百度大数据（百度大数据中心）

本文目录一览：

• 1、大数据查询平台推荐
• 2、怎么用百度大数据
• 3、大数据引擎的组成结构
• 4、了解下数据的平台都有哪些呢?谢了

大数据查询平台推荐

艾媒数据中心(data.iimedia.cn)是全球知名的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research 艾媒咨询旗下行业研究数据库。

Apache Spark： 开源的大数据处理引擎，可以在内存中执行数据分析。 Tableau：基于云计算的数据分析和可视化平台，可以连接各种数据源，包括大型数据集和实时数据流。 Microsoft Power BI： 用于数据可视化和商业的平台。

网易猛犸 网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。

数据应用方面，帆软、海云数据。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟。海云数据做大数据可视化的，提供大数据的运营服务，在北方发展得很不错。

在金融管理中，大数据具有广泛的运用。它可以用于风险评估、客户分析、市场趋势预测等方面。利用大数据，可以更准确地分析客户的信用状况，减少坏账风险；可以分析市场趋势，预测金融市场的未来变化，提高决策的准确性。

怎么用百度大数据

百度大数据的两个典型应用是面向用户的服务和搜索引擎，百度大数据的主要特点是：第一，数据处理技术比面向用户服务的技术所占比重更大；第二，数据规模比以前大很多；第三，通过快速迭代进行创新。

利用大数据做营销推广关于优化：账户结构要细致，定向方式准而广，创意样式丰富美，页面精美好转化。账户结构要细致 ①搜索：搜按品牌/车型分计划，推荐使用OCPC出价方式。

基于客户行为分析的产品推荐 产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。

获取全网用户数据 仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。还要互联网数据统合，才能准确掌握用户站内站外的全方位的行为，使得数据在营销中体现应有的价值。

大数据引擎的组成结构

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

2、常用的大数据组件包括：Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。

3、包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。

4、数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

5、管理层 要支持在多源数据上做深层次的分析，大数据技术架构中需要一个管理平台，使结构化和非结构化数据管理为一体，具备实时传送和查询、计算功能。本层既包括数据的存储和管理，也涉及数据的计算。

6、)Presto：FaceBook于2013年11月份开源了Presto，一个分布式SQL查询引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。

了解下数据的平台都有哪些呢?谢了

1、赛门铁克数据安全管理平台：提供包括数据分类、访问控制、加密、数据遗漏预防、合规性和威胁检测等功能。阿里云数据安全中心：集成了敏感数据发现、风险评估、访问控制、防范数据泄露等多种功能。

2、科赛-Kesci 科赛(Kesci.com)是聚合数据人才和行业问题的在线社区。平台2019年初开始转型，接的比赛项目奖金较高，一些大型比赛会有一些培训指南。

3、京东JDATA：京东JDATA是京东旗下一个智汇平台，平台提供了大数据竞赛、在线的数据分析处理工具以及数据科学社区。这个平台的赛题来自京东主办的JDATA算法大赛，赛题方向主要是偏电商物流、生活应用类。

4、飞瓜数据 飞瓜数据是目前用户量比较大的一家抖音数据分析平台。各项数据数据抖很全面，从近期改版看，目前飞瓜的重点主要在直播和电商数据这块。如果对数据准确度和及时性要求比较高，飞瓜应该是优选。