”（即甲、乙、丙、丁……和子、丑、寅、卯……）以及八卦等表明二十四方位.将会投于地盘中央时,它的柄部就会大体停止在指南的方位上。 古代民间常用薄铁叶剪裁成鱼形即指南鱼,比使用司南要方便,它不需要再做一个光滑的铜盘,只要有一碗水就可以了.盛水的碗即使放得不平,也不会影响指南的作用,因为碗里的水面是平的.而且,由于液体的摩擦力比固体小,转动起来比较灵活,所以它比司南更灵敏,更准确。 问题五：百度司南中，什么是区分度？ 某个特征在两组人群中，比例的差异程度；区分度的绝对值越大，说明差异程度越大；区分度为正，表明样本人群更具有这个特征。 更多问题，请到百度品牌广告帮助频道查询：yingxiao.baidu/support/jn/index 了解更多百度推广产品信息，查看百度营销中心：pro.baidu/ 问题六：百度司南是什么？ 百度司南――完全免费的高端决策支持工具 基于百度积累的每年逾1000亿次的海量网民行为数据和行为分析技术，百度司南以强大的数据分析优势，将看不见的用户需求进行量化。以数字形式准确展现用户行为，为广告主提供精准的营销决策依据，帮助更多广告主在网络上轻松寻找到更多、更合适的潜在用户。同时，百度司南还可以为广告主企业的市场营销决策提供极有价值的参考数据。 更多问题，请到百度品牌广告帮助频道查询：yingxiao.baidu/support/jn/index 了解更多百度推广产品信息，查看百度营销中心：pro.baidu/ 问题七：司南的原理是什么？ 司南 解释：中国古代辨别方向用的一种仪器，是古代华夏劳动人民在长期的实践中对物体磁性认识的发明其中，“司”就是“指”的意思。据《古矿录》记载最早出现于战国时期的河北磁山一带。 现比喻行事的准则；正确的指导。 原理：地球是个大磁体，其地磁南极在地理北极附近，地磁北极在地理南极附近。磁石的南极（S极）磨成长柄，放在青铜制成的光滑如镜的底盘上，再铸上方向性的刻纹。用天然磁铁矿石琢成一个杓形的东西，放在一个光滑的盘上，盘上刻着方位，利用磁铁指南的作用，可以辨别方向，是现在所用指南针的始祖。 问题八：司南，罗盘和指南针是什么关系？ 中国发明指南针就叫司南，后来将指南针用于航海叫罗盘，现在一般称呼就是指南针。

说一些我常用到的大数据分析工具1.专业的大数据分析工具2.各种Python数据可视化第三方库3.其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。2、D3D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

百度司南，简单的说就是一个数据分析工具。由百度强大的技术团队开发，适用于各类企业，主要提供数据支持和方向指导。实际应用案例：在消费者研究、企业推广、产品研发、门店选址、物流货运、网络营销、舆情监控、媒体投放、效果监测等等，都能提供最有效的帮助。你可以先到官网体验免费版本，有需要再购买专业版。官网：sinan.baidu.com免费版即大众版：

百度司南，你买了嘛？土豪哟百度司南可以看做是百度指数等工具的升级版可以看到相当多的搜索数据通常用来做用户行为分析，一般企业用户比较多私人用的话直接就是土豪级别了

用户点击广告归纳一下，主要有以下原因：1点错了！没错，这个可能在百度的可能性太大了尤其是到晚上，大部分广告主的广告预算花完了，而你依旧坚挺，很有可能你是唯一一个插入左侧自然排名之上（不是顶部）的页面，而这又恰巧又是一些类似官方网站或者天猫旗舰店之类的广告，被误点的可能性非常大因为，用户习惯了第一名的那个就是你的SEO结果，或者因为天猫是直接屏蔽了百度是自然结果收录的，这是唯一进入天猫的入口2飘红了！这里说的飘红不仅仅是简单的关键词堆积或者全篇使用通配符，需要考虑众多的因素，相关性是最主要的，按照一般思维，用户点击你的广告是因为你的广告语和关键词相关，并且符合（超出）他的期望看到一个具有某种行为驱使作用的东西（即广告），无外乎就会采取相应的行动：作为或不作为作为就是点击，不作为就只是被展示这个就要去你有良好的账户结构，具备一定的创意撰写经验3只有你！根据相关行业数据，左侧前三位的点击率会吸收大部分的点击而广告理所当然的就是占据第一位（当然，也有可能占据右侧第一位），如果再加上了蹊径的话，就有二行了这种情况下，只要你的广告语和搜索词不是太离谱，被点击的概率那是相当的大这个就要去你去发现蓝海词了，目前形势下，比较困难4被广泛！不得不说，百度的广泛匹配真的很强大，是最懂中文的搜索引擎，比如它会截断及重组关键词（比如“啊啊官方旗舰店”，促发“啊啊”和“旗舰店”，以及“巴巴旗舰店”），关联上下游词（即用户上次及下次搜索的词），兴趣拓展词，等等，总之广泛真的是非常广泛再加上很多无可查证的无点击展示，这个量真的非常大这种广泛匹配在大多数时候会徒增无点击的展示，即降低点击率但是，在某些情况下，却会起到相反的作用，提高点击率具体请参照以上几点，你懂的5不走寻常路！主要是基于百度司南等类似工具挖掘的一些用户兴趣点相关词，但它们绝不是竞争点，在某种程度上来说属于蓝海的范畴由于缺乏后端数据的有效验证，单纯从点击率看，最终效果无从知道，跳出率如何，停留时间如何，有没有关注微博，有没有参与某个活动或提交注册信息等，这些都无从知晓6恶意点击！这是做百度几乎无法避免的，百度推广的后台也没有类似谷歌那样的相关数据报告，具体的技术程度如何也有待考量因此，这种高点击率就不是什么好事了，这种情况往往发生在一些高竞争的核心词上，当然如果有后端数据，还是可以尽量规避这种风险的，比如降低排名，拓展相关长尾词，区域和时段屏蔽等那么，你凭什么让用户点击你的广告呢？你可以做以下几点：1关键词：分组科学合理，便于管理和优化关键词质量度找出与产品或品牌高度相关的关键词2广告语：测试不同变体，找出最佳组合使用数字和符号（百度仅支持半角符号，如100%，！？），恰当使用断句符（比如右侧有时较短的标题会好些），行为驱使（如立即购买，免费试用等），广告外观（如剑型，凸字形，凹字形，梯形等），使用通配符让关键词飘红3显示网址：注意使用大小写，子域名或子目录，比较坑爹的是医疗类的很多喜欢使用xxxcom或cctvxxxcom或2012xxxcom，大概是想以假乱真吧4目标网址：高度相关的页面最好不要直接链接到产品页面，到上一级别的子目录会好很多，如果想主推一个产品可以在分类页面上加上banner链接，否则可能流失率很高，尤其是推广天猫旗舰店的话5蹊径：蹊径并不是简单的产品目录列表，它是可以细分到广告单元的，因此如有可能可以嵌入该广告单元内的关键词（或一部分）作为标题，增加飘红面积，可以放促销信息，加入微博或商城等的链接以满足不同用户的快速需求，蹊径的优化空间还是很大的6品牌效应可能是你已经在其他媒体投放了相关广告（比如画面中出现搜索框，内含某个关键词），那么用户点击你广告的可能性会非常大，尤其是域名或显示网址中包含了品牌名称的话当然，某些品牌渗透率可能很高，用户已经产生了一定的偏好，那么点击的可能性也会更大另外，如果一个网站持续没有新鲜内容或者页面让用户失望，那么随着时间的积累，点击率也可能会越来越低，反之，点击率会越来越高，这就是多渠道营销、口碑传播和用户期望的双重影响了其实，提高点击率和降低每次点击费用这是作为一个SEM来说最基本的功课，因为很多情况下，你想优化转化的一个途径还是通过优化上述两个指标来实现，只是这个时候你有更明确的方向和目标找对方向，有方向的优化点击率和每次点击费用，这是另外一个境界了，基于一些历史和现实原因，而这，很可能是大多数品牌推广和第三方媒介公司的人员所欠缺的

百度舆情分析产品（企业版即将上线）依托百度强大的网页内容挖掘与中文语义分析能力，以扎实的社会舆论分析思路和方法论为基础，为客户提供如下解决方案：· 声量诊断某话题/人物/商品/事件在互联网上是否引起了关注度，关注量级与趋势如何？舆情的来源虽然变得分散，但并非每一个有观点的评论或者意见都能形成“舆情”，只有关注到达一定量级，有可能引起网民传播、演绎的才能形成舆情。声量诊断第一步，帮助客户了解什么样的观点是值得引起关注的，它的关注度、可传播性究竟如何。· 传播分析分析舆情传播路径，识别传播节点，判断节点调性。-传播路径-传播节点-节点调性· 情感提炼摩画网民情感倾向，提炼网民对事物的主要态度、关注面与侧重。情感提炼是舆情分析最为基本的地方。本解决方案将互联网上的所有相关评论进行分类，包括正负性上的，关注点上的，帮助舆情关注者直观了解网民对我的态度是怎么样，他们关注什么，哪些是我还需要加强的等等。· 人群分析舆情受众画像，分析偏好人群&厌恶人群特点，有的放矢传播。当舆情关注者都将注意力放在舆情内容本质的分析的时候，百度司南舆情分析团队将人群要素分析放在了同等重要的地位。用户分析功能可以帮助舆情关注者识别偏好人群、厌恶人群，勾勒其各自的人群属性、兴趣爱好等用户画像，列举其典型意见、语言特色与常访问媒体，尽可能的帮助舆情关注者了解人群，从而针对人群做有的放矢的沟通与影响。

问题一：题目的区分度是指什么 如何计算和区分度 摘要：试题的难度和区分度是经典测试理论中的两个关键指标，对试题分析起到十分重要的意义。本文主要介绍如何利用EXCEL计算选择题的难度和区分度，旨在提高试题命制和试卷分析的科学性。关键词：难度 区分度中图分类号:G642.3 文献标识码:A文章编号:1673-1875(2009)06-111-01一般来说，传统的教育统计测量是从试卷的效度、信度及试题的难度、区分度等方面作评估的，这给判断试卷试题的优劣提供科学的依据[1]。 问题二：区分度是什么意思 就是指色彩色相，饱和度，明度的差异。 问题三：什么是区分度? 高考试卷把优秀考生，一般考生能力区分的程度。一般例如：数学的压轴题的最后的小问，物理压轴题的最后一问，化学的某些大题的最后几空等等。文科同理。总之，用有难度的题目起到选拔考生的作用。难度梯度性越好，区分度越好。 问题四：什么是区分度如何选择合适的区分度计算方法请分析其 区分度的计算方法有两种：鉴别指数法和相关系数法。 1、鉴别指数法：比较测验总分高和总分低的两组被试在项目通过率上的差别得来。 D=PH－P L PH为高分组（即得分最高的27%）被试在该题上的通过率，PL为低分组（即得分最低的27%）被试在该题上的通过率 2、相关系数法：通过计算某一题目得分与测验总得分或效标分数的相关系数来判定。相关越大，区分度越高。 （1）积差相关法：当项目和试题总分都采用连续分数计分时，可用积差相关法来计算项目的区分度。用变量X表示学生在某项目 上的得分，用变量Y表示学生的测验总分，其积差相关系数即可代表该项目的区分度值。 （2）点二列相关：当项目以二分法计分、测验成绩以连续分数表示时，可用点二列相关公式计算区分度。 问题五：区分度的定义 区分度是指一道题能多大程度上把不同水平的人区分开来，也即题目的鉴别力。区分度越高，越能把不同水平的受测者区分开来，该道题目被采用的价值也就越大。 问题六：百度司南中，什么是区分度？ 某个特征在两组人群中，比例的差异程度；区分度的绝对值越大，说明差异程度越大；区分度为正，表明样本人群更具有这个特征。 更多问题，请到百度品牌广告帮助频道查询：yingxiao.baidu/support/jn/index 了解更多百度推广产品信息，查看百度营销中心：pro.baidu/ 问题七：色彩区分度是什么 就是指色彩色相，饱和度，明度的差异。 问题八：项目区分度是什么意思？ 项目区分度，也叫鉴别力，是指测验项目对被试的心理特性的区分能力。

汉司南，汉司南方盘直径17.8厘米，勺长11.5厘米，口径4.2厘米。司南是世界上最早的磁性指南工具，早在战国时期已经应用，将天然磁体打磨成勺形，放在一个光滑的青铜方形盘上，微微转动勺把，待静止时勺把指向南方。司南是用整块天然磁石经过琢磨制成勺型，勺柄指南极，并使整个勺的重心恰好落到勺底的正中，勺置于光滑的地盘之中，地盘外方内圆，四周刻有干支四维，合成二十四向.

如何在海量数据中寻找和分析信息虽然大数据这个概念炒的非常火，但是大数据内部运作的逻辑，其实和我们传统行业是比较类似的。比如如果传统行业做实业的话，首先要有地基，你要有厂房，要有原材料，然后做加工，接下来设计成独立的产品，给客户带来独特的体验。我们刚才讲的开放云就是大数据的地基和厂房，原材料就是在线上和线下产生的海量数据。这个是我们现在百度目前每天数据规模，2013年是25PB，这个数字在快速的变化，我们现在处理的能力已经提高一倍，数据上目前是50PB，增长了一倍，这个就是我们目前大数据库要处理的数据的原材料。那么有了原材料接下来该怎么办？数据存储稍微看一下我们目前的大数据处理能力的三层架构。首先我们有海量的数据储存能力，然后在这个基础上，我们会做很多智能的分析，在这个基础上我们做很多大数据的产品，我们会逐步的开放这三个方面的能力。先说一下海量数据，做实业的各位领导和专家们，如果你有原材料，最关键的下一步要做两件事，一件事情是物流，第二件事情是原材料的标准化，要把原材料制成毛坯，在这个基础上才能实现你的产能。在海量数据的处理上是这样的，百度三年前我们的架构是左边这样一个模式，在这个时候我们的数据传输，我们数据的储存都是每个产品线有自己的方式，我们大概用了两年的时间构建现在的数据储存方式，解决两个问题，一是数据的传输。现在百度很多产品线要实时产生大量海量的数据，这些数据都需要被实时的储存一个地方。但是这些产品线的数据格式都是异构的。我们做了非常多的标准化的工作，在基础上形成了第一个海量数据储存的产品，叫通用的数据仓库。在使用这个通用的数据仓库，我们第一个构建了实时的海量数据的传输平台，那么任何一个产品线产生的数据都能够实时的传送到这个数据仓库里面。另外我们做了实时的数据标准化的工作，无论你的数据是什么样的格式，到我们数据仓库里面都以同样的格式来储存，有了这个物流，有了这个标准化，我们能够在这个基础上对数据进行更多的分析和加工。那么从这开始，百度的数据就开始在大数据部门进行各种各样的处理过程。数据分析这个图有点复杂，这是数据在百度的一个生命周期，这边涉及到很多的技术细节，我会详细一一介绍。这里我想强调的是整个数据的流程是全自动化的，从数据的生成，数据的传输，数据的标准化，到最后数据的归类，数据的分析，都是全自动化的。这里面我是很高兴跟大家宣布，我们这套全自动化的流程，并形成了我们自己的产品。这个产品我们现在有一个英文名字叫Query Engine，是一套标准的海量数据储存方案，首先无论你的数据是什么样的，经过我们的处理会把它做成数据标准化，当你的数据实时生成，我们有非常好的数据传输框架，保证你的数据上传到百度的开放云，在上面进行建模，进行各种各样可视化分析和决策的过程。我们已经成功了上传分析一家合作企业将近10T的关于新能源方面的一些数据。百度非常欢迎传统企业，如果你有海量的数据，你需要各种各样的分析和操作的话，来接洽我们，来使用我们这款产品。当这个数据已经被结构化储存以后，我们希望在这个基础上能够进行各种各样的智能化分析。就像传统行业有自己的产品设计中心一样，会对产品进行各种各样的分析、排列组合，做各种各样的实验。在这个实验的基础上能够产生出比较好的产品，能够满足用户的需求。那么在大数据部门也有这样的需求，也需要有大数据产品的设计中心，在这个设计中心需要做很多实验，做出适用于百度，适用于客户的数据产品。所以这个产品经过四个月的努力，我们也已经对外开放。就是之前高级总监朱永忠介绍的，大家可以通过这个域名去访问。在这上面，我们大数据新产品的设计中心，可以进行很多实时的智能分析，做很多的实验，对产品进行很多排列组合，看哪一种产品能够最适合行业，满足百度的需求。大数据产品那么有了这样的开放能力，下面给大家介绍在这个基础上大数据部研发出来的三个大数据产品，希望能够对在座的做实业的朋友有帮助。第一个产品叫百度司南，专门针对于当企业发展到一定的阶段，有了一定的品牌影响力的企业，能够让企业对自身的品牌有更客观的了解，一共是三个方面。第一个是品牌分析，实际上你应该很想知道你的品牌在那个同行业里它的定位怎么样，周边的人是如何看待你这个品牌的，对你这个品牌的口碑怎么样。而且我们把它做到基本上是实时的，你可以此时此刻知道大家对你品牌的口碑到底怎么样。另外一方面，关注你的品牌，应该一定有一批已经比较忠实的用户了，那么这些人除了关注你的品牌，像刚才陈总讲的一样，除了关注你的品牌，他还关心什么别的，他还对什么样的东西感兴趣。这些我们通过基于统计的用户画像也能够告诉你。另外一个这些人是通过什么渠道来了解到你的品牌，他是通过IPAD，是通过手机，通过看电视，还是通过PC、还是移动互联网的浏览，这样以后做营销行为，就知道如何很快的影响到你的受众，什么样的渠道是最有效的。那么通过这几个方式，我们都能够告诉大家你的品牌到底处在什么样的状态。给大家看两个司南在品牌上的应用。第一个叫代言人。很多品牌到了后期推广的时候，都有找代言人的需求。什么样的代言人在你最想影响的受众是最有号召力。之前是一些拍脑袋的决策，但是通过我们司南，通过海量的数据，通过海量的用户行为分析，可以帮助你做一个决策的科学。实际上我们已经通过大数据的分析，可以产生出超过一千家的企业，他们最合适的代言人到底是哪一位。如果哪位老总也想尝试自己品牌的话，可以和我们合作，我们可以告诉你，通过我们的数据，什么样的代言人，对于你的受众会产生最大的品牌号召力。另外一个是舆情分析，实际是跟品牌的口碑最像。你的企业里有一系列的产品，每一个产品可能有轻微的差异化，就像我们的化妆品一样，每一款产品在用户中的口碑到底怎么样，用户喜欢这些产品什么样的功能，不喜欢这些产品什么样的功能。在之前，很多公司通过调研公司到各个城市，通过实时的访谈获得一些统计数据。整个过程要耗费一个月左右。通过我们的舆情分析，几乎可以实时告诉你这个答案，到底有多少用户是喜欢这个功能，有多少用户不喜欢这个功能。一个是通过一个月，一个是通过实时，这样的话就有时间差了。这个时间差就是百度大数据能给传统行业带来的竞争力。这是我们第一款基于大数据的工具，叫百度司南。另外就是我们的预测平台产品。预测这个产品说的已经比较多了，这次想跟大家说的是，当我们发布了预测产品，并且取得了比较好的效果，很多公司，或者是一些政府部门会跟我们接洽，能不能帮我们也分析一下数据。比如景点希望我们帮他预测下一步七天的人流到底多还是不多。有的企业希望让我们帮他预测下一步季度营业额是否能跟上一个季度匹配。我们现在非常高兴的把我们的预测平台能力开放出来，你不需要再去接洽百度的产品经理做这样的事情，只要你使用我们的开放平台上传你的数据，我们后面就会基于一系列各种各样的数据分析，智能的算法和百度后台自己的数据帮你做一些决策和分析。希望能够帮助传统企业做决策分析的时候能够多一些科学的决策依据。另外一个是我们的推荐。我们现在非常高兴把我们这个能力也开放出来，非常可惜我们目前只面对互联网的站长，站长可以定定制到底想用我们推荐的哪一方面的技术和性能、功能，非常灵活的为他的网站做推荐。但实际上我们最想做到的是把我们这套推荐引擎，和传统行业结合起来，和很多实时推荐结合起来，在这块也非常希望传统的行业能跟我们接洽，把我们这种非常先进的线上推荐的技术和线下的场景结合起来，在线下发挥更大的功能。三个产品只是揭开了冰山一角，在大数据这个方面，产品设计的想象力其实是很多很多的，我们在这方面也非常兴奋，后面我们也会陆续推出一系列的大数据产品，请大家期待。百度愿意与更多的人一起合作，在大数据这个方向上给百度，给行业、给用户带来更多的价值。

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1、选择关键词的时候很容易把点击率高竞争强度大的关键词设置成中心关键词，这样优化关键词的时候又费时又费力，而且转换率还不理想。2、关键词的选择取决于关键字本身的商业性，这样才能体现出关键词本身的价值。通过百度指数，搜索风云榜，谷歌关键词工具。谷歌关键词工具有竞价的强度和全球和本地的点击量等等数据，这些可以供比较。3、还有百度的相关搜索和搜索框的下拉提示词语，都可以考虑进去。关键词的筛选其实就是一场头脑风暴，尽可能利用所有的资源，发起群众的力量来想用户搜索的词有哪些，再进行分析归纳总结。

1、FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具、大数据可视化分析工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。3、FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。4、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。5、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

所有这只是的想法，想看的资源好难找，不过，难不住我的，我刚刚看完，朋友经常在公众号}上看电影，关注﹛无 限 影 屋﹜，就可以拉，想看哪个剧，说下个名字，我真的看到了。我觉得它还是高清的。还没花钱呢，我就是这么操作的，不懂可以追问哈。百度司南好真实，确实解决了。这世上还有一些人。

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一、数据基础平台基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。下图是腾讯和阿里的数据平台架构。阿里大数据业务架构：阿里云梯分布式计算平台整体架构：二、数据报表与可视化在第一层级中，进行数据指标体系规范，统一定义，统一维度区分，就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计，直观的可视化输出设计，包括行为、收入、性能、质量等多种数据类别。在PPT中以友盟、迅雷、百度、腾讯等公司的数据报表体系进行详细讲解。腾讯数据门户阿里数据地图三、产品与运营分析在建立数据平台和可视化基础上，对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析，输出日报、周报、月报、各种专题分析报告。常见的数据分析工作如下：1. A/B TEST进行产品分析优化；2. 运用漏斗模型进行用户触达分析，如TIPS、广告等曝光到活跃的转化；3. 收入效果监控与分析，包含付费转化率、渠道效果数据等；4. 业务长期健康度分析，例如从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度；5. 营销推广活动的实时反馈；用户画像也是常见的数据分析方式，包括用户如性别、年龄、行为、收入、兴趣爱好、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户各种特征，以达到全面的了解用户，针对性的为用户提供个性化服务的目的，通常每半年做一次用户画像的专题分析。下图是常见的数据分析思路：常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，Enterprise Miner，Clementine，STATISTICA。个人用的比较多的是：EXCEL和SPSS。下图是SPSS常用的数据分析与挖掘方法：四、精细化运营平台基于数据基础上搭建的精细化运营平台，主要的平台逻辑多数是进行用户细分，商品和服务细分，通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期，用户生命周期构建的产品数据运营体系。五、数据产品广义的数据产品非常多，例如搜索类，天气预报类等等。这里主要讲狭义的数据产品，以BAT三家公司的数据产品为例进行分享。腾讯：广点通、信鸽阿里：数据魔方、淘宝情报、淘宝指数、在云端百度：百度预测、百度统计、百度指数、百度司南、百度精算截取几张PPT如下：六、战略分析与决策战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。

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一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCCHPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 该项目主要由五部分组成：1、高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；2、先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；5、信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。三、StormStorm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。四、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google"s Dremel.据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。五、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。功能和特点免费提供数据挖掘技术和库100%用Java代码（可运行在操作系统）数据挖掘过程简单，强大和直观内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程多层次的数据视图，确保有效和透明的数据图形用户界面的互动原型命令行（批处理模式）自动大规模应用Java API（应用编程接口）简单的插件和推广机制强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模 400多个数据挖掘运营商支持耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。六、Pentaho BIPentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体；Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的；可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行；Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。如果你还想学习这些大数据的使用方法的话，“PPV课”上有相关的资料，还能在线学。

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做足受众分析受众分析: 为自己的目标客户群体打标签，通过不同的标签进行分类，再投其所好的进行关键词、创意投放，着陆页设计，达到收益更大化。受众分析可借助百度指数，百度司南等第三方数据工具。合理搭配关键词关键词投放：搜索不同关键词的人，有不同的属性和需求，投放不同的关键词覆盖相应的人群。如何覆盖核心客户，如何覆盖目标客户，如何覆盖竞争对手客户，如何获得更大范围的客户。扩而有法，就是要我们在阶段营销目标的指引下，调整各类关键词的投放组合。精细化投放结构账户结构：精细化投放结构，有助于整体预算的合理分配，提高不同绩效关键词的优化效率。做有吸引力的创意创意撰写：富有吸引力的创意更能激发，满足客户需求，并引导目标客户到达着陆页面。技巧，将目标人群细分，分别从细分人群的关注点出发，撰写创意，并引导用户。着陆页不断优化着陆页优化：着陆页的好坏是有访客决定的，能不能快速打开页面，能不能快速找到自己想要了解的内容，看到内容后能不能引导客户下一步行动，是判断着陆页是否合格的关键。用户跟踪很关键数据追踪：通过数据跟踪我们才了解,访客热衷的检索词是什么，哪些创意是网名关注的，哪个着陆页效果好等。善用数据统计分析数据分析：科学的数据分析帮忙我们将关键词进行科学归类，对创意及着陆页进行优劣甄别，便于后续差异化调整，获得优质投放结果。动态调整投放策略策略调整：在投放数据分析的同时，还需密切关注行业动态，了解市场反馈和竞争对手动态，将外在反馈跟内在目标相结合，形成整体分析—策略调整—智能优化—结果检验—问题反馈 的良性循环。

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大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。在浩瀚的数据中，如果放置这些数据，不去分析整理，那就相当于一堆废的数据，对我们的发展没有任何意义。今天给大家分享的就是：大数据分析工具的介绍和使用。工具一：Pentaho BIPentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。工具二：RapidMiner在世界范围内，RapidMiner是比较好用的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。工具三：StormStorm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。工具四：HPCC某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。工具五：HadoopHadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

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有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software、Python等。其中SAS、R、SPSS、Python都是免费的

hadoop作为一款开源分布式集群常常被用于大数据分析后台数据存储，但是并不能单独作为分析工具。国内永洪科技bi工具YonghongZ-Suite可以看作是大数据分析软件，包含专业数据集市YonghongZ-DataMart，是他们基于自己技术研发的，类似于hadoop，然而查询和计算速度更快，适合用于大数据实时分析。

大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。综合以下是10家专门从事大数据构建或相关业务的企业所提供的应用程序，有需要的可以直接收藏了！1. DomoOmniture公司前首席执行官Josh James于2010年创立了Domo公司，为企业提供了一种方法，可以从不同来源、不同的孤岛中查看数据。它自动从电子表格、社交媒体、内部存储、数据库，基于云的应用程序，以及数据仓库中提取数据，并在可定制仪表板上显示信息。它以其易用性以及几乎任何人都可以建立和使用它而闻名，而不仅仅是数据科学家采用。它配备了许多预加载的图表和数据源设计，可以快速移动。2. Teradata Database从Teradata Database 15开始，该公司增加了Teradata统一数据架构等新的大数据功能，使企业能够跨多个系统访问和处理分析查询，其中包括从Hadoop导入和导出双向数据。它还添加了地理空间数据的3D显示和处理，以及增强的工作负载管理和系统可用性。支持AWS和Azure的基于云计算的版本称为Teradata Everywhere，它在基于公共云的数据和本地部署的数据之间提供了大规模的并行处理分析。3. Hitachi VantaraHitachi Vantara的大数据产品是建立一些流行的开源工具基础上。Hitachi Vantara成立于2017年，是日立数据系统公司的存储和数据中心基础设施业务部门，是由Hitachi Insight集团物联网业务和日立Pentaho大数据业务组合成的一家合资公司。 Pentaho基于Apache Spark内存计算框架和Apache Kafka消息系统。Pentaho 8.0还增加了对Apache Knox Gateway的支持，以对用户进行身份验证，并强制访问大数据存储库的访问规则。它还增加了对依靠Docker容器构建分析应用程序的支持。4. TIBCO公司的StatisticaTIBCO公司的Statistica是针对各种规模企业的预测分析软件，使用Hadoop技术对结构化和非结构化数据执行数据挖掘，解决物联网数据，能够在全球任何地方的设备和网关上部署分析，并支持数据库内分析来自Apache Hive、MySQL、Oracle、Teradata等平台的功能。它使用模板来设计完整的分析，因此只有较少的技术用户可以进行自己的分析，并且可以将模型从电脑导出到其他设备。5. PanoplyPanoply公司依靠使用人工智能来销售所谓的智能云数据仓库，以消除转换、集成和管理数据所需的开发和编码。该公司声称，其智能云数据仓库实质上提供了数据管理即服务，能够在无需任何干预的情况下消费和处理高达1PB的数据。其机器学习算法可以检查来自任何数据源的数据，并对该数据执行查询和可视化。6. IBM Watson AnalyticsWatson Analytics是IBM公司的基于云计算的分析服务。当用户将数据上传到Watson时，它会根据数据分析向用户提供可帮助回答的问题，并立即提供关键数据可视化。它还可以进行简单分析、预测分析、智能数据发现，并提供各种自助服务仪表板。IBM公司还有另一种分析产品SPSS，可用于从数据中发现模式，并查找数据点之间的关联。7. SAS Visual AnalyticsStatistical Analysis System (SAS)创建于1976年，比大数据的创建还要早，就是为了处理大量数据。它可以从各种来源中挖掘、更改、管理和检索数据，并对所述数据执行统计分析，然后将其呈现在一系列方法中，如统计数据、图表等，或将数据写入其他文件。它支持所有类型的数据预测和分析要点，并附带预测工具来分析和预测流程。8. Sisense商业智能软件Sisense公司声称其提供了唯一的商业智能软件，使用户可以依靠从商品服务器硬件上的多个源进行来准备、分析和可视化复杂数据。Sisense的片上高性能数据引擎可以在一秒钟内完成对TB级数据的查询，并且为不同行业提供了一批模板。9. Talend的大数据工作室Talend一直专注于为Hadoop生成干净的原生代码，无需手动编写所有代码。它为各种大数据存储库提供接口，如Cloudera，MapR，Hortonworks和Amazon EMR。它近期添加了一个数据准备应用程序，可以让客户创建一个通用字典，并使用机器学习，自动执行数据清理过程，以便在更短的时间内为数据处理准备好数据。10. ClouderaApache Hadoop公司是很受欢迎的提供商和支持者，它与戴尔、英特尔、甲骨文、SAS、德勤和凯捷等公司都有合作关系。它由五个主要应用程序组成：核心数据管理平台Cloudera Essentials，数据管理平台Cloudera Enterprise Data Hub，用于商业智能和基于SQL的分析的Cloudera Analytic DB; 高度可扩展的NoSQL数据库Cloudera Operational DB，以及Cloudera Data Science and Engineering，在Core Essentials平台上运行的数据处理、数据科学和机器学习。

　一、hadoop　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。　　二、HPCC　　HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。　　三、Storm　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。　　四、Apache Drill　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google"s Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。　　通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。　　五、RapidMiner　　RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。　　六、 Pentaho BI　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

关键词收集也可以叫关键词拓展，其实就是思路的拓展。这个思路在工作岗位中的表现不同：产品运营的角度，可能是个不断深挖行业用户需求、了解需求、站在用户角度想问题设计产品；而从搜索营销、seo 角度它则成为深挖行业用户需求的具体体现。那么获取关键词数据的主要渠道有哪些呢：公开渠道：几家搜索引擎搜索结果相关搜索、SUG几家大的社交、媒体（微博）的相关搜索各搜索引擎的风云榜竞价关键词获取工具（搜索引擎一般都提供）百度司南工具cnzz 数据中心（http://data.cnzz.com/）；通过站内工具：Log 日志关键词数据；站内搜索关键词数据；商务通、商桥等在线咨询工具内的关键词；观察竞争对手：竞争对手网站上的 tag 页；竞争对手（尤其是对 seo 很重视的）站点 title；竞争对手竞价关键词；竞争对手页面 keyword；购买：寻找数据公司、工具服务商，购买数据常识拓展：问答类（百度知道、知乎）相关问题的提问挖掘内容评论中的需求挖掘，主题下的评论一定是跟这个主题紧密相关的关注点、bbs 评论通过了解行业用户组合关键词，如：地区 + 关键词最后，就像大家知道的那样，即便这项工作真的很重要，但在如今碎片需求满足程度和信息内容大爆发的情况下，关注关键词背后的深层需求的分析、内容的差异提供、需求针对的产品细化，比不停的扩大关键词量要更重要的多。

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你1.专业的大数据分析工具2.各种Python数据可视化第三方库3.其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

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文 | 宿痕来源 | 知乎过去的运营体系弊端：过去运营的方式存在几个比较严重的问题：1）运营模式比较单一，很难适应互联网快速变化的节奏，不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十一、828、双12、黑色星期五等；2）摸不清自己的用户，不清楚自己产品的老用户是谁、什么习惯，也没有针对的运营来拉动新用户，导致最后很难挽留住用户。比如我做移动电台，我的用户群体是谁，他们一般都是在什么场景使用，他们都是从什么渠道关注到我们的产品，他们使用的怎么样，他们有什么使用不习惯的地方；3）没有清晰的KPI指标，运营团队没有明确的KPI指标，拍脑袋决定业务发展需要达到的标的。比如我们今年希望做到多少用户量下载、多少使用量、多少活跃用户、多少场景应用。认识数据化运营：虽然目前企业界和学术界没有对“数据化运营”的定义有比较明确的达成共识，但这并不影响企业界的数据化运营战略的部署和实施。从基本要素和核心来看，“数据化运营”主要指的是“以企业级的海量数据存储和分析挖掘应用作为核心支撑的，企业全员参与的，以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略。”数据化运营主要针对运营、销售、客服等部门的互联网运营的数据分析、挖掘和支持上。具体包括“产品流量的监控分析、目标用户行为研究、产品营销策划推广、用户画像分析、产品UE优化、竞争对手监控与分析、企业运营成本风险与管理等”。通过可量化、可细化、可预测等一系列精细化的方式来进行。 数据化运营的步骤：BAT的数据化运营体系：从BAT的数据化运营体系可以归结为六个层级，围绕数据平台建设的：数据规范、数据仓库、产品数据规范、产品ID、用户ID和统一SDK；围绕数据报表可视化的输出，包括数据地图、数据门户；对数据进行的精细化加工，关于用户的画像、行为、特征加工分析和挖掘；结合具体的应用场景的数据运营体系，在阿里妈妈做广告推荐，在微信做公众号、朋友圈推荐，在搜索关键词做SEM推荐；围绕数据和应用，所展开的各类数据产品；通过数据影响到战略分析和决策。图（1） 数据化运营体系一、数据平台建设数据平台建设听起来是高大上的事情，但事实上是个事无巨细的工作。比如数据零散，各部门都掌握着自己的数据，而无法做到共享和管理；数据的不连贯，前员工走了，后面的人没有承接，数据做了一半就没有了，业务也相应的没有历史回顾和对比；数据口径的不一致，DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率(7日、14日、30日累计留存率)，新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据这些指标每个部门、每个人都有不同的定义和计算口径；数据没有完善的维护，杂乱的数据没有前后血缘关系的联系，没有对应的同学来承接维护二、标准化的数据报表和可视化配置建立完善的数据平台后，需要面临到数据开放的问题。对数据进行标准化后的产品的数据报表和可视化，对数据进行统一的管理，所展示的内容有数据的血缘、数据的owner、数据的每天产入产出、数据基本统计、数据的健康度等等。如腾讯的数据门户：阿里的在云端：三、数据分析与挖掘对数据的精细化加工，建立数据特征标签后更多的是对数据的分析和挖掘应用。常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，Enterprise Miner，Clementine，STATISTICA。个人用的比较多的是：EXCEL和SPSS。而BAT更多的是结合这些公司开发自己的数据分析平台和数据挖掘算法平台，但思路方法基本上类同。数据分析思路包括：1）事前分析：如何预测各类指标如何建立考核指标支持的决策精细化运营2）事中分析：实时监控效果实时反馈和分析原因、调整3）事后分析：回顾分析效果、原因、优化如何指导下一步的战略调整常见的数据分析方法：交叉分析、对比分析、预测分析、关联分析、聚类分析、对应分析、相关分析、因子分析等。四、数据运营体系主要的平台逻辑多数是进行用户细分，商品和服务细分，通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期，用户生命周期构建的产品数据运营体系。腾讯用到一个很重要的方法，即用户生命周期管理办法。这也是社交网络事业群正在力推的一个很重要的方法论。什么叫用户生命周期管理？传统营销学讲的是客户生命周期管理，因为腾讯社交群主要客户就是用户，所以腾讯叫用户生命周期管理。但是传统的对应的理论是客户生命周期管理，简称CLM。《王永庆传》提到一个一个米店老板怎么做生意，他每天会收集顾客用米的情况，包括家里有多少成员，然后能估计到他每天吃多少米，然后推算出这个家庭什么时候能把米吃完。比如买10公斤大米，估计是半个月，到快吃完时，他就会主动送货上门，或者主动打电话。他用这种办法赢得了客户。很快他的经营网络就超过了其他店。而阿里通过成立数据委员会，通过不同部门的数据分析师和算法工程师建立不同业务的数据分析可视化报表、数据推荐平台。五、数据产品以BAT三家公司的数据产品为例进行分享。腾讯：广点通、信鸽阿里：数据魔方、淘宝情报、淘宝指数、在云端百度：百度预测、百度统计、百度指数、百度司南、百度精算六、战略一定要强调的是数据≠战略！数据是客观的，是死的，是不会自己主动分析的。更人是感性的，是有经验的，有自己的判断的。只有结合数据来辅助我们，理性分析，才能做出更为可量化、可细化、精准化的KPI和战略目标。

是百步飞剑

好像是新出来的，我也不大清楚！

常用到的大数据分析工具大概有1.专业的大数据分析工具2.各种Python数据可视化第三方库3.其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

d3.js, chart.js都支持javascript语言，支持接入到ThingJS进行二次开发，和Echarts, Highchart的图形类库通用功能类似，只不过更有点函数式编程的思路，自由度很大，有一定的技术挑战。问题来了，是选择定制好的图形库？还是自己自由开发图形？如果是可视化项目开发需求，建议简化开发流程，选择js类库，开发效率更高。ThingJS平台新推出三维可视化大屏为主的3D城市应用，正好满足数据可视化的前端展示，实现过程其实很简单，在ThingJS的前端页面开发基础上，导入城市级3D场景和基础地理数据，引入Echarts插件，结合Ajax技术异步调用方式动态读取数据库，将数据信息用可视化的图形界面展示在前台。数据分析的前端配置步骤如下：ThingJS 3D可视化大屏应用演示【案例中心】