统计大数据平台（统计数据平台在哪儿找）

本篇目录：

1、大数据有哪些常用的平台?2、数据分析和大数据平台网站有哪些3、统计名录库和统计大数据平台的区别4、大数据平台由哪5个部分组成?简述各个部分内容的特点

大数据有哪些常用的平台?

1、Apache Spark： 开源的大数据处理引擎，可以在内存中执行数据分析。 Tableau：基于云计算的数据分析和可视化平台，可以连接各种数据源，包括大型数据集和实时数据流。 Microsoft Power BI： 用于数据可视化和商业的平台。

2、网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。

3、数据库数据平台类，星环。专注于Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环将Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为所有企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。大数据存储硬件类，浪潮。

4、DataCanvas：DataCanvas是一种企业级的数据科学平台，帮助用户从数据中发现洞察和价值，进行数据挖掘和分析。蓝湖数智：蓝湖数智是一家提供数据智能技术和解决方案的公司，其数据智能平台涵盖数据整理、可视化、分析和挖掘等功能。

5、系统开发、工业互联网等众多方向。AMARS数据科学平台：MARS大数据服务平台是南数运筹与科学研究院(简称南数研究院)，在江苏省大数据联盟指导下创建的专业性竞赛平台和大数据开放服务平台。

数据分析和大数据平台网站有哪些

1、腾讯云智能分析平台（Smart Analytic Platform，SAP）： 腾讯云的智能分析平台提供了数据处理、机器学习和人工智能的功能，帮助用户从数据中提取有价值的信息。

2、以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：Cloudera Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。

3、国内大数据平台有：星环Transwarp。

4、Kaggle（https：//）：Kaggle是全球最大的数据科学竞赛平台，汇集了全球范围的数据科学家和机器学习专家，提供各种竞赛任务和丰厚的奖金。

5、数据应用方面，帆软、海云数据。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟。海云数据做大数据可视化的，提供大数据的运营服务，在北方发展得很不错。

6、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。

统计名录库和统计大数据平台的区别

1、有人说大数据区别于统计的地方在于，统计只重数据采集，而大数据更重数据分析。其实不是，统计学当然也分析，否则在大数据没来之前你们都不分析数据的？但两者对数据的分析程度还是不同的，数据的获取方式也不太相同。

2、大数据平台是一种通过内容共享、资源共用、渠道共建和数据共通等形式来进行服务的网络平台。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析。

3、知识体系不同 统计学注重的是方式方法；大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。

4、除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。

5、大数据和小数据的区别主要体现在数据规模、数据来源、数据处理和数据分析方法方面。数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。

6、名录就是我国境内从事经济和社会活动的数据库。国家统计局地方调查队既是政府统计调查机构，也是统计执法机构，依法独立行使统计调查、统计监督的职权。

大数据平台由哪5个部分组成?简述各个部分内容的特点

大数据是指由庞大的数据集组成，具有以下五个主要特征：大量性：大数据的最显著特征是其庞大的规模，通常以TB、PB或更高级别的数据量来衡量。这种大规模的数据集包含了丰富的信息和多样的内容。

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。

大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。大数据 所谓4V，具体指如下4点：1．大量。

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

首先，数据体量（Volume）指的是大数据的规模，即数据的大小。在当今的信息时代，数据的规模正在以惊人的速度增长。

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