数据分析公司（西安智博数据分析怎么样）

本文目录

• 西安智博数据分析怎么样
• 有什么比较好的数据舆情分析公司吗
• 中国有哪些数据分析公司
• 十方数据分析怎么样
• 大型数据分析公司有哪些
• 数据分析适合去哪些城市发展
• 大数据分析公司有哪些
• 什么是数据分析公司
• 广州经纬数据分析师事务所可靠吗

西安智博数据分析怎么样

西安智博数据分析很好。公司秉承顾客第一，勇攀高峰"的经营理念，坚持诚实守信的原则为广大客户提供优质的服务。陕西智博数据分析师事务所有限公司（曾用名：陕西南峰数据分析师事务所有限公司），成立于2010年，位于陕西省西安市，是一家以从事互联网和相关服务为主的企业。企业注册资本300万人民币，实缴资本100万人民币。

有什么比较好的数据舆情分析公司吗

舆情数据分析公司，通过旗下的网络舆情监测分析系统，可帮助用户自动、智能且全方位、实时地监测和分析网上与己相关的舆情动态，无需人工检索、筛选、分类、分析复杂的舆情数据，大大提高了舆情管理工作的效率。此外，还能同步生成舆情分析统计图表、报告，供舆情应对工作参考以及总结分享。

在这里，可向大家推荐全媒体舆情分析公司-识达科技。

1.硬件上：旗下网络舆情监测分析系统有自身的海量数据处理工程研究中心，基于大数据服务云—蚁工厂，拥有1300+服务器节点，具备日处理10亿多条实时数据，PB级的批量数据处理以及3万QPS查询处理能力。

2.软件上：采取软件即服务的SaaS模式，无前期设备和软件开发投入、无本地软件安装和配置要求、无后期运维和营运成本投入、可享受软件功能免费升级、多渠道技术支持。

3.服务上：拥有一支专业技术团队，包括舆情监测队伍、专业的舆情分析师团队，且产品内置在线人工咨询服务，商务经理一对一辅助客户日常监测、重大突发事件提供应急响应等。

4.功能上：可支持舆情数据的全面综合分析，包括但不限于舆情演化过程中的传播网站、传播媒体、关键传播节点挖掘以及传播溯源、情感分析、话题分析、声量分析、地域分析、话题分析、信息类型分析、发展趋势分析等等。

中国有哪些数据分析公司

目前，数据分析公司主要涉及金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业。国内的数据分析公司包括：艾瑞咨询、IDC、国家统计局、易观、赛迪顾问等，如下图。

十方数据分析怎么样

十方数据分析有优有劣，需根据个人情况，自行斟酌。“十方数据分析”是一家致力于提供数据挖掘和分析服务的公司。以下是该公司的优点和劣势：

优点：

1、专业性强：公司拥有专业的数据分析师团队，能够为客户提供高质量、精准的数据分析服务。

2、技术实力雄厚：公司在数据挖掘、数据分析、数据可视化等领域具有较为丰富的技术积累，并且不断更新和升级技术水平，以应对复杂多变的市场需求。

3、服务内容全面：公司提供的服务涵盖了数据收集、数据清洗、数据建模、数据预测、数据可视化等多个环节，能够为客户提供全面的解决方案。

4、高效快速：公司注重响应速度和工作效率，在保证服务质量的前提下，能够尽快完成客户的任务。

劣势：

1、价格相对较高：与其他同类型公司相比，“十方数据分析”的收费相对较高，因此可能并不是对于所有的小型企业或机构都是完全合适的选择。

2、缺乏品牌知名度：由于公司发展时间较短，缺乏广泛的知名度和口碑，因此需要在品牌推广和市场开拓方面持续投入。

3、人员规模偏小：公司目前的人员规模相对较小，可能难以承接大型的数据分析项目。

总体来说，“十方数据分析”作为一家专业的数据分析公司，具有较为丰富的技术积累和服务经验，能够为客户提供高质量的数据分析解决方案。不过，它的价格相对较高，并且在品牌知名度和人员规模方面还存在一些不足。

数据分析就业前景

数据分析是近年来发展迅速的一个行业，随着大数据时代的到来，对于数据分析人才的需求也越来越高。因此，数据分析的就业前景十分广阔，具体表现在以下几个方面：

1、行业热度高：数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分，因此这个职位的需求量一直很高，而且预计未来的数年内，这种趋势将继续稳步增长。

2、薪酬优秀：由于数据分析者所掌握的技能和知识领域非常专业化和高端化，因此相应的薪酬水平也比其他职业要高出很多。

3、发展空间大：在数据分析的行业中，由于该领域仍然处于快速发展的状态，因此有很多的机会可以让从业者不断地扩展自己的技术领域和知识面，从而创造更加广泛的职业发展空间。

4、交叉性强：数据分析工作涉及多个领域，如市场分析、金融分析、商业分析等等，因此数据分析工作者的交叉性也很强，可以更加灵活地适应不同的职业领域和岗位要求。

总之，数据分析作为一个高薪、高需求、高发展空间的职业在未来将会越来越重要。如果你拥有相关背景和技能，那么可以考虑进入数据分析这个行业，在其中寻找更好的职业机会和发展前景。

大型数据分析公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如开运联合，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便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元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

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，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural LanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它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、回归预测与残差分析、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、快速聚类法与聚类法、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 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinitygrouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description andVisualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

数据分析适合去哪些城市发展

数据分析适合发展的城市有:1、成都从行业需求来看，成都的数据分析招聘岗位增速相对于相对于2021年来说下降，但总体情况依然保持全国招聘前十的地位，且成都为新一线城市，未来就业情况非常乐观。在成都的数据分析公司我比较推荐的有四方，方太，直新等公司。推荐原因主要有专门的数据处理和智能分析系统，发展时间长，市场前景好，工资待遇相当不错。2、武汉从行业需求来看，武汉近年来潮流多元文化发展迅速，涉及到资讯，社交，电商等业务板块，在武汉的数据分析公司我比较推荐的有武汉联影，达梦数据，武汉斗鱼等公司。推荐的理由主要有为传统互联网直播公司和传统行业，公司比较稳定，且公司规模很大，数据内容很大，招聘岗位较多，能够有很大的晋升发展空间。3、南京从行业需求来看，需求多的金融和互联网行业可以作为初始选择，该类型公司需求员工量大，市场前景很广阔。在南京的数据分析公司我比较推荐的有科远科技，烽火通信，西西里文化等公司。推荐的理由主要就是需求量大，公司发展速度快，准入门槛低，很适合应届生，优秀人才有很大的发展空间。4、重庆从行业需求来看，重庆地区的数据分析师岗位招聘一般要求都是要有一定的工作经验的，相对来说，准入门槛比较高，适合熟练度高的数据分析师。在重庆的数据分析公司我推荐的主要有精准生物，万普隆能源，信盟科技等。推荐的理由主要是公司待遇好，发展前景很不错，很适合技术水平高的老手。5、苏州从行业需求来看，在苏州数据分析广泛应用于各个领域，其中互联网领域需求最高，计算机和数据服务对数据分析需求次之。在苏州的数据分析公司我比较推荐的有中移软件，协鑫集成，民众证券等公司。推荐理由有涉及领域广阔，为互联网应用公司，普遍发展潜力大，对于新手和老手都比较合适。从行业来看，数据分析广泛应用于各个领域，但是岗位数量偏少。在武汉，互联网领域对数据分析需求最高，其次是 计算机和 移动互联网。在行业需求这方面，武汉和北上广深成都一样，都是互联网行业对数据分析需求最高。 做数据分析的话，一般来说：一线互联网（BAT，TME）》 500强/大国企 》 二线小互联网公司 》 其他传统企业。从学历要求看，本科占比73%，其次是大专学历，占比20%。 本科和大专成为数据分析岗位中最为常见的学历门槛。硕士及以上学历的需求占据较少的部分。这也反映出数据分析岗位的性质，与算法工程师，数据挖掘工程师等不同，相比于研究性技术工作，数据分析师更偏向于业务分析的工作。技能从所需技能来看， SQL被提及的次数最多，属于基础必备技能。当然，入门后再进阶，Python、PowerBI和Tableau也需要受到数据分析师的重视。部分数据分析师需要使用Hadoop、Spark等完成大数据工作。总体来看，武汉数据分析师的薪资水平要低于北上广深和成都。 北京、上海数据分析师起薪12K左右，广州、深圳数据分析师起薪9K，成都数据分析师起薪7K左右

大数据分析公司有哪些

星环科技星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。帆软软件帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。数据可视化类数字冰雹数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。海云数据海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 星图数据星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。用户行为/精准营销分析类大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。GrowingIOGrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。神策数据与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。分析服务类提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。百度统计百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。Talking DataTalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。友盟+第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

什么是数据分析公司

有获取大数据能力并进行分析的公司。数据分析公司是指有获取大数据能力并进行数据分析、数据可视化的公司。数据分析是将数据和公司业务连接起来的有力手段。

广州经纬数据分析师事务所可靠吗

可靠。广州经纬数据分析师事务所有限公司“以客户至上，质量为先，不断提高”为宗旨，以“诚实，守信”为原则。广州经纬数据分析师事务所有限公司，是一家专业从事项目数据分析的服务性机构。