在经过自己的努力开发和后台数据运营，在上个月累计用户UV终于达到了1000，在之后的一个星期里，开始考虑接入微信广告。于是就开启了自己在小程序上的第一桶金。

首先还是要说明一下，我这里除了每日查看小程序统计助手外，还接入了百度移动统计。为什么会再接入一个统计平台呢？因为是第一次使用统计，所有还是想两个平台统计的数据能够对比一下。在使用下来看，两家的数据还是有一点点差别的。特别是每日的新增用户上，百度统计到的新增用户会比较多一点。但是总用户数是几乎相等的。在这里以百度统计到的数据，然后进行分析：

1、在哪些页面加入广告呢？

加入广告是为了什么呢？当然是能够变现赚钱啊。但是我不想为了能够有广告收益，就在所有页面都加入广告，这样就影响了用户体验了。还有可能影响到用户的留存率，对吧。以下说说我的想法吧：

a.首页我不想在首页加入广告，我希望用户一进来就可以先让用户感受以下整个app的整体风格和功能，让用户找到自己真正想用的功能。另外一个我想吐槽一下的是，微信广告高度真心占用空间，高度老高了。

b.其次我希望广告点击率高，因为这样才能有收益啊，你说是不是。根据后台统计到的数据，除了首页的曝光率会高之后，那就是单词详情页面了。因为单词详情页面是用户停留时长最长的页面（平均约1分钟）

c.根据小程序提供的广告位规范原则，不希望开发者直接把广告放在页面的头部以及有误导操作的行为等等。我还是考虑用户的体验出发，把广告放在了页面的最底部。

总之，把广告放在页面访问次数最多（增加曝光率）、访问时长最长（增加点击率）的页面我觉得这才是最合理的选择。

2、访问率太低的页面功能是否考虑移除呢？

在之前的版本，我的首页是没用轮播图的功能的。但是当时心想，为了能让我的应用能够看起来高大上一点，我是不是要加个轮播图的功能呢？于是花了几天的时间自己设计轮播图的UI和后台数据配置等等。然后在上线一周发现，事情并没有自己想象的完美，轮播图详情页面停留时长短（平均约5秒），退出率排名第一。看到这样的数据之后，我还是果断的关闭了这个功能。在之后的一个星期里，用户的平均时长又回升了一点。

总之，功能不是越多越好，给用户最想要的才是最重要的。

以上是我最近两周运营小程序的一些想法。不知道是否合理，欢迎指正。

如果你也有小程序且想相互换量的话，可以关注我哦。

如果你看对运营有不一样的想法，欢迎在本页面进行评论或者关注我一起交流哦。

互联网时代，我们的身边充斥着各种各样的信息，大量的信息以一种巧妙的形式呈现——数据。数据分析是获取和了解信息的重要渠道。想运营好微信小程序，同样离不开各种数据分析。离开了数据分享，你的小程序就像没了目标的航船，随风漂泊，达到不了目标，没有任何意义。

今天分别从激活用户、提高留存、获利变现和推荐传播四个方面谈谈小程序的数据分析。

激活用户：

我们要围绕有效行为的相关指标去做更加深入的分析，从而找到激活用户的关键；或者说我们要去分析，用户激活失败的最大原因在哪里。

小程序激活过程

以一个用户在线购物为例，这个过程可以分为三个大的步骤：

第一步，用户扫二维码进入小程序页面

第二步，用户选好商品下单

第三步，用户支付成功

基于这三大步骤所产生的数据，我们可以通过科学的分析得到一些很有针对性的信息。比如我可以知道用户在那个流程流失最快，然后找到解决的方法，提出优化改进的策略，弥补各个环节的缺点和不足，从而提高用户的激活率。

提高留存：

多少人苦恼于，新的用户没增加多少，旧的用户却在不断减少。如何提高用户留存是个值得探讨的话题。留存是指用户首次访问之后还会继续访问你的产品，相关指标有次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等等。

找到小程序留存的魔法数字

留存分析中有一个非常重要的概念-魔法数字（Magic Number），这是最先由 Facebook、LinkedIn 等社交巨头发现的。

比如 LinkedIn 发现新用户第一周内添加 5 个社交关系的话，它的次周留存率高达 85%，是一般用户活跃度的三倍。

这个在我们生活中也很常见，比如信用卡发卡方规定，两个月内完成 5 笔 100 + 以上的消费，信用卡免年费、送礼品等等。

其目的在于让用户形成使用产品的习惯、提高用户的留存度和活跃度。

对于小程序，也可以很好的运用魔法数字。

获利变现：

不以变现为目的，都是耍流氓！对于小程序而言，如果不能变现，小程序是很难发展下去的。如何实现高效变现？需要正确的变现模式，需要有效的数据分析进行指引。

从数据分析的角度思考小程序的变现模式，我们可以采取 A/B 测试的方式来探索盈利模式。

如果你是一个内容型的小程序，那么你可以尝试在一部分用户的信息流中加入商业广告，商业广告势必造成部分用户的反感。那么你可以通过数据分析不断优化广告的内容、形式、投放人群，从而在商业变现和用户体验之中取得平衡。

推荐传播：

通过数据分析，得知群组中用户点击率等信息；通过不断测试以及数据分析，我们可以找出最佳的图文组合，提升小程序在微信群中的打开率和分享可能性。同时，我们可以按照维度进行切分。

第一，都是哪些人在分享小程序，他们有哪些特点？

第二，分享小程序的这些人都有哪些共同的有效用户行为，在分享小程序之前他们都有哪些共性的操作。

这些特征应该是我们提升用户分享可能的关键点。

用数据作为秘密武器，激活用户，提高留存，然后实现变现，用户还可以通过推荐进行二次传播。作为小程序运营者，懂得数据之战，才能在激烈的竞争中站稳脚跟。

小程序今年推出以来，追随者不在少数。但是真正懂得用数据加持的少之又少。这就是为什么很多人吐槽小程序雷声大雨点小，实际上是小程序在他手上变成了一个烂工具。

上篇文章说到了数据分析最牛工具Excel，实际工作中还会用到其他一些工具，本问稍作引导介绍。

大数据分析入门用到的工具和传统数据分析无二，此文提到的是不区分的。

用到的工具很多，但从用途分类，可以分为如下几类：

一、数据存储类

此类工具主要由IT人员管理并操作，作为数据分析人员主要是从这些工具中提取数据，常用的有：

SQL Server，MySql，Oracle，DB2

这些工具的细节介绍请自行百度，都是关系型数据库系统，可处理的数据量级有区别，本质相同。

对于数据库的数据读取，要用到SQL语句，是数据分析人员必须掌握的，要学习的也就增（Insert）、删（Delete）、改（Update）、查（Select）4个语句而已，学习无门槛，使用很普遍，且通用于各种数据库系统。

这是数据分析人员要掌握的一项技能，之后会有专门文章单独介绍。

二、数据分析类

除了Excel，还有一些工具会被用到，有：

SPSS，SAS，Tableau，BDP、Stata、DAS、Minitab等。这些工具大同小异，侧重点不同，没有必要统统掌握，工具所处的行业不同选择会有偏重，使用较为普遍的是SPSS和SAS软件。

三、报表展现类

此类工具主要用于展示数据分析结果，最常用的就是PPT，这个就不多介绍了，使用没门槛，精通则要多多学习。

还有一个比较常用的工具是XMind，是思维导图软件，是整理思路的必备工具，需要下载安装，免费版有基础功能，专业版年费699元，不过免费版基本能满足要求。

如果觉得XMind下载安装比较麻烦，可以使用百度脑图，直接在线就可以使用，非常方便，使用效果比较理想。

上文说到的工具请自行百度详细了解，我不做搬运工。

上面介绍的都是一些典型的工具，具有代表性，作为初学入门，分析工具都要了解到，展现类工具PPT、Xmind等必须多多学习。本号持续整理各种学习资料，请随时关注免费资源内容。

其他BI类软、R、Python等数据分析工具，本文不做介绍，也不是初学者需要学习的，这些作为中级阶段的内容再学习。

我是公号「大数据分析狮」，只谈大数据力量！

我们目前通过大数据监测到很多人在关心百度小程序和小程序，整个市场容易用的选择，以及还提到了今日头条的小程序。就目前我们所看到的小程序市场和趋势来讲,未来小程序必然成为整个应用市场中比较主流的一种做法。它的便利性，便捷性和可控制性，以及互动性强的这些优势，会逐步应用到所有的程序应用当中去。实际上这是整个互联网技术进一步向前发展和进一步拓展的一个风向标。从最早的静态html语言到h5，实现了自由拖拽和自适应强的一个过程。同样的小程序通过在腾讯，微信相关的应用当中，得出一个总结性的经验，就是他的日活和他的便捷性逐步得到大众的认可。那么在如此汹涌的一个市场爆发的前景下，我们该如何去选择和开发呢？？

实际上在我们看来，无论是百度小程序还是今日头条的小程序，我们都独立的分析和看一看他们的布局和他们的想法。实际上对于百度小程序来讲，目前我们从入口和审核的过程中可以看得出，他们只是在尝试而已。就像当年百度的电商平台一样，是紧随潮流和跟随这个时代发展中针对这个风口的一个浪潮而已。，因为百度在小程序开放的过程中依然要使用，邀请码以及非常执着的审核入口。我们也从后续的开发文档中可以看得出来，她实际上布局和，用途和微信小程序是差不多的。但是百度如此做，只是相当于在移动互联网或移动布局上面，增加一些新的活力和一些元素。百度擅长于搜索引擎这一块，因此在未来的搜索引擎中添加小程序的这个元素是必然可能的一个风向。但是目前来讲我们知道，百度的小程序需要依托在百度APP上去使用，那么APP使用的用户到底有多少呢？只有百度自己才知道。是百度的小程序，背后所占领的流量，是百度小程序最大的依托和靠山。

那就目前来讲，肯定作为今日头条来讲，它是未来可能要去放大的一个过程，而是未来如何将这些小程序分布，或者将它扩散到其他几个应用当中去，也是目前他们应该也在考虑的问题。但实际上来讲，小程序作为一种依附性的产品，也就是他必须要找到互补，必须要有一个主体的产品，给予他去依附才能够正常的使用。在今日头条疯狂的征服过程中，他们现在做的最大的一件事情和最多的一件事情就是将流量变现。但是如果他们的开发部门能够将，这个小程序落为他们未来开放过程中必经之路的话，那么，未来也是比较有前景的。最起码现在所有的互联网风向标都指向未来的移动互联网。

实际上所谓的小程序总结出来，他们有一个非常好的一个优势，就是在于它是一个轻量级的应用。什么叫轻量级的应用呢？就是它本身的体积比较小，功能比较多，谁用的属于泼妇式的瀑布流加载模式，去通过实时获取一些数据而来展现。他相比之下的话，和JAVA开发的程序比较相像，它是通过实施更新和后台注入的形式，在固定的框架上去表现这些，主要表现的内容。 那从目前国内的环境来讲，5G布局还是对小程序或者智能，模块研究的，进一步发展的话，都是为了在移动市场的布局，或者是未来的，应该是指向于移动互联网这一块。

所以作为科技巨头或者传媒系或者是作为互联网应用科技公司的，他们都会去考虑，进入到这个领域当中去，因为要为未来布局，要为未来去做打算，这个谁也说不清楚的事情，万一在未来这个东西模糊，而成为一个公司的救命稻草，也是极为有可能的。所以我们关注的不是哪一家好用，而是作为用户来讲我们都可以用，因为我们选择的余地要比他们本身要选择的余地多得多。所以我们要用好它们，而不是去比较他们，因为你比较出来，你也并不能改变他们。

大数据技术与商业智能BI是相辅相成的，前面的文章就提到大数据技术可以帮助BI产品突破业务和技术的双挑战。可视化大数据分析软件在快速发展的市场环境中，迎来了越来越多的技术要求。这些核心技术成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段，可以说是我们这些专注研究可视化大数据分析软件的工作人员需要去学习和了解的！

1大数据生命周期

底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

2.大数据技术生态

大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

3.大数据采集与预处理

根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

关于玩可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术就先介绍3个，下篇我们再继续。开发一款可视化大数据分析软件需要掌握很多大数据技术，这要求研发人员保持持续学习和更新的态度。这样才能生产出先进的BI产品。

大数据时代下，可视化数据分析软件近些年受到众多企业的追捧与欢迎，因此，技术人员更加专注于研发更高级的技术和方式去解决企业更多的需求。那么，未来几年商业智能技术会怎么发展，可视化数据分析软件的发展趋势会怎么走呢？关注商业智能的你不妨来看看。

第一、管控将与自助式分析融合并促进人们业务的需求 在一般人的意识里，管控和自主本身就是一个矛盾，想要自主就不应该再有管控，两者怎么可能一体融合呢？其实随着商业智能技术的推动，两者相辅相成并不是不可能的。我们也发现在实际的应用的，因为管控方式的合理，反而培养出一种自助式分析文化，有了这种分析文化的支持，具体的业务需求很快得到了满足。

第二、将有更多的人成为数据产品链的受益者 由于自助式分析产品的出现让人们获得了更多的自主权利，无形当中便让更多的人可以获得数据链带来的好处和支持，尤其是随着新一代年轻人的崛起并成为市场主力的情况下。对于业务部门的人来说，他们想要改进技术方法，最好的方式便是通过商业智能应用系统让数据链中某些特定的数据进行显示或表现，从而获得他们所需要的数据。 第三、促进云模式的应用将更广泛 随着越来越多的人接受云数据，云服务，商业智能系统的应用将促进云端数据和云分析的崛起升空。由于云数据的轻松方便，高速扩展的特点，以及云分析的机动灵活，应变迅速的性能，当前市场已经有越来越多的人改用云系统。在商业智能系统应用的情况下，企业利用云数据，云分析来解决或者获取管理过程中的其他分析数据已经成为一种潮流，可以说云模式的广泛应用同样也是企业发展中不可扭转的趋势。 可以说，未来的可视化数据分析软件会更加智能、自助，移动BI是商业智能BI未来的一大趋势。未来企业中想参与到可视化数据分析平台运营中的人会越来越多，这就需要更高级的商业智能技术和方式。

数据科学和机器学习正在发展，它们能够改变你周围的世界。您不需要随身携带笔记本电脑或PC 24/7，以便在您的工作场所中脱颖而出。是时候从日常生活中休息一下，采用更快的学习策略。解决方案很简单，只需切换到移动应用程序即可。

你知道你可以在智能手机上运行Python吗？

是啊！移动应用程序有自己的共享，并为我们的学习方法增添了巨大的兴奋。目前很难理解的主题是利用手机或平板电脑中的图片和故事进行教学。您可以在任何地方检索它们，即使您是否正在旅行。

在这篇博客中，我们分享了一些有价值的应用程序，可以增强您的重要数据科学和分析技能。这些应用程序可以提高您的听力，逻辑技能，基本领导素质等，这往往比我们的期望更强大。

我们已经将这些移动应用程序组装成各种类别，我们都知道自己的弱点，因此本博客将帮助您定位最佳位置。这些Android应用程序可以在谷歌游戏商店免费获得

提升（下载 - 100万）Elevate是一项定制的大脑训练计划，旨在提高您的智力技能。您的大脑训练课程每天包含3个练习。根据之前的表现选择活动。如果你在某些方面表现不佳，你可以更频繁地期待这些活动。这个应用程序有不同的培训计划，但不提供免费版本。总而言之，它成功地提供了令人振奋的知识。

Lumosity（下载 - 1000万）Lumosity是一个定制的大脑训练计划，也支持游戏。这些游戏足以挑战你的核心推理。此应用程序将帮助您改进阅读，写作，数学和逻辑能力。定制的培训课程非常迷人和令人上瘾。每天你都会进行3次大脑训练练习。还提供更多运动，可通过付款获得。

神经元化（下载 - 500万）Neurontin是一种改善大脑活动的医疗保健应用程序。这有助于改善记忆力，智力和逻辑思维。它包含不同的活动，并设计了大约60个程序。它同样允许您挑战您的同伴并每周监控您的表现。如果您经常使用这些应用程序，它可以改变您的生活。

数学锻炼（下载 - 500万）想要善于数字？此应用程序将帮助您。这个应用程序将有助于生活的不同阶段。说白了，你应该建立你的心理数学技能。准备好最终目标，在指尖进行数值计算。这是一个业余级别的应用程序。它有迷人的活动，以帮助您获得数值本能。

QPython（下载 - 500k）QPython可以帮助您在手机上运行python。它可以帮助您的Android设备运行python内容和任务。它最好兼容python 2.7，是一款评价很高的应用程序。它包括Python拦截器，编辑器和Android的SL4A库。它还包含有价值的python库。它还可以从QR码执行python代码和文档。

学习Python（下载 - 10k）您不再需要您的机器来学习Python。这是你的Android手机的python教程。本教程涵盖了python的基础知识，数据类型，控制结构模块等。为了改进学习知识，这个教学练习还包括真正的错误，混乱的谜题和问答。对于受python启发的人来说，这是一个令人难以置信的起点。

R编程（下载 - 10k）就像Python一样，您也可以在Android设备上学习R语言。这个应用程序让您熟悉R编程的基础知识。将它视为R中旋转的较小版本。此应用程序最适合业余爱好者。它包括向量，函数，矩阵，因子，数据框，列表等......

基本统计（下载 - 50k）此应用程序适用于数据科学/分析的新手。可以将此应用视为对不同统计指标的推动，例如图表和频率分布，数据描述，假设检验等等。如果您准备参加考试，这可能是您的完美指南。

概率分布（下载 - 50k）在获得统计数据的基础知识后，该应用程序将是下一个最佳步骤。此应用程序使您可以在Android小工具中面对复杂的功能。你应该熟悉像二项式那样的概率分布。

Udacity（下载 - 100万）Udacity应用程序提供各种各样的课程。由于它是一个移动应用程序，您可以参加移动设备课程。他们的网站或移动应用没有区别。应用程序UI体面且易于使用。

可能很难将所有10个应用程序下载到您的Android设备上。随着移动应用开发领域的蓬勃发展，每天都会推出更多应用以满足用户需求。要从这些应用程序中获益，您应该尝试每天留出一些时间用于培训练习。

大家都知道，选购可视化大数据分析软件就是为了通过数字化运营来促进收益。一款出色的可视化分析软件会将各个指标的数据都分析到位，帮助领导做出良好正确的决策。然而，不是所有可视化大数据分析软件都能发挥该发挥的作用。其实，在使用可视化大数据分析软件的过程中，学会几招重要技巧，可以帮助最大程度发挥可视化分析软件的功能。

采用动态报告

当企业需要实施商业智能解决方案时您应该考虑动态报告。动态报告可以随意创建，操作和修改。

它们旨在为企业提供想要的信息。企业可以通过添加、过滤，以及更改信息来控制如何查看数据。

当企业使用动态报告分析销售指标时，可以按地区，产品或客户细分信息。简而言之，动态报告是直接而直观的。静态分析报告无法提供其相同的灵活性。一旦建立了静态报告，就不能改变其基本结构。

对于像提交月度报告和季度报告，这可能没有问题，但是，企业将无法深入分析数据。

自助式商业智能

在数据分析方面，传统上只有专家能够理解复杂的报告。而另一方面，商业智能使数据分析更加简单。现在任何级别的用户都可以随时轻松访问数据。这就是为什么自助式商业智能越来越受欢迎的原因。它允许人们使用商业智能解决方案来实时研究数据，并自行构建准确的可视化报告。

选择自助式可视化大数据分析软件，将为企业的工作人员提供易用性。

移动商业智能

一个良好的商业智能解决方案应该让用户随时随地访问信息。移动应用的增长和智能手机的能力已经导致移动商业智能(Mobile BI)的兴起。

根据阿伯丁集团的数据，使用移动商业智能的公司比没有采用的公司有更多的时间获得商业数据。这是一个竞争优势，因为能够做出明智的商业决策。

行业的认可

企业应该检查自己正在考虑的商业智能提供商是否具有良好的信誉。 包括业务价值，客户满意度，以及供应商支持。

着眼未来

对商业智能解决方案的投资是企业对其业务未来的投资。如果企业选择一个正在向前发展的供应商，其业务也将向前发展。

以上就是一款出色的可视化大数据分析软件该具备的几个被人忽视的功能。好好掌握这几招，将对你的企业决策有一定的帮助。

大数据是什么？大数据处理分析的工具有哪些？不管是即将学习大数据的人亦或是转型向学大数据的人都想要了解的。

1，什么是大数据

简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

2，大数据最核心的价值

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

3，大数据处理分析的六大最好工具

一、 Apache Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。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、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。

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、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.

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、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。

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 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，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。

4. 大数据特点

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

如果对于大数据还有更多的疑问，可以持续关注作者，也可以留言或者私信问题。

　　BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具，重庆IT培训的老师将为大家介绍数说立方、数据观、BDP等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!

　　1、数说立方

　　数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

　　优点：

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据;

　　功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台;

　　可视化视图展现、友好的客户感知页面;

　　支持SAAS，私有化部署，有权限管理;

　　缺点：

　　产品新上市，操作指导页不太完善;

　　体验过程中有一些小bug;

　　2、数加平台

　　数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

　　优点：

　　有完整的产品规划，功能完善;

　　图形展示和客户感知良好;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来;

　　部分体验功能一般，有一定的学习成本;

　　3、Tableau

　　Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

　　优点：

　　处于行业领导者地位，功能完善;

　　有较好的图形展现与客户感知;

　　新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持;

　　缺点：

　　相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具;

　　处理不规范数据、转化复杂模型比较难;

　　无法处理大量数据;

　　国内网络连接Online版速度较慢;

　　4、Qlik

　　QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

　　优点：

　　产品功能完善，图形展现和客户感知良好;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　有一定的学习成本;

　　报表规范性要求很高;

　　数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础;

　　5、Spotfire

　　Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

　　优点：

　　交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;

　　不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢;

　　不适合中国式的固定报表;

　　进军中国市场较晚，国内案例较少;

　　工具的适应性范围广，但是难易跨度大;

　　6、神策分析

　　神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

　　优点：

　　专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全;

　　有详细的产品使用文档以及案例;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　更多的是demo示例，不能开箱即用;

　　纯dashboard展示，并不能对单独一块数据作自定义分析;

　　7、BDP

　　BDP个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

　　优点：

　　产品支持移动端;手机同步呈现最新数据

　　用户可以免费使用工具，还有免费公开的数据源;

　　操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品;

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　数据可以同步更新，免去了重复劳动的工作;

　　缺点：

　　官网的介绍比较简单;

　　8、永洪BI

　　永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制;主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

　　优点：

　　商业流程完善，给人专业的感觉;

　　产品定制化的版本效果不错;

　　支持的数据接入较多;

　　缺点：

　　SAAS版体验很差，有一定的学习成本;

　　UI的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化;

　　9、数据观

　　数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

　　优点：

　　注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆;

　　使用引导明确，支持salesforce、百度云数据导入;

　　分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本;

　　缺点：

　　不支持超过20MB的数据上传;

　　数据导入后，数据分析体验方面存在bug;

　　产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作;

　　10、FineBI

　　FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

　　优点：

　　有较为详细的行业案例与技术方案;

　　产品演示和资源中心也较为清晰

　　缺点：

　　需要使用客户端，增加了使用的不便利性

　　只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品;

　　无法处理大量的数据;

　　11、魔镜

　　魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

　　优点：

　　产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂;

　　官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢;

　　工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细;

　　缺点：

　　产品存在较多的BUG，UI和功能相对其他产品来说较简陋;

　　部分产品模块并不能切实用于数据分析;

　　选择一款适用的BI产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧!