实时数据分析系统|大数据分析系统平台方案有哪些

Ⅰ 什么是数据分析系统

进行大量数据归类的系统～数据库强大～可进行数据对比和运算

Ⅱ 数据分析系统架构包含内容涉及哪些

1、数据源

所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

2、实时消息接收

假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。

3、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。

4、批处理和实时处理的组合

公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。

5、分析数据存储

准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。

6、分析或报告工具

在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。

Ⅲ 大数据分析系统平台方案有哪些

目前常用的大数据解决方案包括以下几类一、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。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。二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC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支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来四、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。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。

Ⅳ 如何设计一个实时大数据用户行为分析系统

数云的CRM系统，就是大数据用户分析的结果，可以进行用户洞察。

Ⅳ MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗

大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《 实时分析系统 (HIVE/HBASE/IMPALA) 浅析 》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是 HIVE/HBASE ，如腾讯基于 HIVE 深度定制改造，改名为 TDW ，小米等公司选用 HBASE 等。关于 HIVE/HBASE/IMPALA 介绍等可以看我前面的文章。当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决方案，这两天和人讨论到 MPP DB （分布式数据库，以 Greenplum 为最典型代表）。如果从性能来讲， MPP DB 在多维复杂查询性能确实要好于 HIVE/HBASE/IMPALA 等，因此有不少声音认为， MPP DB 是适合这种场景的未来的解决方案。 MPP DB 看似对多维度复杂查询性能较好，但是同时有两个致命的缺点，大家选型的时候不得不考虑：1、 扩展性：MPP DB 都号称都能扩展到 1000 个节点以上，实际在应用过程中，就我目前从公开资料看到的不超过 100 个节点，如支付宝中用 Greenplum 来做财务数据分析的最大一个集群 60 多台机器。另外和 Greenplum 公司交流，在广东移动最大的用来做数据存储的，也就 100 台以内。这和 hadoop 动不动 4,5 千个节点一个节点集群简直不在一个数量级上。为什么 MPP DB 扩展性不好？有很多原因，有产品成熟度，也有应用广度的问题，但是最根本的还是架构本身的问题。讲到架构这里就要先讲下 CAP 原则：Consistency( 一致性 ), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的 Availability( 可用性 ), 好的响应性能 Partition tolerance( 分区容错性 ) 可靠性 定理：任何 分布式 系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。 忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美 分布式 系统，而是应该进行取舍。MPP DB 还是基于原 DB 扩展而来， DB 里面天然追求一致性（ Consistency ），必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大，业务数据太多时， MPP DB 的元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比，一旦出错很难恢复，动不动导致毁库。所以 MPP DB 要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降低对一致性的要求，这样扩展性才能提升，否则的话很难相信一个 MPP DB 数据库是可以容易扩展的。2、 并发的支持：一个查询系统，设计出来就是提供人用的，所以能支持的同时并发越高越好。MPP DB 核心原理是一 个大的查询通过分析为一一个子查询，分布到底层的执行，最后再合并结果，说白了就是通过多线程并发来暴力 SCAN 来实现高速。 这种暴力SCAN的方法，对单个查询来说，动用了整个系统的能力，单个查询比较快，但同时带来用力过猛的问题，整个系统能支持的并发必然不高，从目前实际使用的经验来说，也就支持50～100的并发能力。当前HBASE/IMPALA应对复杂查询时，也是通过全盘SCAN的方法来实现的，这种场景下，硬盘数量越多越好，转速越快越好。HBASE为什么号称支持上千并发，这也是在特定的场景下（查询时带用户标示，即带row key)才能实现的，复杂查询场景下，什么系统都歇菜。所以MPP DB应用场景已经非常明显了，适合小集群（100以内），低并发的（50左右）的场景。MPP DB未来是不是趋势，我不知道，但是至少目前来看，用MPP DB来应对大数据的实时分析系统是非常吃力的。

Ⅵ 国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统

国外BI数据分析系统有tableau，这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具，内置专常用的分析图表，和一些数属据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。  因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也拿得出手。国内BI数据分析系统FineBI，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

Ⅶ 数据分析系统有哪些

1、 Cloudera Cloudera

提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、 阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、 华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、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。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

Ⅷ 主流的数据分析平台构架有哪些

1、Hadoop

Hadoop 采用 Map Rece 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的网络，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

2、Spark

Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

3、Storm

Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

4、Samza

Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。

Samza 非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。

Ⅸ 有没有好的销售数据分析系统，能够非常直观、简单上手的工具

要做销售数据分析系统，首先要知道这个销售分析系统需要完成哪些目的，要分析哪些数据，准确的目的是什么？否则这个系统就会变成摆设。

所以我们要先了解销售分析的基本概念

一、销售数据基本概念：

通过对历史数据的分析，从产品线设置、价格制订、渠道分布等多个角度分析客户营销体系中可能存在的问题，从而制订有针对性和便于实施的营销战略。

1.分析流程和数据分析的基本流程相同，共6个步骤

我们以通过永洪BI做出来的这张报表来讲讲具体的指标分析，我们在做销售分析的时候，很多指标都是他们公司的咨询专家帮我们去梳理的。

l 销售额/销售量

通过对销售额和销售量的增长趋势的把握，可以找出客户增长或下滑的本质；如销售额增长大于销售量增长，说明增长主要来源于产品平均价格价格的提高，它反映了市场平均价格的提高或者是客户产品结构升级，即结构性增长；反之，为容量性增长。

l 季节性趋势

很多的消费品行业存在明显的季节性趋势；根据行业规律，为企业提出生产运做及渠道供货的的合理性规划。

l 产品结构分析

从产品结构看主导产品和产品成长合理性，企业的利润源和销售量是否对应，初步判断企业未来产品规划的调整方向。

l 区域分析

企业的销售区域分布看企业市场分布的合理性；企业区域布局与整体战略目标的一致性；明确下阶段企业区域布局的规划方向；还可以从重点区域的产品比重、区域内市场分布、价格区间分布等元素来看重点市场存在的问题，提升的方向；对于发现销售情况异动的区域，可以分析异动发生的具体原因。

l 价格分析

从产品的价格构成看客户产品的产品组成和分布合理性。检索重点产品的价格分布，从产品和价格的联合分析看产品的价格区间分布合理性，从中探寻产品的价格和市场开发的成长空间。还可从区域的价格分布来看产品的提升空间，即不同区域的价格构成合理性，从中分析市场提升的空间和方向。

总的来说，在销售数据分析系统的选择上，不仅要清楚分析的目的，也要选择适合的产品。好的产品是真的可以帮你事半功倍的。

Ⅹ 数据分析系统的特点有哪些

1、Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

2、R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

3、SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

4、Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。