2018知名數據分析公司

A. 現在國內做大數據分析最有名的公司有哪個

據我所知，有海致BDP，數據觀，大數據魔鏡，永洪等公司吧。

海致BDP

B. 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

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大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

C. 國內有哪些知名的市場調研、數據發布公司

目前我國共有各類市場調研公司萬余家，小到3.5人的公司，大到上百人的調研團隊，而真正從事調研咨詢服務業務的僅1000餘家，這里著重推薦給您幾家在世界上都非常享有聲譽的調研公司，以及國內近年來發展較快的調研公司。

1、尼爾森
在中國主要提供三大市場研究服務：零售研究，研究覆蓋全國主要城市和城鎮的70多類非耐用消費品；專項研究，包括一些獨創的研究工具，如預測新產品銷售量的BASES、顧客滿意度研究(CustomereQTM)、測量品牌資產的優勝品牌(WinningBrandsTM)以及廣告測試服務，最近推出了在線研究服務。其提供的電視收視率數據和報刊廣告費用監測已成為媒體和廣告行業的通用指標。其研究范圍覆蓋了全國超過75%的廣告市場。
2、匯調研（山東匯景市場研究咨詢）
匯調研是國內最具競爭力的、行業知名度較高的市場研究公司。擁有專業電話訪問系統CATI和網路調研問卷平台，匯調研著力於基礎市場數據的採集，通過科學的項目管理和研究思路，為企業營銷決策提供依據，從而讓企業更了解市場。匯調研專注於國內市場調研，服務網路遍布全國300多個城鎮。擅長領域為滿意度研究、消費者研究、政府第三方評估研究、市場進入研究、新產品開發研究、房地產專項研究等，研究行業涉及汽車、消費品、通信、金融保險、公共事務、房地產、IT等行業。
3、零點有數科技（原零點研究咨詢集團）
1992年成立，總部設在北京，在上海、廣州和武漢設有分公司。是中國專業研究咨詢市場的早期開拓者與市場領導者之一。旗下擁有「零點調查」(專項市場研究)、「前進策略」(轉型管理咨詢)、「指標數據」(共享性社會群體消費文化研究)和「遠景投資」(規范的投資項目選擇與運作管理服務)。提供專業調查咨詢服務零點調查針對不同的客戶需求，提供針對性的研究服務，目前的業務主要定位在消費者研究、品牌研究、評估性研究、產品與營銷研究四大研究領域。

4、新華信
其前身是成立於1992年的新華信商業風險管理有限公司市場研究事業部。2001年，新華信重組為新華信集團。致力於「專業化市場研究+與行業結合+營銷咨詢」。在汽車、電信、IT、醫葯和工業產品等領域擁有豐富的項目經驗，總結和發展出了新華信自主的行業問題研究模型，如新華信汽車領域市場研究模型、新華信電信領域市場研究模型、新華信產業研究模型、新華信醫葯領域市場研究模型等。
5、益普索中國（Ipsos）
益普索（Ipsos）是全球領先的市場研究集團，於1975年成立於法國巴黎，1999年在巴黎上市，2000年進入中國，企業擁有豐富的專業研究產品線和行業專長，研究領域覆蓋廣告和品牌研究、營銷研究、媒介研究、公眾事務與社會研究、滿意度與忠誠度研究、數據採集與處理，汽車研究以及金融與服務研究。服務范圍覆蓋了快消、金融、汽車、IT/電信、醫葯保健等眾多行業。
6、捷孚凱（GFK）
總部位於德國紐倫堡的GfK集團，是全球五大市場研究集團之一，擁有80年的發展歷史。，2005年，GfK集團全球年營業收入超過10億歐元，在全球擁有超過6000人的全職員工，在69個國家和地區設有120多個分公司和分支機構。GfK集團目前在全球范圍內的市場研究業務，涉及專項研究、醫療保健研究、消費電子零研、消費者追蹤、媒介研究等

另外還有一些像：華通明略、匯調研、蓋洛普、艾瑞咨詢、易觀國際、央視市場研究CTR、央視-索福瑞、慧聰、賽諾等，名單不一定全，但是都是一些市場佔有率比較大，比較有影響力的了，有興趣大家可以去搜索引擎搜搜這些公司的資料。

D. 大型數據分析公司有哪些

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數

據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

E. 國內綜合實力最強的大數據公司有哪些

國內綜合實力最強的大數據公司有：

1、阿里巴巴 阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。

2、華為 華為雲服務整合了高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，近來華為大數據存儲實現了統一管理40PB文件系統

3、網路 網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。近來網路正式發布大數據引擎，將在政府、醫療、金融、零售、教育等傳統領域率先開展對外合作。

4、浪潮 浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據，並已建立5大類數據分類處理演算法。近日成功發布海量存儲系統的最新代表產品AS130000。

5、騰訊 騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，騰訊的思路主要是用數據改進產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。

6、 探碼科技 探碼科技自主研發的DYSON只能分析系統，可以完整的實現大數據的採集、分析、處理。一直做的國外項目美國最大的律師平台、醫生平台和酒店、機票預訂平台的數據採集、分析、處理。將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。

7、中興通訊 中興通訊推出的「聚焦ICT服務的高效數據中心整體服務解決方案」，可幫助運營商有效解決大數據時代建設IDC面臨的大部分問題，提升運營商ICT融合服務能力。

8、神州融 神州融整合了國內權威的第三方徵信機構和電商平台等信貸應用場景的徵信大數據，通過覆蓋信貸全生命周期管理的頂尖風控技術，為微金融機構提供大數據驅動的信貸風控決策服務。

9、中科曙光

中科曙光XData大數據一體機可實現任務自動分解，並在多數據模塊上並行執行，全面提高了復雜查詢條件下的效率。

10、華勝天成

勝天成自主研發的大數據產品「i維數據」，頗具創新，近期又與IBM達成戰略合作關系，涵蓋Linux on Power市場、智慧城市、存儲業務、管理服務、咨詢與應用管理服務。

國內做大數據的公司依舊分為兩類：一類是現在已經有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭以及華為、浪潮、中興等國內領軍企業，涵蓋了數據採集，數據存儲，數據分析，數據可視化以及數據安全等領域；另一類則是初創的大數據公司，他們依賴於大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。其中大部分的大數據應用還是需要第三方公司提供服務。

值得一提的是，在初創公司當中探碼科技是一匹黑馬，擅長美國互聯網前沿技術，崇尚矽谷創業模式，自主研發有核心技術，曾開發並維護美國擁有上千萬用戶級的網站，並在網路數據採集，大數據解析方面具有突出的能力，也將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。

F. 國內大數據行業有哪些比較知名的公司

海鰻雲旅遊大數據平台，就是專業做旅遊大數據的公司，擁有自己的旅遊大數據平台。

G. 中國有哪些數據分析公司

目前國內專注於數據分析業務的公司主要是項目數據分析師事務所，據我所知北京有中顥潤項目數據分析師事務所，這個是最早成立的事務所，名氣很大

H. 國內比較好的大數據 公司有哪些

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數

據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。