本篇目录：
- 1、大数据分析技术生态圈一览
- 2、数据分析和大数据平台网站有哪些
- 3、有谁知道Splunk(上海)?可以跟我详细讲一下这个公司吗吗?
- 4、大数据的历史
- 5、美国数据供应商以及特点
- 6、大数据分析方法,求助!
大数据分析技术生态圈一览
Sqream 这是一款快速、可扩展的大数据分析SQL数据库。splunk 这是一款运维智能平台。Sumologic 这是一项安全的、专门定制的、基于云的机器数据分析服务。Actian 这是一款大数据分析平台。
它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理；第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。
预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。
大数据分析是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中发掘出有价值的信息和趋势，为决策提供支持和指导。
数据分析技术：大数据分析使用各种技术和算法来发现数据中的模式、关联和趋势。常用的技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像处理和时间序列分析等。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
数据分析和大数据平台网站有哪些
1、数据分析网站有：GoogleAnalytics、百度核算、HeapAnalytics、AdobeAnaltyics、京东商智。
2、关于数据分析的网站如下：国家数据：http：//data.stats.gov.cn，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，很权威很全面。
3、数云智能分析平台： 数云智能分析平台为用户提供了数据处理、分析、可视化和建模的功能，支持数据的探索和应用。易宝云数据分析平台： 易宝云数据分析平台提供了数据处理、报表和可视化的功能，帮助用户进行数据分析和业务洞察。
4、Zindi（https：//zindi.africa/）：Zindi是非洲最大的数据科学竞赛平台，举办各种面向非洲问题的竞赛。
5、思迈特软件Smartbi一站式大数据分析平台面向业务用户的自助分析云平台，只需要会Excel，就能摆脱束缚、自由分析，真正做到让人人都是数据分析师。
有谁知道Splunk(上海)?可以跟我详细讲一下这个公司吗吗?
1、Splunk上海研发中心总经理、全球研发副总裁何宁先生以及拉勾网商业副总裁付海丰先生对作为创新催化剂的新雇主品牌素有深度思考，他们对此展开热烈讨论，提出各自的洞见。
2、Splunk总部于2004年在美国旧金山成立，2006年第一个产品发布，2012 IPO上市，是大数据业内第一个上市的企业。具有颠覆性的技术和产品，通过对大数据快速精准的分析能力，为客户带来巨大的商业价值，是Splunk成功的关键所在。
大数据的历史
1、大数据概念最初起源于美国。是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡议发展起来的。大约从2009年始，大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇。
2、大数据的概念最早可以追溯到上世纪90年代。当时，美国IT产业界的商业分析专家艾德温·诺维克(Edwin Novak)首先提出了“Big Data”这一概念，指的是由于信息技术的发展，数据量有了爆炸性的增长。
3、大数据的起源是：大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡议发展起来的。大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。
4、年。根据相关资料查询得知大数据起源是1980年，美国著名未来学家阿尔文托夫勒最早在第三次浪潮一书中提出的。大数据的概念起源于美国，由思科、IBM、威睿、甲骨文等公司提议而发展起来的。
美国数据供应商以及特点
英特尔是美国一家主要以研制CPU处理器的公司，是全球最大的个人计算机零件和CPU制造商，它成立于1968年，具有50年产品创新和市场领导的历史。
微软： 微软是美国知名科技公司，同时也是全球最大的电脑软件提供商。这个公司实力雄厚专业研发和制造以及授权和提供广泛的电脑软件服务。IBM公司： 是国际知名IT公司-国际商业机器公司，这个企业成立于1911年总部位于美国。
Verizon Wireless -- 美帝用户量最多的无线通信服务供应商 拥有极高的信号覆盖律，拥有超强的信号，拥有覆盖全美的LTE网络，同时也拥有昂贵的收费。
大数据分析方法,求助!
大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
大数据分析常用的基本方法有哪些大数据分析常用的基本方法有：描述型分析、诊断型分析、预测型分析以及指令型分析。
到此，以上就是小编对于大数据spark企业级实战的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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