
近日,大数据应用与服务提供商“数说故事”发布了旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品:数说立方。该产品为数据分析师,特别是进行文本大数据挖掘的分析师,提供全新的优质BI体验。
当前,数据逐渐在企业端扮演着仪表盘、方向盘、发动机的三重角色。开放的互联网为企业进行市场、品牌研究,消费者洞察、营销传播研究提供了丰富的数据源,同时也给数据分析师们带来了难题。第一,数据量巨大,已经超过了单机Excel等工具的能力范围;第二,目前主流的BI产品主要支持对结构化数据的分析,互联网大数据基本上是非结构化的,文本的数据。数据分析需要多道工序环环相扣紧密配合,从数据采集、数据清洗、数据建模、量化分析、可视化等,是一个复杂且繁重的过程。在海量的数据基数下,处理的难度被指数级的放大。这对于分析师来说简直就是噩梦。
数说立方为文本大数据分析师量身定制,它的背后是一个海量计算平台,创造式地搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统,解决海量文本数据挖掘的难题。
分布式搜索引擎使得数说立方可以像普通搜索引擎一样,通过各种关键词组合条件筛选,快速定位和过滤文本数据。
语义分析引擎标配了文本分析师必备的情感分析、实体识别、语言消歧、文本分类聚类等自然语言处理算法。
实时数据可视化引擎使得分析师可以第一时间获得数据的可视化反馈,快速动态调整定义、模型等前序参数。三者搭配,为分析师提供颠覆式的海量文本数据实时可视化处理平台。
数说立方追求分析师的极致体验。它的本质是一个BI产品,它拥有基础的数据布尔查询、OLAP、可视化。面对海量非结构化数据,实现“秒级响应”和“简单操作”。量级上亿数据也要求秒级响应,轻点图表即可追溯到原始数据,文本挖掘算法成为标配。除此之外,数说立方还配备亿级Socia人群洞察数据库,支持全网实时数据源的无缝接入,是一个完整的互联网大数据洞察平台。
数说故事联合创始人郭怡适博士表示,数说立方从产品团队启动到发布1.0版本,仅用了一个多月的时间。这完全取决于数说故事在海量数据处理、文本数据挖掘和数据可视化的长期技术积累。“数说立方一开始是为了服务我们内部的数据分析师。面对海量文本数据,分析师们捉襟见肘,由于缺乏适合的工具,很多时候还需要寻求程序员的支撑,反复沟通带来了时间和精力的巨大损耗“。“以往想要对提及“圣诞节”,并且抱怨“没有礼物”的所有微博用户进行人群洞察,分析不同城市、不同年龄、不同性别的用户消费偏好,一个完整的流程一般需要一两天甚至一周的时间,而在数说立方上面,仅需要几个简单的Query即可完成“。“我们要解放数据分析师,让分析师将更多的智慧投入到数据的洞察中”。
目前数说立方1.0将采用邀请制的方式,向数据分析师开放免费试用,用户可联系客服获取试用权限。
除了数说立方之外,数说故事在春节前还将陆续推出另外两款重量级数据产品——“数说聚合”和“数说雷达”。前者解决企业获取数据的问题,提供统一的互联网数据API;后者网罗互联网上关于一个企业、品牌的所有可见数据,帮助企业快速搭建外部大数据平台。这三款产品,从数据源、数据分析、到数据展示形成完整的闭环将为企业提供一站式的互联网数据快速解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15