百度大数据查询平台（免费大数据查询平台）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于百度大数据查询平台的问题，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、大数据可视化分析平台哪个好？

• 2、怎么用百度大数据

• 3、请问有免费的大数据分析平台吗？

• 4、在百度上的搜索大数据都会查到吗

一、大数据可视化分析平台哪个好？

星环科技

星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。

帆软软件

帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。

数据可视化类

数字冰雹

数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。

海云数据

海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。

星图数据

星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。

用户行为/精准营销分析类

大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。

GrowingIO

GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。

神策数据

与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

分析服务类

提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。

百度统计

百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。

Talking Data

TalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。

友盟+

第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

二、怎么用百度大数据

• 百度大数据+

• 连接垂直行业，深挖用户价值

• 精准拓展客户，高效经营管理

• 百度大数据+，是百度开放的新商业“能源库”，旨在面向行业关键诉求，开放百度大数据核心能力，帮助企业先人一步创造新商业机会、实现用户体验的升级换代。

• 百度大数据+，基于百度的海量用户数据，同时与行业垂直数据深度结合，挖掘百度用户千万级标签数据，帮助行业客户对用户进行空间和时间360度的立体洞察。

• 百度大数据+，提供的预测、推荐等深度模型，发挥百度大脑和深度学习的优势，帮助行业客户，实现行业趋势的深入洞察、客群的精准触达、分群精细定价和风险防控等。

百度大数据+，率先与O2O、零售、旅游、房地产、保险、金融等行业的新锐先锋合作，推动和实现大数据驱动业务的愿景。

面向客户

餐饮、影院、美容美发等生活服务商户

解决方案

商圈竞争分析

通过海量LBS定位数据，实时披露人流热力图帮助客户了解店铺所在商圈当前的客流水平、对比同类店铺上座率，发布店铺当前竞争力排名，及时定位店铺问题快速优化解决。

客流智能分析

实时监控店铺客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，全面掌握店铺运行情况，辅助经营情况及时判断。

顾客立体洞察

从性别、年龄、行业、学历、常驻地点等基本特征多维度立体化地了解到店顾客，结合店铺业态深度挖掘消费者兴趣爱好、消费水平、产品类型偏好、人生阶段等特征，提供全面度全方位顾客特征解析，明确需求定位进行精准营销，提升客单价和消费体验。

顾客精准触达

通过对到店消费者精准的偏好分析，构建lookalike模型，打破商圈地缘限制，触达更多潜在顾客，提升到店；结合到店顾客需求分析和挖掘，挖掘二次营销点、提升客单价和老顾客重复消费概率。

舆情口碑分析

大规模机器学习模型深度挖掘全网数据，全面实时掌控店铺受欢迎程度、同业态流行产品及相关热度，及时了解市场风向标、监测店铺口碑健康度，把握危机公关黄金时间。

应用案例

某高端连锁餐饮店铺与百度大数据达成合作，通过实时客流统计入店率、成交率、客单价，分析挖掘出高价值明星店与待改进门店，及时优化提升不足；根据到店新老顾客比例分析定位到某家门店老顾客近期到店有下降，进而推出老顾客回馈套餐，一星期后，老顾客到店率提升15%、周合计销售额增长27%。通过与门店CRM系统打通助力会员管理、会员到店实时触达，用户体验得到极大提升。

面向客户

大型购物商城、连锁商超、垂直类零售商等零售企业，及零售业咨询服务公司

解决方案

精准定向营销

融合到店消费客户的画像、消费数据和百度线上特征数据，构建lookalike模型，锁定潜在目标客户群体，通过线上线下多种渠道触达，进行有的放矢的个性化推送及精准营销。

会员价值管理

零售企业会员画像以及线下消费行为数据，叠加百度线上画像及行为特征，构建商场会员流失预警模型以及商场会员价值评估模型。针对高价值会员以及高流失风险会员，分别进行个性化精准推送，从而达到高价值会员挖掘以及流失会员挽留等会员管理的目的。

顾客深度洞察

从6大维度全面准确地刻画到店顾客的线上线下行为特征，从基本属性到行为模式，从消费水平到人生阶段，多维度立体化地帮助零售企业全面认识自己的顾客，辅助经营管理。

客流智能预测

实时监控商场和店铺的到店客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，基于过往历史数据进行客流分析预测，并可在此基础上调整产品和仓储运营、优化停车排队等服务安排和客流引导，从而提升顾客到店体验及消费粘性。

价值收益

辅助精准营销，提升营销转化

深入洞察消费客户的基础上找到更精准的潜在客户群体，通过线上线下多种渠道进行有的放矢的个性化推送及精准营销，能有效提升潜在客户识别度以及捕获率，从而大幅提升广告投放的ROI，保证营销活动的转化效果。

优化会员管理，拉动收入增长

基于大数据的流失预警模型，能及时有效地识别有流失倾向的会员，分析原因后有针对性的执行流失挽回方案，能有效降低会员流失率；根据会员价值评估模型进行的个性化精准推送，也能激活高价值会员的潜在消费，有效提升高价值会员的ARPU值，为零售企业带来整体收入有效增长。

深入洞察顾客，辅助经营管理

帮助零售企业更全面立体的了解到店顾客，据此优化产品、供应链、仓储、运营、服务等多方面，降低经营管理成本，间接提升收入增长。

预测线下客流，提升消费体验

通过获取的实时到店客流情况，分析预测线下客流，提前安排产品仓储、停车排队、引流导购等，借助大数据的力量帮助提升线下到店的消费体验及顾客粘性。

应用案例

深入洞察顾客，辅助经营管理

百度大数据和朝阳大悦城进行深度合作，对其消费者群体进行多维刻画和细分，基于特定消费者群体历史线下消费行为特征与其在百度线上全局行为数据进行融合打通，学习消费者群体的品牌偏好和消费特征，对其会员进行精准个性化优惠信息短信触达，会员到店消费率 +11%，其中不活跃会员到店消费率+53%，拉动朝阳大悦城19天内会员消费总金额（GMV） +12%，同时提升会员消费体验和顾客粘性。此外基于大悦城现有进场顾客群体洞察分析以及周边人群分析对比，对大悦城潜在会员及消费能力进行预测，指导大悦城线上线下精准营销，有力拉新。

面向客户

景区、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨询类机构等

解决方案

旅游行业宏观分析

应用百度海量搜索数据，及时、有效反映旅游行业酒店、交通、票务等细分行业经营状况，提高经济监测的全面性和及时性。

通过省、市、景区多维度搜索数据分析，宏观掌控旅游行业趋势数据，了解各大景区、酒店、OTA在网民心中的搜索份额和认知度。

目的地游客特征多维分析

从性别、年龄、消费水平、酒店偏好、目的地偏好、游客来源去向等多个维度对目的地游客进行全面交叉分析，辅助景区、酒店、旅行社、航空公司进行游客市场细分、客源流失分析及潜在市场挖掘，有效进行精准营销及新产品线路研发。

实时客流量监控及预测

实时监控目的地当前人群密度，并对未来2小时及未来3-7日客流量及拥挤风险进行预警；辅助景区、政府进行相应的人力、运力安排，保障游客出行安全及体验；帮助酒店、旅行社、OTA基于线路客流量进行房源调配、热点线路产品销售备货、航线运力调配。

实时舆情监控

通过对多个平台舆情数据的整合分析，辅助景区、政府、旅游企业等及时把握舆情事件影响面、网民情感倾向、主要传播节点、及游客关注要点，有效进行舆论引导并制定相应措施，整体提升旅游服务体验。

价值收益

提升精准营销能力

通过对目的地游客特征分析，帮助景区、酒店、旅行社、航空公司进行客源市场细分及潜在市场挖掘，优化营销投放渠道，提升营销精准度。

优化安全管理效率

区域人群分布热力图、客流量预测及风险预警，辅助景区/政府合理安排人力、运力，提升旅游体验，降低安全风险。

提高游客服务质量

辅助景区、政府、旅游企业全面、实时、有效把握舆情事件影响面，有效进行舆论引导并制定相应改进措施，整体提升旅游服务体验。

应用案例

九寨沟

九寨沟景区通过与百度大数据达成合作，利用百度大数据提供的客流量预测服务，在景区网站进行实时客流量预测呈现，提前预知当日及未来2日九寨沟客流量，方便游客进行行前决策；同时景区结合百度预测结果，制定不同客流量下景区安全运营人力及运力安排方案，在旅游小长假及黄金周有效进行相应安排及游客疏导，提升景区运营效率及游客游览体验。

峨眉山

峨眉山景区购买百度大数据旅游行业全面解决方案，全方位提升游客在峨眉山景区的旅游体验。

1、通过对峨眉山游客多维度分析，判断峨眉山重点客源市场分布，进行客源市场细分，准确发现潜在市场，优化营销重点和渠道，实现精准营销；

2、利用百度提供的景区客流量预测服务，结合预测数据，提前进行峨眉山景区运营人力安排，优化安全管控效率；

3、通过百度舆情系统进行峨眉山景区舆情监控，及时了解游客正负面反馈，改善旅游服务， 同时通过网络舆情事件网络关注度及热点事件诊断，可以辅助判断景区阶段性网络营销效果。

面向客户

房地产公司、物业、中介、营销代理商等

解决方案

城市人口动态分析

分析城市人口分布、人口密度、常驻人口变化趋势、人群日常和节假日移动轨迹，帮助地产商更清晰、及时、全面地了解目标城市（地区）人口概况，为选地及营销推广等决策提供参考依据。

目标客户特征分析

从年龄、职业到购房需求、消费习惯、线下行为偏好等，全面细致描绘目标人群特征，帮助开发商挖掘并了解目标用户，制定相应销售策略，辅助线下定点营销。

精准受众营销

针对已购房用户、潜在购房用户的特征分析，利用百度大数据的lookalike模型，找到更多的潜在消费者群体进行针对性广告投放。

行业、项目、品牌舆情分析

分析目标城市（地区）人群对房地产行业是否积极乐观、以及对自身楼盘和竞品项目的评价、购房意愿对比等，帮助了解消费者/潜在消费者的关注点，指导项目、品牌的提升方向并进行针对性营销。

价值收益

了解城市人口，助力科学选地

掌握城市变化速度，了解城市人口分布和移动情况，为地块客流预判和新楼盘选址提供数据支持，同时也帮助地产商更精准评估地块价值。

线上线下精准营销，降低投放成本

颠覆基于传统调研数据得到的营销策略，把广告费投到更有效果的渠道，把地推人力放到目标人群更集中的地区，有的放矢地投放广告，提升广告效果和转化率，同时降低投放成本。

跟踪消费者动态，优化营销策略

第一时间知道消费者和潜在消费者对自身楼盘、竞品楼盘的态度，关注哪些问题，对价格、户型、优惠政策等是否满意，支持地产商制定更有吸引力的营销策略，提升项目和品牌的口碑。

应用案例

与知名房地产商多个楼盘合作，帮助其分析目标客户进行精准广告投放，提升广告效果，降低销售费用。

利用百度大数据将看房客户、附近区域意向客户等潜在客户的数据进行分析，如购房需求特点、消费特征、日常通勤路线等，得到潜在客户的用户特征，利用大数据lookalike模型，在线上找到更多意向客户，针对性投放广告。

此外，通过分析定位目标人群线下活动区域，找到高覆盖地区，选择高效户外媒体，进行针对性的地推活动。将500~1000元的有效电话成本，降低到200~400元左右。

面向客户

金融机构：银行、P2P公司、小贷公司

解决方案

精准受众营销

挖掘和分析营销产品现有客户的线上及线下行为特征，包括客户的常访地点、行为特征、关注偏好等，构建lookalike模型，通过模型寻找到与转化客户特征相似的更多潜在目标客户，进行精准的受众营销——在合适的地方，针对合适的目标用户，进行有的放矢的线上及线下营销推广。

客户流失预测

挖掘和分析现有客户线上及线下行为特征，结合金融机构客户的业务数据变动情况，构建客户流失预警模型，有效识别即将流失的客户，从而采取一定的业务措施进行高价值客户挽留，降低客户流失率。

偿债能力评估

根据贷款客户线上线下行为特征的挖掘，判断客户资产状况、负债状况、消费水平、健康状况等内容，全面评估客户偿债能力，帮助银行、P2P、小贷公司等金融机构评估贷款客户的偿债能力，从而拒绝或减少偿债能力较低的客户贷款金额，降低金融机构的风险资金投入。

偿债意愿识别

通过贷款客户的线上线下行为特征，挖掘客户拒绝履约特征，判断客户信用情况，识别客户欺诈风险，从而拒绝欺诈风险高（偿债意愿低）的客户贷款，降低金融机构的风险资金投入。识别方法包括：

虚假信息挖掘：多维度交叉验证，识别虚假信息

重大风险识别：识别信用卡套现、身份伪造、高频贷款等高危信息

多重黑名单过滤：法院失信、网站用户信息泄露、偷税漏税黑名单等

价值收益

深入洞察客户，提高营销效果

帮助金融机构深入洞察客户，更全面的了解客户，从而针对不同产品或业务服务的特征，找到更精准的客户，在恰当的线上或线下渠道进行更精准的营销，提高金融机构的营销精准度、广告投放的ROI以及线上线下营销活动的效果。

降低客户流失，提升客户黏性

帮助金融机构有效的识别有流失倾向的客户，分析客户流失原因，从而有针对性的开展客户挽留工作并提升业务能力，降低高价值客户流失比率，提高老客户保留率，有效减少收入负增长，为金融机构带来可观的收入增长效益。

丰富客户信息，优化信贷结构

帮助金融机构更全面立体的了解客户信息，全方面、综合性的判断客户的还款能力，根据不同客户还款能力的不同，给予不同额度的授信，从而实现真正的个性化授信，优化整体信贷结构。

识别欺诈风险，提高风控质量

帮助金融机构了解贷款客户历史信用情况及其信用特征，有效识别具有欺诈风险的客户，拒绝欺诈风险高的客户申请，从而降低风险资金的投入，提高整体风控质量及风险识别效率。

应用案例

多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。

面向客户

保险公司

解决方案

精准受众营销

保险潜在客户群体大、行为多样化、不可预测性强。大数据lookalike模型，在对目标客群精准理解的基础上，可以找到更多具有目标客群特点的人群，协助精准营销。

差异化、精细化产品定价

精细化定价决定着保费收入是否能转化为更多的利润。大数据综合评价模型，在传统定价方案基础上，增加对每个客户的综合了解，以便制定更精确的价格方案。

针对寿险，利用大数据分析能力对承保客户进行健康状况分析、行业安全性与健康性评估、兴趣偏好风险等级评估等，精细甄别完美体、标准体、次标准体。

针对车险，通过对客户常出没地点的事故发生情况，急刹车、急转弯等不良驾驶行为出现情况，驾驶行为稳定性判断等数据进行建模提供个性化定价能力。

客户欺诈骗保预警

除了历史有过骗保行为之外还有更多角度可为核保工作带来提升。从真实身份交叉验证、健康状况分析、职业状况立体验证等多个维度建立大数据信用模型，综合评价客户特质和购买保险的真正意向。有效识别拒保体。

价值收益

提升营销效果，提升转化率

精准定位目标客群的特征，预测目标客群的行为。在合适的时间合适的场合直接触达目标客群，减少不必要的营销渠道投资，从而提高营销转化率，带来ROI提升。

个性化差异定价，降低赔付率

了解保户真实需求，全方位衡量保户自身价值与出险概率。抓住低风险保户，差异化甄别高风险保户。从而降低赔付率，也让保户得到实惠。实现保险公司与保户双赢策略。

全方位风控策略，降低风控成本

提前发现客户潜在特征，多方位评估减少信息不对称，第一时间定位拒保体。使防范骗保的工作更提前更精确。从源头减少骗保行为，降低风控成本。

应用案例

多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。

三、请问有免费的大数据分析平台吗？

思迈特软件Smartbi致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案。Smartbi适用于企业级数据分析，帮助企业将异构系统的数据取数到统一的数据仓库中。

Excel更多是个人办公数据处理工具。做企业级的商业数据分析，通常数据来自不同的业务系统，需要数据工程师整合到数据仓库或者介入大数据平台，然后清洗、在输出到数据层工前端的数据分析。整个过程涉及到业务部分——业务数据库——数据仓库——数据/BI部门——业务部门。而Smartbi可以连接企业数据库、数据清洗、整合数据，利用细致的权限分发数据和图表看板，多人合作形成可视化报告。

BI软件数据处理指的是在数据分析之前对数据进行清洗（extract）、转换（transform）、加载（load），简称ETL。源数据可能来自不同的业务系统，它们有不同的数据格式，也包含一些冗余的信息。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后，进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。

我们使用excel做数据计算的时候，往往需要用户进行大量复杂繁琐的的平面单元格公式计算，而用Smartbi进行数据分析时，我们直接在搜索页面输入想要分析的内容，通过AI人机对话，系统自动分析出可视化图，图表也是根据分析情况自动给推荐的。Smartbi自然语言分析基于预训练的语言模型，赋予智能机器人（下文简称小麦）强大的语言解析能力，能快速的将对应的信息反馈给用户，致力于帮助用户更智能的进行大数据分析，以推动业务发展和产业升级。

用户可在系统通过语音或者文字输入的方式传递自然语言，Smartbi会自行解析后将对应业务主题的数据分析结果或者对应的问答信息反馈给用户，提供了更智能的用户交互方式，极大的简化了数据分析的过程。用户也可在前端对小麦反馈的结果进行核实，提供对应的信息给小麦自动调优。

思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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四、在百度上的搜索大数据都会查到吗

＜strong＞在百度上的搜索大数据都会查到。＜/strong＞

真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。现在的搜索引擎已普遍使用超链分析技术，除了分析索引网页本身的内容，还分析索引所有指向该网页的链接的URL、AnchorText、甚至链接周围的文字。所以，有时候，即使某个网页A中并没有某个词比如“恶魔撒旦”，但如果有别的网页B用链接“恶魔撒旦”指向这个网页A，那么用户搜索“恶魔撒旦”时也能找到网页A。而且，如果有越多网页（C、D、E、F??）用名为“恶魔撒旦”的链接指向这个网页A，或者给出这个链接的源网页（B、C、D、E、F??）越优秀，那么网页A在用户搜索“恶魔撒旦”时也会被认为更相关，排序也会越靠前。搜索引擎的原理，可以看做三步：从互联网上抓取网页→建立索引数据库→在索引数据库中搜索排序。从互联网上抓取网页 利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集。

以上就是关于百度大数据查询平台相关问题的回答。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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