国内有哪些比较好的数据挖掘工具呢?

Python数据分析工具，如Pandas、NumPy等。这些工具提供了强大的数据处理和分析能力，广泛应用于数据挖掘领域。 数据挖掘专业软件，如SAS、SPSS等。这些软件提供了丰富的数据挖掘算法和可视化工具，适用于各种类型的数据挖掘任务。 机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

SPSS Modeler，是一款功能强大的数据挖掘工具，可以轻松处理大量的数据并进行深度分析。该工具易于使用，可以帮助用户轻松实现数据挖掘的各种任务，如预测分析、客户细分等。

Tanagra：使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助思迈特软件Smartbi，企业可以充分发掘数据价值，告别数据孤岛。

大数据系统有哪些

常见的数据系统有：关系型数据库系统、非关系型数据库系统、数据仓库系统以及大数据平台。关系型数据库系统是目前最为流行的数据系统之一。它采用表格的形式管理数据，通过结构化查询语言（SQL）进行数据操作和管理。这种系统的特点是数据之间的关系清晰、易于维护，适用于处理大量结构化数据。

大数据推荐系统主要包括以下几种： 基于内容的推荐系统：这种系统根据用户的历史行为和偏好，将与之相似的内容推荐给用户。例如，电影、音乐、书籍等。协同过滤推荐系统：通过分析用户行为和兴趣，识别相似的用户群体，再根据这些群体的兴趣偏好，将内容推荐给新用户。例如，在线视频平台或电商平台等。

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。大数据具备以下4个特点：一是数据量巨大。

大规模软件系统有很多，以下是一些比较知名的例子： **Apache Hadoop/Apache Spark**：这两个都是大数据处理系统，用于处理大规模数据集。Hadoop是一个分布式计算框架，而Spark则是一个大规模并行计算平台。

大数据可视化系统（二）ChartBlocks ChartBlocks是一款网页版的大数据可视化系统，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。

大数据平台一般采用大数据操作系统，它是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。

如何得到一个产品的市场份额?从哪里得到数据呢?

要获得产品的市场份额，首先需了解市场动态与竞争态势，这要求收集相关数据。一种有效途径是利用像热云数据Adinsight这样的移动端广告投放大数据分析工具。通过这个工具，可以对游戏、应用、品牌下的54个细分品类进行广告投放情报监测。具体操作时，只需根据自身所在行业进行搜索，即可查看到相关的广告投放数据。

市场占有率可以通过下面的公式获得：市场占有率＝产品品牌的销售数量/行业销售数量；市场占有率＝产品品牌的销售量/行业销售额。对于只出售一种产品的企阀，市场占有率的计算可以通过品牌产品的销售来进行，当企业在同一市场中出售几种不同的产品时，市场占有率的计算可以通过销售品牌产品的销售额来进行。

利用媒体信息平台 关注专业相关的媒体平台可以知道整个市场发现的情况状况，也能够获得大量的同行数据信息，对于新事物新市场的发觉也快人一步，这些收集到的信息对于我们的市场需求分析非常重要。

可以从年报看，年报里一般都有公司的营业额和其他财务指标。市场占有率=产品销量/产品市场总量 可以通过官方网站或咨询机构了解产品市场总量的信息从而算出市场占有率。市场占有率情况通常要看专业机构的上市公司专项分析文件。可以寻找专业的数据库，比如中经网统计数据库，wind资讯，还有统计年鉴等。

零基础可以培训大数据分析师吗?会不会很难?

1、零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。

2、一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这3个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

3、大数据相对来说更适合有基础的人学习，0基础学习也是可以的就相对有点难度，会比较吃力，正常情况下学大数据参加面授班，学习的时间大约半年，大数据学习一定要有方向，按照路线图的顺序学习就是可以的，选择培训机构的时候重点关注机构的口碑情况，希望你早日学有所成。

4、你都说了自己是零基础，那么基调就是要用心学了。大数据又是一些比较虚和抽象的课程。需要培养数据分析和大局观念。你刚刚接触一定不会难，不然你就不学了，达内大数据培训由浅入深，只要你下功夫学，四个月完全没有问题。

5、如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近四个月的时间。

6、有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。当然如果是零基础的话最好是安静的选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习，没有一点基础的话自学是非常困难的，很容易半途而废。如果您有基础，且理解能力也不错的话，自学也是不错的。

“大数据杀熟”是怎么一回事?

大数据杀熟是指企业利用大数据技术，根据用户的购物历史、浏览习惯等个人信息，对不同用户显示不同的商品价格或服务费用。 这种现象实际上是一种价格歧视，它区别对待不同用户，对老客户或活跃用户展示更高的价格，而对新用户或非活跃用户提供优惠。

所谓“大数据杀熟”，有人将其定义为互联网厂商利用自己所拥有的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为。也就是说：同一件商品或者同一项服务，互联网厂商显示给老用户的价格要高于新用户。

大数据杀熟是指商家运用大数据技术，根据用户行为数据的分析和处理，对频繁使用且对价格不敏感的客户实施差别化定价策略，目的是实现商家利益的最大化。 在《个人信息保护法》颁布之前，大数据杀熟行为主要受到《消费者权益保护法》第十条中“公平交易权”原则的约束。

大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。2018年12月20日，大数据杀熟当选为2018年度社会生活类十大流行语。2020年8月20日，文化和旅游部发布了《在线旅游经营服务管理暂行规定》，自2020年10月1日起施行。