业务数据分析平台（业务数据分析体系）

本篇文章给大家谈谈业务数据分析平台，以及业务数据分析体系对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享业务数据分析平台的知识，其中也会对业务数据分析体系进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、推荐靠谱的数据分析平台
• 2、数据分析平台有哪些
• 3、主流的数据分析平台构架有哪些?
• 4、外卖平台业务数据分析
• 5、如何搭建大数据分析平台？

推荐靠谱的数据分析平台

思迈特软件Smartbi一站式大数据分析平台面向业务用户的自助分析云平台，只需要会Excel，就能摆脱束缚、自由分析，真正做到让人人都是数据分析师。

思迈特软件Smartbi企业自助数据分析平台是围绕业务人员，提供数据分析服务的企业级门户平台。通过提供自助化的数据访问、探索、展现工具，加快数据化运营的效率，为业务思考、业务拓展、管理创新提供了开放共享和交流互动的平台。

思迈特软件Smartbi使用了“去报表化”展现形式，增强了传统的图形，引入了更加丰富的统计图表，在报表结构中引入更加富有表现力的HTML元素。支持三屏合一数据化展示。我们可以随心所欲的像编辑网页一样来加工我们的分析报表，使得数据的表现形式更加丰富多彩。亿信BI抛弃了插件定义，大量使用拖拽式、纯web定义的方式来制作报表，同时继续支持传统拾取式定义。

思迈特软件Smartbi大数据分析平台对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。

数据分析平台靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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数据分析平台有哪些

数据分析平台通常有如下：
1.国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计业务数据分析平台的各专业领域的主要指标时间序列数据。

2.阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

3.微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数业务数据分析平台，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

4.微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态业务数据分析平台，依托海量用户数据业务数据分析平台，微信指数具有天生优势。

5.淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮业务数据分析平台你快速定位生意波动的核心因素。

6.搜狗指数： http://zhishu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

7.头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

8.360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

9.飞瓜数据： https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。

10.七麦数据： https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

11.百度指数： http://index.baidu.com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

12.京东商智： https://sz.jd.com丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。

主流的数据分析平台构架有哪些?

1、Hadoop

Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

2、Spark

Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

3、Storm

Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

4、Samza

Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。

Samza 非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。

外卖平台业务数据分析

数据分为三个文件，分别是：shop.csv, cpc.csv, order.csv.  

shop.csv主要包含了每个门店日常营收数据与流量数据。

cpc.csv主要包含外卖门店cpc广告费用与门店曝光、访问等流量数据。

order.csv主要包含外卖门店每笔订单的下单时间、金额等详情信息。
数据周报包含结果指标和过程指标等多组数据。详细展示了每周门店的销售情况，以及营销流量转化情况。小结中页展示了周同比与环比数据，可以给业务部门更直观地感受到每周业务的差异。
利用Tableau，对外卖经营概况总览、经营数据详情、配送分布、新老客占比、平台占比、门店占比、每日营收情况、每日流量数据、投放情况、订单分布综合数据仪表盘分析。

从配送分布地图可以看到，品牌下外卖配送主要区域就是外卖门店1公里内的主要办公商圈。在地图上呈红色高亮显示。

从每日营收数据和每日流量数据中可以看到，流量和营收数据基本呈相同分布。都于2020年9月有比较严重的下滑，分析每日流量数据发现，该月曝光人数非常高，但是进店率低下，说明店铺的承载能力较弱，需要进一步提升。

从投放情况来看cpc总费用与GMV的对比，拌客干拌麻辣烫店的营销投入转化比蛙小蛙牛蛙更胜一筹。

该报表还设置时间、门店筛选器，可以选择任意时间段或者任意门店查看相关数据。并且该报表所有图表还有联动筛选功能，选择任一图表的某一段，所有图表都可以同步显示该段时间的数据，更利于业务部门对数据直观解读，做出决策。

如何搭建大数据分析平台？

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

搭建大数据分析平台到思迈特软件Smartbi看看，在Excel中对数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境；数据有错误也不怕，能够对缺失、不规范的数据进行二次加工，并能将这些数据入库；不受限制的分析思路，按您的想法加工数据；将本地数据和线上数据结合起来分析。

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