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DataSpring是一个基于Flink构建的，支持CDC的流批一体式ETL平台，可支持亿级数据实时数据同步、预处理
FocusGPT是一个数据分析智能体，支持多轮对话，回答您的数据问题，自动生成图表和看板。
可对接各型主流数据库，能跨数据源查询分析，海量数据秒级响应！
智能洞察利用了DataFocusCloud强大的内存计算能力，通过SQL执行经典的算法以分析和识别数据中隐藏的模式和趋势。
小慧是一个自然语言助手，可以识别人类的语音或文字输入问题，理解其含义，并将问题转化为focusSearch支持的关键词语句。
企业的数据分析场景通常都不同，但仍然存在相似性，找找看，有没有你熟悉的？
开放的世界，开源的数据，找找看有没有你感兴趣的数据集
丰富的图表类型，简单搜一搜就可以实现
这里有理智的观点碰撞和交锋，因为一切都要用数据说话
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6大核心应用场景切入，助您轻松解决业务痛点
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让DataFocus搜索引擎技术随时随地为您服务
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“知识就是力量”这句话从未如此重要，这要归功于大数据和数据分析的广泛商业使用。
最适合：任何从社交角度对大数据主题感兴趣的人，以及谷歌搜索如何讲述人类心理。
好评如潮的摘录：
“《人人都说谎》提供了引人入胜、令人惊讶、有时甚至大笑的见解，涉及从经济学到伦理、体育、种族、性别等各个方面，所有这些都来自大数据世界”。
——史蒂文·平克（StevenPinker），《我们本性中更好的天使》（TheBetterAngelsofOurNature）的作者
与此列表中的其他出版物不同，“每个人都说谎”并不是一本全面涵盖大数据技术方面的书。相反，它通过分析谷歌搜索数据可以告诉我们的关于人类行为的信息，提供了该主题的社会视角。这本书的论点是基于这样一个前提，即每个人都在撒谎，即使在回答匿名调查时也是如此。这导致作者相信，我们认为我们对人的了解实际上并不是事实。
“每个人都说谎”获得了许多奖项，包括经济学人年度最佳书籍，企业家顶级商业书籍，亚马逊年度商业和领导力最佳书籍以及纽约时报畅销书。
最适合：希望了解设计数据密集型应用程序的基础知识、可用不同技术的优缺点以及在此过程中取得成功所需的关键概念的软件工程师。
“这是我读过的最伟大的技术书籍之一。它不仅全面彻底，而且易于理解。马丁·克莱普曼（MartinKleppmann）善于以易于理解和遵循的方式解释事物，即使它们的复杂性并非微不足道”。
《设计数据密集型应用程序》一书并不是关于如何设计分布式系统的分步指南，而是提供了一个有经验的视角来理解这个过程。解释主要概念，介绍可用工具和技术的优缺点，并帮助读者浏览数据处理和存储的完整环境。
最适合：适用于首席执行官、企业主、经理和从事业务发展的专业人士。
由著名作家和技术专家BernardMarr撰写的“实践中的扩展现实”提供了易于理解的指南，介绍了XR如何通过来自不同行业的100+示例彻底改变商业格局。
该出版物在2022年商业图书奖中荣获“最佳专业商业书籍”，引导读者发现公司如何在零售、餐厅、制造和整体客户体验等领域利用XR的力量。
考虑到XR技术利用来自用户的大量数据，这可能是一个优势，但也是一个保护和安全方面的挑战，了解汉堡王，宝马和优步等现代组织如何利用隐藏在最近探索的扩展现实世界背后的巨大潜力是一个有趣的读物。
最适合：对于想要学习大数据系统理论的读者，如何在实践中实现它们，以及如何在构建它们后部署和操作它们。
“我最喜欢的是它被组织成理论和插图（实践）章节，因此首先概述和解释理论概念，然后下一章通过支持需求和用例的示例技术指导您完成实际应用。在我看来，这使得这本书非常值得，也因为整体组织结构良好，并且很好地指导了Lambda架构的不同部分。
根据developer.com的说法，Lambda架构是“一种基于lambda演算的数据处理架构，可以大规模处理大量数据，并将大数据系统构建为一系列层。它允许通过横向扩展而不是向上扩展来进行大量数据处理。以这项技术为前提，本书介绍了大数据系统的基础知识，以及如何使用lambda方法成功实现它们，特别是在涉及社交网络或电子商务等网络规模的应用程序时。正如笔者所说，不一定要有大规模数据分析的经验或知识才能理解这本书，但基本的数据库知识是首选。
在谈论结构时，本书经过深思熟虑地分为三个部分，涵盖了构成Lambda架构的层：批处理、服务和速度。这三个部分中的每一部分都以理论章节开始，并以更实际的章节结束，以理解之前提出的所有概念和知识，这是读者真正喜欢内森·马兹的作品的地方。
被称为创造Lambda架构一词的人，合著者NathanMarz是大数据和编程领域的知名专家。他于2011年创立了ApacheStorm项目，该项目后来成为“世界上最受欢迎的流处理器之一，并已被许多世界上最大的公司采用，包括雅虎，微软，阿里巴巴，淘宝，WebMD，Spotify，Yelp”据Marz本人说。另一方面，詹姆斯·沃伦（JamesWarren）是一位成功的分析架构师，具有机器学习和科学计算的背景。
最适合：不知道数据科学意味着什么的新实习生。
本书通过以下方式促进易于理解：
由于其内容范围和清晰的解释，“数据分析变得可访问”已成为美国和全球许多大学的大学教科书。作者AnilMaheshwari博士拥有数据分析的实践和知识;在成为教授之前，他在IBM的数据科学领域工作了9年。
最适合：公司中希望通过使用数据深入了解客户的任何人。
好评如潮摘录：
“对当今价值数十亿美元的公司和企业家一样有用。
—约翰·斯托默，Salesforce.com
“你的竞争对手会利用这本书来超越你。
-迈克·沃尔普，哈布斯波特
但是，不要被欺骗-就像你不需要成为一个真正的创业公司就可以从EricRies的工作中获得很多价值一样，各种规模和形式的公司都可以从“精益分析”中学到很多有价值的信息。这本书有三个主要思想：
在当今世界，每家公司都面临着被颠覆的潜力。这取决于你：你是想通过成为内部创业者从内部颠覆你自己的公司，还是让别人在市场上颠覆你？
从我们的大数据书籍列表中阅读此出版物将为您提供所需的工具包，以确保前者发生而不是后者。
最适合：听说过很多关于预测分析的嗡嗡声，但对该主题没有牢固掌握的人。
“大数据的怪胎经济学。
埃里克·西格尔（EricSiegel）的数据分析书对于任何想要了解什么是预测技术以及如何将它们部署到广泛学科的人来说都是一本令人大开眼界的读物。它不是手册，因此寻找说明的数据科学家会感到失望。虽然有一些关于算法的讨论，包括线性回归或决策树，但即使对于外行来说也很容易理解。
西格尔的研究清楚地表明，预测分析不是公司用来销售更多的偷偷摸摸的程序，而是技术的重大飞跃，通过预测人类行为，可以帮助应对财务风险，改善医疗保健，减少垃圾邮件，加强打击犯罪，是的，促进销售。它最近于2016年1月进行了修订和更新。
最适合：一个有点技术性的读者，擅长Excel，但对数据科学了解不多。
“我最喜欢这本书的地方是，它没有试图挥舞魔杖来治愈公司的所有弊病。相反，它专注于数据和分析技术可以提供具体好处的几个领域，并为您提供足够的入门。
“数据智能”包含具体的提示，说明应用哪些分析技术来有效地处理数据。对于任何在应用数学和PC上的电子表格程序有一点背景的人来说，这都是一本有用的读物。这是一个经过深思熟虑和设计的教程，其中包含许多易于理解的真实示例，适用于必须使用数据集的业务专业人员。
每一章都涵盖了电子表格中的不同技术，包括非线性规划和遗传算法、聚类、图形模块化、图中的数据挖掘、通过逻辑回归的监督AI、集成模型、预测、季节性调整和通过蒙特卡罗模拟的预测间隔，以及从电子表格迁移到R编程语言。
最适合：任何有兴趣通过易于理解的语言和概念全面了解大数据的读者。
“它没有什么”愚蠢“的-一个坚实的概述，以启动您的专业知识”
——EricSiegel，《预测分析世界》的作者和创始人
大数据管理对于希望将数据用作竞争优势的组织来说是一个巨大的挑战。如果您没有必要的技能和工具来正确管理大量数据，那么处理大量数据可能会让人不知所措。考虑到这个问题，这四位信息管理专家的作者整理了《傻瓜大数据》一书。一本富有洞察力的指南，为想要深入了解大数据世界的初学者奠定了基础。这本书以友好易懂的语言编写，共336页，详细探讨了以下主题：
最适合：希望通过利用大数据的力量来发展和发展自己的帝国的新兴创业者。
“任何对这个主题感兴趣的人都必须读书。作者对增长黑客涉及的内容进行了非常全面而简洁的描述，以及如何执行此操作的分步方法。他们令人信服地表明，无论你为初创公司还是大公司工作，增长黑客方法或心态都可以而且应该适用于你。
增长黑客是一种相对较新的现象，它赋予了使用关键见解、数据和数字策略在更有意义、更个人的层面上与目标受众建立联系的术语。如果以正确的方式执行，它会起作用。
最适合：对大数据如何改善我们的生活质量（而不仅仅是商业意义上）感兴趣的读者。
“对大数据革命的乐观和实际的看法-只是让你了解已经发生的重大变化和即将到来的更大变化的事情”——CoryDoctorow，boingboing.com
这是另一本大数据书籍，为读者提供了有关大数据关键问题的更普遍的观点，作者就技术将如何发展提供了他们的观点和见解。对于那些想要了解如何利用大数据来提高人们生活质量的人来说，这将是一本完美的读物-从识别消费者的购物模式到预测流感爆发。
这本书还阐明了大数据的关键特征（数量、种类、速度和准确性）将如何改变我们处理和管理数据的方式。它提到了数据的完整性（而不是抽样），量化和数字化以前无法访问的新信息格式的能力，以及使用新数据库（如Hadoop和NoSQL）和统计工具（机器学习和数据挖掘）来描述大量数据的能力。
最适合：希望在小型和大型组织中启动和管理大数据之旅的经理。
“对于管理者来说，这是一本必读的读物，他们需要对大数据进行直接、无炒作的介绍，在围绕这个令人困惑和错误标签的术语的令人难以置信的噪音中发出清晰而清晰的'信号'。”
本书提供了有关如何制定有关大数据的战略和行动计划，您需要采用哪些技术以及如何雇用合适的人来处理大数据的提示，显然是以经理为导向的。
最适合：管理团队中每当提到大数据或预测分析时都会翻白眼的成员。
“西蒙为非技术人员提供了对”大数据“新世界的非常彻底的探索，并展示了许多公司如何开始利用这一资源来发挥自己的优势。
有两种类型的人应该阅读这本书：一种是不相信大数据和预测分析的优点的人，另一种是对这些主题非常感兴趣以至于他们喜欢了解这些技术的当前用例的人，这就是使它成为最好的大数据书籍之一的原因。
“太大而不能忽视”考察了许多公司（和地方政府！）如何利用大数据为自己谋利的例子，包括：
作者菲尔·西蒙（PhilSimon）是一位演讲者，曾在EA，思科，Zappos和Netflix发表主题演讲，是简化技术信息的专家。Simon认为，大数据不仅是一个潜在的创新领域，而且是你的公司现在必须解决的关键因素，以便在现代市场中生存。他的论点包含紧迫性和清晰度，围绕这一点：大数据不是时尚。这是业务开展方式的巨大变化，而且已经在发生。
“太大而不能忽视”非常没有行话，充满了案例研究和例子，是对大数据的极好介绍，从以下角度来看：大数据能为我和我的组织做什么？
最适合：读过几本数据科学入门书籍并准备挑战自己并深入研究的人。
“这本书在技术基础和业务应用程序之间取得了令人满意的良好平衡：足够的数字和技术细节奠定了坚实的基础，并辅以大量商业案例和示例，以了解技术内容是如何到位的。
许多关于数据分析和大数据的书籍都集中在数据科学的“如何”——技术和机制上。“商业数据科学”也做到了这一点，但也深入探讨了数据科学的“原因”，并提供了对在商业环境中思考数据科学的一些有用方法的见解。
这本书回顾了数据分析的一些基本原则，对于一个有抱负的数据驱动型决策者来说，这是一本很好的读物，他们希望智能地参与使用大数据来改善公司的战略和战术选择。
最后，“商业数据科学”足够详细地解释了当今使用的数据挖掘技术，使用了大量的科学思维，而不会用数字和方程式压倒读者。通过使用技术部分来促进这一点，读者可以根据自己的兴趣选择跳过或吞噬。
最适合：经验丰富的BI专业人员，随时准备深入思考数据分析和大数据中的重要问题。
"...数据仓库和商业智能领域的巡回演出。它深入到行业的每一个角落和缝隙，巨大的成功以及疯狂的深度（两者都揭示了很多）。这本书详细介绍了真正的'数据仓库之父'对他的孩子的看法，而且并不总是很漂亮......”
这本书还作为BI，大数据和数据分析领域的历史，因为Devlin详细介绍了该领域的过去，现在和未来。他这样做是为了挑战现代数据分析和数据收集中的许多假设，通过展示由于现代数据源的数量和速度，旧的最佳实践已经过时的速度有多快。
如果你准备好接受挑战以不同的方式思考，“BusinessunIntelligence”是最好的数据分析书籍之一。
最适合：任何没有数学或分析背景的外行人，他们想在这个领域工作或管理其他数据科学家。
“啧啧！《外行数据科学》是一本很棒的小书。对于对数据科学知之甚少的人来说，这不仅是一个很好的介绍，而且还为那些熟悉数据科学的人提供了几个不同领域的精彩总结。五颗星，照标题说的做。
对于面向数字洞察实际应用的大数据书籍，Numsense！是市场上最伟大的产品之一。这本易于理解的指南不仅以清晰易懂的语言与读者交谈，而且还在A/B测试、社交网络分析、回归、聚类等领域提供了丰富的可操作提示。
这本数据分析书拥有鼓舞人心的真实世界示例和全面的术语表，是任何希望踏上分析启蒙终身旅程的人的必读之作。
最适合：业务数据分析师、顾问和商业分析研究生。
“在一个充斥着炒作和夸张的领域，'大数据世界中的分析'提供了对细节和实施最佳实践的严肃、专注的报道。
这本重要的大数据书旨在成为一种可访问的资源，并不包括所有分析技术的详尽介绍。相反，它突出了真正在公司环境中提供附加值的数据分析技术。
最适合：任何希望通过知名社交媒体平台深入了解基于数据的见解和指标的个人。
“GoharKhan是新兴社交媒体分析领域的先驱。这本最新文本是商业领袖、经理和学者的必读之书，因为它从社交角度通过社交媒体数据提供了对商业价值创造的清晰简洁的理解。
-LaeeqKhan，俄亥俄大学社交媒体分析研究团队主任。
作者关于该主题的知识不仅广泛而令人印象深刻，而且还以这样一种方式呈现，即崭露头角的数据科学家、数字营销人员、社交媒体高管和领导者可以轻松提取无价的信息。
通过使用大数据和分析来完善和推动您的社交媒体策略，您将在竞争中脱颖而出-而这本大数据书将帮助您做到这一点。
最适合：希望了解分析、数据驱动思维的历史、起源和核心理念的个人。
“简明扼要，易于理解，在分析传统中对哲学进行智力刺激的介绍，尤其是其形成阶段。”-ErichReck，加州大学河滨分校教授
作为现存最多产的数据分析书籍之一，这本富有洞察力、内容丰富且令人耳目一新的散文作品是我们列表中更实用的书籍和工具包的理想补充。
本书深入挖掘了该主题的构思和分析思维背后的前提，准确地定义了为什么大数据分析如此有价值，同时提供了易于理解的概念，这些概念将成为您使用可用的数字见解所做的一切的基础。对于任何渴望大数据启蒙的人来说，这是一本真正的必读书。
“我所知道的最有价值的商品是信息，”——戈登·盖科，华尔街
那么，关于大数据的最佳书籍是什么？以下是摘要：
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