大数据分析及可视化-大数据分析及可视化心得

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析及可视化的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据分析及可视化的解答，让我们一起看看吧。

1. 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析？
2. 一般用哪些工具做大数据分析？

一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析？

觉得团队要想做好数据分析，要做到这些：

1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起，所有数据都很分散，每天都要花很多去各个看数据，浪费时间，要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态，快速响应，及时调整策略。

2、所有的历史数据都能集中存储，因为数据是很宝贵的。

3、处理、分析数据的速度要快，要是每天花一堆时间在处理、分析数据上，那你还有什么时间去调整业绩呢。

但是个人的力量是有限的，最好把这些工作外包除去，比如创因科技，可以帮你管理电商类的大数据。

电商***1.0时代，商家常***用手打纸质***，再安排人工邮寄的方式，将***交付到消费者手中；

电商***2.0时代带来了电子***，无纸化、低能耗、易保存、易查询等优点加速了整个订单的完结周期；

电商***3.0时代来了，“数电***”在保留便捷交付的同时，还规范了财税申报入账归档的流程，实现***全领域、全环节、全要素电子化。

数电时代电商企业开票服务难题

消费者等待开票时长至少1-3天，影响消费者体验；

线下开票依赖专人登记、登录开票系统，开票、进度留言，效率低且人力成本高；

多平台开票及线下登记开票数据分散，难以统一归集分析；

***开具之后订单退货退款难以监控，漏红冲造成税金损失及企业合规风险；

......

电商平台开票规则再加强监管

近期，天猫平台发布了《天猫***管理规范》变更的公示通知，其中对电商***业务中的“拒绝开票场景”进行优化，本次更新的规则于2024年3月28日公示通知，并已经在2024年4月4日正式生效。

电商企业开票难题难解，平台规则持续加强监管，电商企业运营成本不断提升、消费者购物体验难提升......，电商企业要如何提质增效呢？

数智化电商***管理解决方案

自定义开票时限，不同颜***分提醒，可批量开具对应***，有效避免“超时赔付”订单，高效、精准的开票，提升顾客售后体验。

电商财务无需来回切换各平台各店铺，下载需开票订单信息，小望电商通支持自动同步各个平台开票商品信息，同一页面核对订单明细，无需台账对应核对。并且电商企业可根据实际开票需求，选择智能快开或自动开票，高效完成成百上千电商***开具。***开具后，根据各平台规则自动回传***，，大大提升电商财务工作效率降低企业运营成本。

完美解决电子税务局不能一个账号同时被多人登录的限制，小望电商通根据不同的账号设置不同的权限，同时登录协同开具电商***，更好地实现协同操作和管理账号的使用，支持所有税盘，及数电***。

小望电商通电商***系统，一个后台进行多平台账号跨平台管理，无需往返税务系统与开票系统，支持订单自动开票/回传，支持所有税盘，并且现已经支持数电***。目前已经支持淘宝、天猫、淘工厂、1688、抖音、京东、拼多多等主流电商平台开票。

小望电商通赋能电商企业降本增效、精细化运营与财税合规。若您也有上述开票烦恼，如果您也有多平台多店铺管理需求，如果您也想解放双手，小望电商通是您解惑小助手。

一般用哪些工具做大数据分析？

感谢邀请，大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生，下面几款工具还是比较值得推荐的。

一、HadoopHadoop

是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它***设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

希望对您有用，谢谢！

　　大数据分析工具OurwayBI***用Node.js。Node.js是一个J***ascript运行环境(runtime)，它实际上是对GoogleV8引擎进行了封装。V8引擎执行J***ascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

　　奥威BI轻松实现大屏监控，满足各种大屏可视化应用场景！

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　　包括数十种酷炫图表，支持文本、图片、***等，不论单块或拼接LED屏幕，不论大小，都可以任意布局，完美自适应。

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谢邀~

本君自荐一下。我们的产品诸葛io（***.zhugeio***）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。

从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如***、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以后，基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求，这也大大提供了业务人员的工作效率。

附图几张：

用户模型

全行为路径分析模型

粘性分析模型自定义留存分析模型

关于一些分析模型，我们整理出了常用的八大数据分析模型，过去两个月，每周二都会更新一个模型，很多模型大家都比较了解，但可能他又增加了一些新特性，感兴趣可戳链接：

八大数据分析模型之——用户模型（一）

八大数据分析模型之——***模型（二）

八大数据分析模型之——漏斗模型（三）

八大数据分析模型之——热图模型（四）

八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五）

八大数据分析模型之——粘性分析模型（六）

八大数据分析模型之——全行为路径模型（七）

......

当然，我们也面向有高级使用需求的用户，比如数据分析师或是有一定数据查询能力的人员提供了SQL查询功能，因为还有20%的分析需求无法通过标准的模型解决，需要自己去定义。

数据都是开放的，原始数据的导出，实时数据的调用在诸葛都是支持的。数据来源于客户，数据属于客户。

1、前端表格导出

2、SQL查询平台支持

3、查询API按需调用

4、直连数据仓库

5、Kafka实时订阅

6、原始数据全量导出

以上~

到此，以上就是小编对于大数据分析及可视化的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析及可视化的2点解答对大家有用。