大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于專門做數(shù)據(jù)分析的公司的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

• 1、HCR慧辰資訊這個(gè)公司怎么樣？為什么有那么多業(yè)內(nèi)人認(rèn)可？

• 2、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

• 3、國內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司？

• 4、哪家公司的數(shù)據(jù)分析軟件性價(jià)比比較高？

一、HCR慧辰資訊這個(gè)公司怎么樣？為什么有那么多業(yè)內(nèi)人認(rèn)可？

GCR慧辰資訊在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展得很不錯(cuò)的公司，HCR能得到認(rèn)可的原因，是在滿足客戶需求的基礎(chǔ)上，再利用技術(shù)去驅(qū)動(dòng)它，我覺得這一點(diǎn)做得非常明智，也很值得同行學(xué)習(xí)。

可以算是大數(shù)據(jù)行業(yè)的新標(biāo)桿吧，畢竟憑借多年面向產(chǎn)業(yè)的研究經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)積累了充分的研究分析和數(shù)據(jù)洞察能力。要說不同的話，HCR的產(chǎn)品都是模塊化的，可以靈活的拼裝組合，還可以根據(jù)客戶的需求去做個(gè)性化的開發(fā)，這點(diǎn)在市場(chǎng)上還挺少見的。

擴(kuò)展資料：

注意事項(xiàng)：

1、是數(shù)據(jù)融合，我們把企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)系統(tǒng)打通，幫助企業(yè)在內(nèi)外數(shù)據(jù)做一個(gè)融合。

2、是融合完以后，幫助傳統(tǒng)企業(yè)做數(shù)據(jù)分析和分析洞察，告訴這些數(shù)據(jù)給帶來什么樣的結(jié)果。

3、是直接幫做很多落地的應(yīng)用。

參考資料來源：HCR慧辰咨詢官網(wǎng)-HCR簡(jiǎn)介

二、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢(shì)，也是一個(gè)改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對(duì)市場(chǎng)需求，為市場(chǎng)帶來創(chuàng)新方案并推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖耍瑢?duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當(dāng)屬Hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對(duì)于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對(duì)于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進(jìn)一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運(yùn)作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會(huì)看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡(jiǎn)單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)

學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。

3. 預(yù)測(cè)性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。

4. 語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計(jì)算語言學(xué)。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：

 假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、 方差分析 、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、

因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：

分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)： 云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶

來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使

用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

三、國內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司？

“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢(shì)，也是一個(gè)改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

在本文中，整理了在中國境內(nèi)活躍的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具影響力的企業(yè)，它們有的是計(jì)算機(jī)或者互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的巨頭，有的則是剛剛創(chuàng)辦不久的初創(chuàng)企業(yè)。大數(shù)據(jù)致店一把柒叁二零一泗貳五零，但它們有一個(gè)共同點(diǎn)，那就是它們都看到了大數(shù)據(jù)帶來的大機(jī)會(huì)，并毫不猶豫地挺進(jìn)了這個(gè)領(lǐng)域。

首先來盤點(diǎn)一下那些提供大數(shù)據(jù)工具的老牌廠商，看看他們是如何利用自身優(yōu)勢(shì)地位沖擊大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，并將新產(chǎn)品及新方案推廣到新一輪技術(shù)浪潮當(dāng)中?

大數(shù)據(jù)是比云計(jì)算還要新興的一個(gè)術(shù)語，但是從(表一)中列舉的一些公司不難發(fā)現(xiàn)，在業(yè)內(nèi)，大數(shù)據(jù)被科技企業(yè)看作是云計(jì)算之后的另一個(gè)巨大商機(jī)，包括IBM、微軟、谷歌、亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金這一市場(chǎng);另外，很多初創(chuàng)企業(yè)也開始加入到大數(shù)據(jù)的淘金隊(duì)伍中，如Cloudera、Clustrix等。但縱觀國內(nèi)大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商市場(chǎng)，大數(shù)據(jù)這一概念，對(duì)國內(nèi)企業(yè)來說或許還稍顯陌生，在最具影響力的前30家企業(yè)中，國內(nèi)企業(yè)幾乎還是一片空白，相對(duì)來說，國內(nèi)大數(shù)據(jù)起步較晚，但依舊有些企業(yè)不遺余力的投入大數(shù)據(jù)這片藍(lán)海，并且發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，下面就來盤點(diǎn)下大數(shù)據(jù)領(lǐng)域國內(nèi)的主力陣營吧!

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對(duì)市場(chǎng)需求，為市場(chǎng)帶來創(chuàng)新方案并推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當(dāng)屬Hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對(duì)于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對(duì)于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進(jìn)一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運(yùn)作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會(huì)看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

四、哪家公司的數(shù)據(jù)分析軟件性價(jià)比比較高？

許多企業(yè)都在問市場(chǎng)上主流的運(yùn)營數(shù)據(jù)分析工具、用戶行為分析工具有哪些，各家對(duì)比哪個(gè)好，有什么對(duì)比功能的標(biāo)準(zhǔn)、如何選擇？接下來企業(yè)服務(wù)匯就將綜合對(duì)比：GrowingIO、諸葛IO、神策數(shù)據(jù)、TalkingData、友盟+、易觀方舟6家國內(nèi)主要的數(shù)據(jù)分析工具服務(wù)商。

➤ 運(yùn)營數(shù)據(jù)分析工具是什么？

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起和IT技術(shù)的不斷成熟，企業(yè)對(duì)網(wǎng)站、App等產(chǎn)品的數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析的需求也越來越強(qiáng)烈。許多大企業(yè)會(huì)選擇自建數(shù)據(jù)中心，來解決從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)應(yīng)用的一系列需求。而中小企業(yè)常常苦于沒有技術(shù)團(tuán)隊(duì)和高額的資金投入無法建設(shè)數(shù)據(jù)中心，于是市面上就出現(xiàn)了許多可以幫助中小企業(yè)低成本構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系的工具服務(wù)商。這類工具依賴云計(jì)算技術(shù)，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等服務(wù)。

➤ 主流的服務(wù)商有哪些？

綜合觀察了幾家國內(nèi)的服務(wù)商，以平臺(tái)規(guī)模、用戶量、核心功能等指標(biāo)為中心，我們選出了以下6家SaaS數(shù)據(jù)分析工具服務(wù)商：GrowingIO、諸葛IO、神策數(shù)據(jù)、TalkingData、友盟+、易觀方舟。

➤ 如何對(duì)比運(yùn)營數(shù)據(jù)分析工具？

近些年企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營的需求越來越強(qiáng)烈，促進(jìn)了運(yùn)營數(shù)據(jù)分析工具的快速發(fā)展。市面上出現(xiàn)了多家這類工具的服務(wù)商，企業(yè)在選購時(shí)可能無從下手。實(shí)際上各家服務(wù)商的核心功能基本相同，只是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面略有側(cè)重。主要包括：“接入渠道、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、分析功能、數(shù)據(jù)開放平臺(tái)、管理功能、主動(dòng)營銷”這幾大部分。在企業(yè)服務(wù)匯評(píng)測(cè)團(tuán)隊(duì)調(diào)研之后，設(shè)定了以下評(píng)測(cè)體系：

以上就是小編對(duì)于專門做數(shù)據(jù)分析的公司問題和相關(guān)問題的解答了，如有更多相關(guān)問題，可撥打網(wǎng)站上的電話，或添加微信。

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