大数据分析公司有哪些？
国内做大数据的公司还是分为两类:一类是已经有能力获取大数据的公司，如开云联合，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头，华为、浪潮、中兴等国内龙头企业，做大数据、领店，涵盖数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化、数据安全；另一类是初创的大数据公司，它们依靠大数据工具为市场带来创新的解决方案，并根据市场需求推动技术发展。这些大数据应用大多还是需要第三方公司的服务。
越来越多的应用涉及大数据。这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性，都显示了大数据日益增长的复杂性。所以大数据的分析方法在大数据领域尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，哪些分析大数据的产品比较受欢迎？
其中最耀眼的明星是Hadoop，它已经被公认为新一代大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、微软、Oracle都已经拥抱了Hadoop。对于大数据来说，最重要的是对数据进行分析，从中发现有价值的数据，帮助企业做出更好的商业决策。下面，我们来看看以下十大企业级大数据分析工具。
随着数据的爆炸式增长，我们被各种各样的数据包包围着。大数据的正确使用会给人们带来极大的便利，但同时也给传统的数据分析带来了技术上的挑战。虽然我们已经进入大数据时代，但“大数据”技术仍处于初级阶段，进一步发展完善大数据分析技术仍是大数据领域的热点。
在当前的互联网领域，大数据的应用已经非常广泛，尤其是对于企业来说，已经成为大数据应用的主体。大数据真的能改变公司的运营方式吗？答案无疑是肯定的。随着企业开始使用大数据，我们每天都会看到新的精彩的大数据应用，帮助人们真正从中受益。大数据的应用已经渗透到我们生活的方方面面，涵盖了医疗、交通、金融、教育、体育、零售等行业。
视觉分析
大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，同时也容易被读者接受，就像看图说话一样。
2.？数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法，基于不同的数据类型和格式，可以更科学的呈现数据本身的特征，也正是因为这些，全世界都在统计。
科学家认可的各种统计方法(可以称之为真理)可以深入数据，挖掘出公认的价值。另一方面，也是因为有了这些数据挖掘算法，大数据才能得到更快的处理，比如
如果一个算法需要几年才能得出结论，大数据的价值就无从谈起。
3.预测分析
大数据分析的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征。通过科学建模，可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多样化给数据分析带来了新的挑战，我们需要一套工具来系统地分析和提炼数据。语义引擎需要设计足够的人工智能，从数据中主动提取信息。
5.数据质量和数据管理。？大数据分析离不开数据质量和数据管理。无论是学术研究还是商业应用，高质量的数据和有效的数据管理都可以保证分析结果的真实性和价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面。当然，如果深入到大数据分析，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。
大数据技术
数据采集:ETL工具负责将分布式、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层，进行清洗、转换和集成，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理和数据挖掘的基础。
数据访问:关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础设施:云存储、分布式文件存储等。
数据处理:
自然语言处理
Processing)是研究人机交互的语言问题的学科。自然语言处理的关键是让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理也叫自然语言理解和计算语言学。一方面是语言信息处理的一个分支，另一方面是人工智能的核心课题之一。
统计分析:
假设检验、显著性检验、差异分析、相关性分析、t检验、方差分析、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法和聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘:
分类、估计、预测、相关分组或关联规则(相似性
分组或关联规则)、聚类、描述和可视化、描述和。
可视化)、复杂数据类型(文本、Web、图形和图像、视频、音频等)的挖掘。)
模型预测:预测模型、机器学习、建模与仿真。
呈现的结果:云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1.大数据处理之一:采集
大数据的收集是指使用多个数据库从客户端(Web、App或传感器表单等)接收数据。).
数据，用户可以使用这些数据库进行简单的查询和处理。例如，电子商务将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle来存储每一笔交易数据，除了
此外，Redis和MongoDB等NoSQL数据库也常用于数据收集。
在收集大数据的过程中，它的主要特点和挑战是高并发，因为可能同时有成千上万的用户。
对于接入和运营，如火车票售票网站和淘宝，其并发访问量高峰时达到数百万，因此需要在采集端部署大量数据库来支撑。以及如何在这些数据库之间进行通信。
负载均衡和碎片化确实需要深入的思考和设计。
2.大数据处理II:导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是要想有效的分析这些海量数据，还是要把这个
前端的一些数据导入到一个集中式的大型分布式数据库或者分布式存储集群中，在导入的基础上可以做一些简单的清理和预处理工作。也有一些用户会制作
Twitter的Storm用于传输数据流，以满足一些企业的实时计算需求。
导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入数据量大，往往达到每秒百兆甚至千兆的水平。
3.大数据处理III:统计/分析
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群，对其中存储的海量数据进行普通利用。
为了满足最常见的分析要求，一些实时要求将使用EMC的GreenPlum、Oracle的数据库云服务器和基于的数据库。
MySQL将Infobright存储在列中，而Hadoop可以用于一些批处理或半结构化的数据需求。
统计与分析的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，会占用大量的系统资源，尤其是I/O。
4.大数据处理IV:挖掘
不同于以往的统计和分析过程，数据挖掘一般没有预设的主题，主要是在现有的数
根据以上基于各种算法的计算，可以达到预测的效果，实现一些高层数据分析的要求。典型的算法有聚类的Kmeans，聚类的kmeans，聚类的kmeans，聚类的kmeans，聚类的kmeans。
用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes主要使用Hadoop的Mahout等工具。这个过程的特征和挑战是用于挖掘的算法非常复杂
并且计算中涉及的数据量和计算量非常大，常用的数据挖掘算法主要是单线程。