大数据分析公司 connotate

大数据数据收集阶段:Python，Scala。常用的大数据收集工具有Octopus、ContentGrabber、Parsehub、Mozenda、ApacheFlume等，python .大数据实时计算阶段:Mahout，Spark，storm，ContentGrabber是一款支持智能抓取的网络爬虫软件。

1，数据分析 Tool:大数据技术可以提供一个数据分析平台，帮助企业管理者更好地了解客户的需求、行为和习惯。通过使用big 数据分析工具，管理人员可以更快、更准确地识别客户需求，并在销售和服务方面做出更好的决策和改进。2.服务自动化:大数据技术可以帮助企业实现客服自动化，比如通过客服聊天机器人快速回复客户问题、解决问题。

大数据软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、TableauSoftware、Python等。其中SAS、R、SPSS、Python都是免费的分析软件，常用的有Excel、SPSS、SAS、Python。大数据技术是一门交叉学科:统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展学科。

在信息技术飞速发展的推动下，我们已经进入了大数据时代。未来，数据资源将成为企业的核心资产，深刻影响企业的商业模式和管理效能。大数据时代对财务管理的转型提出了新的要求。作为财务工作者，迫切需要培养数据思维，加强在数据采集、存储、分析和应用方面的探索和创新，以数据可视化的手段为企业管理决策提供信息支持。一、数据资源企业未来拥有的“新石油”根据专业信息技术研究分析公司Gartner给出的定义，“大数据”是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。

迈耶？勋伯格和肯尼斯？库克耶的著作《大数据时代:生活、工作和思维的巨大变革》指出，大数据有四个特点:体量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低但商业价值高。基于大数据的战略重要性，美国政府甚至将大数据视为“未来的新石油”。对于企业来说，数据资源将逐渐成为核心资产，“被纳入资产负债表只是时间问题”。数据是一切工作的基础，也是财务部门所拥有的其他部门无法比拟的优势。

常见的大数据采集工具有Octopus、ContentGrabber、Parsehub、Mozenda、ApacheFlume等。Octopus是一款免费的、可视化的、无需编程的网页获取软件，可以快速提取不同网站的标准化数据。ContentGrabber是一款支持智能抓取的网络爬虫软件。Parsehub是一个基于web的爬虫。Mozenda是一款网页抓取软件，也可以为商业数据抓取提供定制服务。

想要打造一个只属于企业的大数据平台，需要做好三件事。一是建设企业基础信息系统；二是组建专业技术团队；三是根据企业的发展规划，搭建大数据平台。一个大的数据分析平台首先要有数据来源，数据来源主要有三个。一个是企业自身的信息系统，价值密度比较高，是最关键的部分；二是企业的物联网系统；第三是互联网系统。

搭建大数据分析平台是一项专业性很强的工作，需要专业的团队来完成。涉及的技术角色有大数据平台开发工程师、大数据应用开发工程师、big 数据分析事业部和大数据运维工程师。大数据平台安装后，往往需要向企业员工讲解大数据应用，这部分业务往往也是必须的。企业可以根据自身规模逐步完善大数据团队，也可以在前期采用一些行业成熟的解决方案，可以节省一些人力和时间。

大数据开发的学习内容包括可视化。你掌握了大数据的开发技术，也可以从事可视化相关工作。基础阶段:Linux，Docker，KVM，MySQL，Oracle，MongoDB，redis。Hadoop PrecehdfsYARN:Hadoop:Hadoop概念，版本，历史，HDFS工作原理，YARN介绍，组件介绍。

大数据架构设计阶段:Flume distributed，Zookeeper，Kafka。大数据实时计算阶段:Mahout，Spark，storm。大数据数据收集阶段:Python，Scala。大数据业务实践阶段:企业大数据处理业务场景实际操作、需求分析、解决方案实施、综合技术实际应用。大数据技术人员就业方向:大数据系统R