夫唯域名网互联网数据统计平台有哪些
起初，在我们国内，最为熟知的数据统计平台非百度莫属，相信大家都不陌生，都曾使用过。国内的百度搜索引擎，提供了关键词的走势研究、需求图谱和受众画像等数据，对于研究国内的搜索趋势具有极高的参考价值，是一个相当不错的平台！
再比如享誉全球的谷歌，相信大家也都曾使用过，利用谷歌搜索问题，它会提供不同国家、不同时期、不同主题的搜索趋势数据和排行榜。谷歌内容全面，作为早期发展起来的互联网数据统计平台，在各个方面都比较完善，用谷歌分析数据也是一个不错的选择。
实际上，每个平台都有自己的优势，例如艾瑞咨询就是提供互联网领域各个行业的数据报告，在国内具有一定的影响力。还有国家统计局，它是一个提供学习经济统计和分析必备的网站，读书时经常使用，还有一个网站主要是提供国家和各省份的国民经济数据。再有就是“IT桔子”，它是一个收集和汇总了国内IT和互联网领域的企业信息，包括创始人、产品、融资、团队等数据。
上面所介绍的这些，综合性较强的就是百度和谷歌，下面那些网站都是一些在个别领域综合性较强的，以上所介绍的这些希望可以为你们提供参考！
常用的大数据统计软件有哪些
工具介绍
1、前端展示
用于展示分析的前端开源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等等。
用于展示分析的商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos、BO、Microsoft Power BI、Oracle、Microstrategy、QlikView、Tableau。
国内的有BDP、国云数据（大数据魔镜）、思迈特、FineBI等等。
2、数据仓库
有Teradata AsterData、EMC GreenPlum、HP Vertica等等。
3、数据集市
有QlikView、Tableau、Style Intelligence等等。
扩展资料
大数据统计的六个基本方面
1、Analytic Visualizations（可视化统计）
无论是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己“说话”，让观众听到结果。
2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。聚类、分割、孤立点分析等算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities（预测性统计能力）
数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性统计可以让分析员根据可视化统计和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、Semantic Engines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
6、数据存储，数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
