杭州奇铭网络科技有限公司（杭州奇铭网络科技有限公司招聘）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于杭州奇铭网络科技有限公司的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、软件行业公司名单库（20190128版）

• 2、杭州品驰网络科技有限公司怎么样？

• 3、杭州酷炫网络科技靠谱吗

• 4、如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能

一、软件行业公司名单库（20190128版）

这是软件行业一些常见的公司名单，希望能给新入行的朋友、关注软件圈的朋友，提供一个可参考的文档。

以下enjoy~

电力行业厂商：远光、北京同方电子、科大国创

文化出版行业厂商：云因、平章、九州时讯、开元时代、晖力科技、和佳

医疗行业厂商：金仕达卫宁、卫宁健康、国臣、英克、JDE、千方、恒瑞、瑞比、亚盛软件、浙大网新、东华软件、veeva、软素、云势、瑞云、弘扬软件

外贸行业厂商：南北软件、畅想软件、富通天下、小满、上海美华

交通行业厂商：北大千方、上海拓东软件公司

资金管理行业厂商：软通动力、保融，九恒星，拜特，还有用友，金蝶、拜特

零售连锁行业厂商：（服装）百胜、伯俊、丽晶、海鼎（零售连锁）、富基融通、蓝灵通、长益科技（长京益康）、百年科技（百年软件）、紫日软件

电子商务、电商系统：商派、旺店通、南讯软件、有赞、珊瑚虫云商、点点客、互帮国际、万里牛、富润、胜途、卖家云、奥科ERP、马帮ERP、店小秘

建筑地产行业厂商：（地产）明源软件、竞优、有明云（saas地产）；（建筑计量、预决算、BIM）鲁班、广联达，嘉码、普华、科耐、邦永、爱德数智、易遨中国

电信行业厂商：新大陆、七喜控股、联信永益、华平股份、瑞迪通无线通信技术、理想信息

银行行业厂商：宇信易诚、高伟达

汽车行业厂商：用友英孚思为DMS系统、华东电脑、软控股份、启明信息、联友科技

制造行业厂商：宝信软件、BAAN、四班、金思维、天心、易锐普、资通电脑

服装行业厂商：MOVEX、上海创数、广州科思、DNA意利科技、丽晶、易神软件、艾诺科

教育行业：金智、浙大网新、释锐、可为时代、深圳浪腾、四川合美软件、紫光软件、正方软件、联奕科技

金融行业：恒生电子、大智慧、长城信息、海隆软件、同花顺、榕基、宝信、银之杰、御银股份、三泰电子、金证股份、湘邮科技、浙大网新、长亮科技、用友金融、衡泰软件、安硕信息、吉贝克、赢时胜、安徽兆尹、上海恺域、携宁科技、枫软科技

餐饮行业：客如云、卓骥、五味科技、餐行健、食为天信息、屏芯科技、企时代、天财商龙、淘点点、二维火、点客来、饿了么企业版

物联网：远望谷、太工天成、华胜天成

智能交通：紫光股份、川大智胜、皖通科技、交技发展、四维图新、塞维智能、银江股份、超图软件

酒店行业：石基信息、美萍、中软、金天鹅、用友酒店、千里马酒店、罗盘、佳弛、华仪、铭岩、别样红、深圳奥狐软件

物流物业：赛百威、好伙伴、吉联新软件、锐特信息、钛腾科技、上海富勒信息、唯智信息、富勒科技、旗鸿信息、永友物业软件、思源、点都软件、微宏物业软件

智慧城市：南天电子信息

系统集成服务：深信服、南天电子信息、南天软件

用友代理商：企通七通紫宏信息喆企致拓软强用诚计算机泊冉软件

金蝶代理商：华蝶信息海蝶 普浪 金功 森辉

sap、oracle、赛捷(sage)、用友、金蝶、神州数码、浪潮、新中大、东软、中软、博科、天元国信、微软、正航软件、管家婆、金算盘、管易、智邦国际、德米萨、通易、精效ERP、万里牛懒人ERP、来钱快速达、任我行、美萍、精算软件、艾特、快普、商友、东华软件

怡海软件、文思软件、合力金桥、强讯、中科软、电信盈科、商能CRM、企能CRM、强讯科技商之讯、和创、神州云动、高亚科技、鹏为软件、智云通、数云信息、速达软件、晨科软件、傲融软件、美特CRM、灵当

saas  CRM

爱客、八百客、百会、车商通SCRM、EC、纷享销客、红圈、码客、前海圆舟、时趣SOCIAL、数云CRM、三猿货栈、神州云动、腾讯企点、外勤365、XTools、小步外勤、销售易、小满CRM、玄讯、群脉

宏景世纪、万古科技、嘉扬、铂金、朗新天霁、明基逐鹿、北森、施特伟、金桥慧远、北森、八爪网络、白金软件、磐哲、勤科、智科、东软、普利斯奇正、Workday successfactors 肯耐珂萨、施特伟、kronos、CDP、佩琪、易路、仁力名才软件（MCHR）、智思信息（智思云）、希听计算机、外服宝信、爱尔的科技、华钦信息、易才博普奥、东宝软件

考勤系统： 盖雅工场、劳勤信息、金麦普科技（易勤，被盖雅工场收购）、勤杰软件、喔趣信息（喔趣考勤）、中控、汉王、科密、钉钉等。

Saas EHR： 云才网络(班步)、云武华科技（才到）、CDP集团、东软（东软慧鼎HCM）、北森云计算（测评、招聘、OKR）、大易（招聘）、摩尔精英（电子行业招聘软件）、雇得易、希瑞亚斯（MoKa招聘官）e成（招聘）、云招科技、有招、同鑫软件

泛微、致远、蓝凌、通达、金和、慧点科技、万户、企源科技、源邮（八点办移动办公）、宏灿、华天动力、协达、华炎、合强、九思、飞企互联、万企明道、微宏、协众、国臣、新思创、西软、绿叶、西默、二进制软件、承元软件、联达动力、龙讯、璐华、数飞、全程、威实软件、赛飞软件、泛普、网赢、科迅、世纪科怡、苏迪科技、旻瑞、晨科软件、启明信息、摩卡、广州红帆、钉钉

法大大、e签宝、上上签、契约锁、大家签、云合同、众签科技、中国云签、1号签、金格信签、君子签、易保全、一签通

普元、Ultimus（安码）中国、K2工作流（中国代理：斯歌信息）、北京起步科技(X5)、炎黄盈动、奥哲网络（H3）、易正、东兰信息、顶点信息、合明软件、星汉、慧正通软、智深BPM、领航、正远软件、合肥凯捷等

久其、元年软件、蓝科、Oracle Hyperion（海波龙）、汉得信息、concur、费控宝、IBM BPC、智达方通、Cognos TM1、汇联易、浪潮、用友、金蝶、鼎捷、易磐、远光、远行钢联、易快报、红橘科技、宝库在线、思凯普、每刻报销

风语者机器人、合力亿捷、环信、快商通、Live800、美洽、美服网络、容联七陌、融云、淘金云客服、网易七鱼、Udesk、V5智能客服、小能、晓多科技、有客云、逸创云客服、云问科技、智齿科技、云软、奇智智能客服、六行君通、53快服

上海聚米信息科技有限公司、深圳市蓝云软件有限公司、深圳市捷为科技有限公司、北京统御至诚科技有限公司、高亚科技（广州）有限公司、北京邦永科技有限公司、艾菲诗软件（上海）有限公司、上海普华科技发展有限公司、诺明软件（上海）有限公司、广州市全周至程软件技术有限公司、奥博思、泰克赛尔软件公司

万达信息、数字政通、卓繁、熙菱、上海互联网软件、天正软件、欧索软件、国泰新点、梦创双杨、华宇软件、立思晨、天源迪科、太极股份、易联众、理想信息、中科恒运

金数据、麦客、问卷网、问卷星、调查派、表单大师、超级表格、简道云、乐调查、表格网

鸿翼软件、多可文档、亿方云、石墨文档、TeamDoc文档管理系统、致得软件、杭州晨科软件、够快文档、宙合云文档管理系统、易度文档

亚马逊云服务、阿里云、腾讯云、浪潮云、华为云、金山云、京东云、网易云、七牛云、青云、Ucloud、有云、又拍云、灵雀云、好雨云、迅达云、品高云、数人云等

帆软、永洪、网易有数、奥威、数加平台、明略数据、神策数据、时趣、达观数据

启信宝、企查查、天眼查、星图数据、清博大数据、亿海蓝、电话邦

科大讯飞、小i机器人、商汤科技、依图科技、格林深瞳、Face++旷视科技、释码大华、思源科安、思必驰、阅面科技、极视角科技、声智科技、声网Agora、西安慧伦普斯信息科技有限公司

企业QQ、企业微信、钉钉、网易云信、蓝信、大象、班聊、微洽、融云、环信

中国舆情网、优捷信达、乐思、红麦、中科点击、泰一舆情、探宝、拓尔思、本果、软云神州、西盈、任子行、FreeBuf.com/网藤风险感知、南京快页数码、博智软件、北京中安智达、三零卫士

网易云课堂、云学堂、网龙多学、魔学院、新风向、知学云、时代光华、云朵课堂、睿泰集团、企学宝、学友科技、、企微云

海软B2B订货、易订货、订货宝、千米云订货、U订货、章鱼侠、订货通、趣订货、速订货、云上订货、鲜桥订货、订货易

数字化医院全面解决方案： 创业、东华软件、北大医信、东软、卫宁健康、中联、智业、和仁、金蝶医疗、用友医疗、众阳、金唐、天网、中科美伦、力锦、天健、复高、成电医星、创星、世轩、河南新星、坐标软件、联众智慧

电子病历： 安博维、嘉和美康、曼茶罗、普诺杰、先联、一丹、北大医信、海泰

数据备份： 上海爱数、杭州美创、火星高科&亚细亚智业、苏州美天网络、信核数据、上讯信息、英方股份、上海联鼎、亿备&广州鼎鼎、和力记易、广州鼎甲、安码科技、南京壹进制、浪擎科技、福建伊时代、敏捷科技、杭州明和、成都世纪顶点、迪思杰

SIEM/日志管理/日志审计/SOC/安管平台 ： 安恒信息、思福迪、360、天融信、启明星辰、东软、蓝盾、蚁巡、江南天安、北信源、上讯信息、赛克蓝德、神州泰岳、交大捷普、派拉软件、瀚思、中铁信睿安、聚铭网络、华清信安、上海纽盾、亚信安全、优炫、安信华、H3C、华青融天、安码科技、北京中安智达、706所、福建伊时代、盛邦安全（WebRay）、瑞达信息、网瑞达、瑞宁公司、兰云科技、安信天行、日志易

网管软件/ITIL/运维管理系统 ： 广通信达、网强、汉远网智、北塔、蚁巡、华为、锐捷、摩卡[华胜天成]、国聿、上讯信息、交大捷普、飞思安诺/飞思网巡、恒安嘉新、优炫、艾科网信、海峡信息、迈科网络、东华软件、金盾软件、赢领科技、远臻、勤智运维、四维创智

应用统一身份管理/身份认证/单点登录/认证网关/PKI/CA/数字证书/令牌/各种KEY ：中金认证、吉大正元、上海CA、飞天诚信、天诚安信、派拉软件、上海格尔、天威诚信、信安世纪、、安识科技、北京安讯奔、九州云腾、极验验证、立思辰、江南信安、山东确信、中科恒伦、上海林果、福建伊时代、龙脉科技、时代亿信、中天航信、芯盾时代、安数科技、锦佰安、竹云科技、宁盾、申石软件、北京玉符科技等。（网络安全部分参考张百川）

二、杭州品驰网络科技有限公司怎么样？

杭州品驰网络科技有限公司是2012-09-18在浙江省杭州市拱墅区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资)，注册地址位于浙江省杭州市拱墅区祥园路28号2幢433室。

杭州品驰网络科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91330105053670438N，企业法人吕吉祥，目前企业处于开业状态。

杭州品驰网络科技有限公司的经营范围是：网络技术、计算机软硬件的技术开发、技术服务；计算机系统集成；广告的设计、制作、代理、发布（除网络广告的发布）；图文设计；计算机软硬件、通讯设备及配件、数码电子产品、家用电器的销售；通讯设备的上门维修（凡涉及许可证、资质证书的，凭有效许可证、资质证书经营）；室内装饰服务；其他无需报经审批的一切合法项目。在浙江省，相近经营范围的公司总注册资本为5904486万元，主要资本集中在1000-5000万和100-1000万规模的企业中，共15600家。本省范围内，当前企业的注册资本属于良好。

杭州品驰网络科技有限公司对外投资0家公司，具有11处分支机构。

通过百度企业信用查看杭州品驰网络科技有限公司更多信息和资讯。

三、杭州酷炫网络科技靠谱吗

靠谱。杭州酷炫潮玩网络科技有限公司，成立于2022年，位于浙江省杭州市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业，是一家受官网认证法律保护的正规公司，所以非常靠谱，经营范围：技术服务、技术开发、技术咨询等。

四、如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能

学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。

1、明确知识框架和学习路径

数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：

SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；

会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；

会用脚本语言进行数据分析，Python or R；

有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；

会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；

熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；

高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。

按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：

1.需要获取外部数据分析师：

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

2.不需要获取外部数据分析师：

SQL语言

python基础知识

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京PM2.5浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！

以上就是关于杭州奇铭网络科技有限公司相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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