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大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜（大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜最新）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-21 13:11:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 133 問大家

大家好！今天讓小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

文章目錄列表:

1、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些
2、國內(nèi)做大數(shù)據(jù)技術(shù)比較好的公司有哪些？
3、脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)
4、目前國內(nèi)有哪些好用的大數(shù)據(jù)分析平臺？

大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜（大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜最新）

一、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢，也是一個(gè)改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競爭力。

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對市場需求，為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖耍瑢Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當(dāng)屬Hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進(jìn)一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運(yùn)作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)

學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。

3. 預(yù)測性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4. 語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計(jì)算語言學(xué)。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：

假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、

因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：

分類（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會有成千上萬的用戶

來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時(shí)使

用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

二、國內(nèi)做大數(shù)據(jù)技術(shù)比較好的公司有哪些？

星環(huán)科技

星環(huán)信息科技主要從事大數(shù)據(jù)時(shí)代核心平臺數(shù)據(jù)庫軟件的研發(fā)與服務(wù)，被Gartner列為國際主流Hadoop發(fā)行版廠商。其產(chǎn)品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數(shù)據(jù)挖掘組件Transwarp Discover。

帆軟軟件

帆軟軟件由報(bào)表軟件FineReport起家，目前已成為報(bào)表領(lǐng)域的權(quán)威者，擁有10年企業(yè)數(shù)據(jù)分析的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。后發(fā)布的商業(yè)智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)可視化分析；提供PC端、移動端、大屏的可視化方案，廣泛應(yīng)用于銀行、電商、地產(chǎn)、醫(yī)藥、制造、電信、制造、化工等行業(yè)，擁有成熟的行業(yè)化解決方案。

數(shù)據(jù)可視化類

數(shù)字冰雹

數(shù)字冰雹主營大數(shù)據(jù)可視化業(yè)務(wù)，提供集設(shè)計(jì)、程序開發(fā)、硬件集成為一體的解決方案，廣泛應(yīng)用于航天戰(zhàn)場、智慧城市、網(wǎng)絡(luò)安全、企業(yè)管理、工業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域。

海云數(shù)據(jù)

海云數(shù)據(jù)的產(chǎn)品——圖易能夠集成用戶內(nèi)部系統(tǒng)大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在真實(shí)的數(shù)據(jù)源上，將行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的可視分析。目前主要應(yīng)用于公安、航空、快消、制造、金融、醫(yī)療、信息安全等領(lǐng)域。

星圖數(shù)據(jù)

星圖數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)公司，涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領(lǐng)域?；诜植际酱髷?shù)據(jù)獲取與存儲系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理及分析，具有自有的大數(shù)據(jù)分析體系和云計(jì)算處理技術(shù)。

用戶行為/精準(zhǔn)營銷分析類

大數(shù)據(jù)技術(shù)使得用戶在互聯(lián)網(wǎng)的行為，得到精準(zhǔn)定位，從而細(xì)化營銷方案、快速迭代產(chǎn)品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數(shù)據(jù)等。

GrowingIO

GrowingIO是基于互聯(lián)網(wǎng)的用戶行為數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，具有無埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可以通過網(wǎng)頁或APP的瀏覽軌跡、點(diǎn)擊記錄和鼠標(biāo)滑動軌跡等行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)分析，用于優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營。

神策數(shù)據(jù)

與GrowingIO類似，也是基于用戶網(wǎng)絡(luò)行為，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。技術(shù)上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 接口，同時(shí)與 MapReduce 和 Spark 等計(jì)算引擎無縫融合，隨時(shí)以最高效的方式來訪問干凈、規(guī)范的數(shù)據(jù)。

分析服務(wù)類

提供輿情分析的有百度統(tǒng)計(jì)、品友互動、Talking data、友盟、中科數(shù)據(jù)等等。

百度統(tǒng)計(jì)

百度統(tǒng)計(jì)是專業(yè)的網(wǎng)站流量分析工具，和GA類似，提供免費(fèi)的流量分析、來源分析、網(wǎng)站分析等多種統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)，能夠告訴用戶訪客是如何找到并瀏覽用戶的網(wǎng)站，在網(wǎng)站上做了些什么，以此來改善訪客在用戶的網(wǎng)站上的使用體驗(yàn)。

Talking Data

TalkingData是獨(dú)立的第三方移動數(shù)據(jù)服務(wù)品牌。其產(chǎn)品及服務(wù)涵蓋移動應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、移動廣告監(jiān)測、移動游戲運(yùn)營、公共數(shù)據(jù)查詢、綜合數(shù)據(jù)管理等多款極具針對性的產(chǎn)品及服務(wù)。在銀行、互聯(lián)網(wǎng)、電商行業(yè)有廣泛的數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用。

友盟+

第三方全域大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，通過全面覆蓋PC、手機(jī)、傳感器、無線路由器等多種設(shè)備數(shù)據(jù)，打造全域數(shù)據(jù)平臺。提供全業(yè)務(wù)鏈數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案，包括基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、運(yùn)營分析、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營和管理。

三、脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)

脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)

脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)，職場社區(qū)脈脈今日宣布推出公司點(diǎn)評系統(tǒng)，匯聚千萬員工超過10萬家公司的點(diǎn)評內(nèi)容，幫助職場人更客觀的認(rèn)知招聘企業(yè)。脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)。

脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)1

近日，職場社區(qū)脈脈推出公司點(diǎn)評系統(tǒng)，以"先看點(diǎn)評再找工作"為定義，探尋新興求職模式。脈脈創(chuàng)始人兼CEO林凡表示，過去20年，點(diǎn)評機(jī)制深刻地改變了消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，脈脈公司點(diǎn)評模式將改變招聘行業(yè)，推動招聘進(jìn)入“點(diǎn)評時(shí)代”。

林凡認(rèn)為，傳統(tǒng)的自夸招聘模式存在很強(qiáng)的信息不對稱，職場信息更多是招聘方篩選過濾的信息，求職者很難掌握多維度的真實(shí)信息。這種主觀的信息過濾讓求職者和招聘企業(yè)容易發(fā)生錯(cuò)配，從而導(dǎo)致雙方的選擇成本變高。林凡說，"每個(gè)職場人踩過最大的坑是信息不對稱的坑，錯(cuò)配也在傷害每一個(gè)渴望人才的優(yōu)質(zhì)企業(yè)"。

他認(rèn)為，通過脈脈公司點(diǎn)評，“讓所有人幫助所有人”，打破了信息隔閡困局，讓職場信息更為真實(shí)、客觀、全面的呈現(xiàn)。求職者減少了誤判錯(cuò)判可能帶來的巨大選擇成本，脈脈提出“先看點(diǎn)評，再找工作”的理念，將重新定義求職模式，幫助職場人和企業(yè)能夠更好的找到最適配的對方。"消費(fèi)點(diǎn)評，讓差評店鋪消失了；脈脈公司點(diǎn)評，將讓差評公司消失。脈脈公司點(diǎn)評一小步，招聘行業(yè)一大步。"林凡表示，脈脈公司點(diǎn)評目前雖然還不完美，還有很大的改進(jìn)空間，但是站在正確的趨勢上，脈脈也邀請所有職場人和企業(yè)一起共創(chuàng)。

脈脈人才智庫的調(diào)研顯示，91%的求職者會主動搜集企業(yè)信息，給企業(yè)做“背景調(diào)查”。因?yàn)榻o用戶提供了重要的參考價(jià)值，脈脈公司點(diǎn)評系統(tǒng)上線后快速"圈粉"。林凡表示，公司點(diǎn)評的根本，是找到人才最適配的公司和崗位。

至于是否會產(chǎn)生點(diǎn)評導(dǎo)致“沒有一個(gè)好公司”的問題，林凡認(rèn)為，需要多方面的運(yùn)營以及更多的數(shù)據(jù)，經(jīng)得起員工點(diǎn)評的公司才是好公司，經(jīng)得起離職員工點(diǎn)評的公司才是卓越的公司。

據(jù)了解，脈脈注冊用戶已超過1.1億，內(nèi)容社區(qū)發(fā)帖量570萬，招聘服務(wù)鏈接了718萬職場人，積聚了千萬員工、超過十萬家公司的點(diǎn)評，已經(jīng)建立起龐大的數(shù)據(jù)庫。

值得注意的是，此次春招期間脈脈還推出了基于平臺大數(shù)據(jù)和用戶真實(shí)評分產(chǎn)生的"職得去"榜單，例如團(tuán)隊(duì)氛圍榜、最無年齡焦慮公司榜等，滿足當(dāng)下人才求職的多元需求。此外，脈脈聯(lián)合創(chuàng)始人王倩透露，根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，近七成用戶覺得脈脈"職得去"榜單幫助到了職業(yè)選擇，在下次跳槽前，會想要主動看榜單。脈脈推出的不僅是一個(gè)榜單，而是讓用戶認(rèn)知破圈，擁有新選擇新可能。

脈脈上線公司點(diǎn)評服務(wù)2

職場社區(qū)脈脈今日宣布推出公司點(diǎn)評系統(tǒng)，匯聚千萬員工超過10萬家公司的點(diǎn)評內(nèi)容，幫助職場人更客觀的認(rèn)知招聘企業(yè)。

脈脈創(chuàng)始人兼CEO林凡認(rèn)為，傳統(tǒng)的自夸招聘模式存在很強(qiáng)的信息不對稱，職場信息更多是招聘方篩選過濾的信息，求職者很難掌握多維度的真實(shí)信息。這種主觀的信息過濾讓求職者和招聘企業(yè)容易發(fā)生錯(cuò)配，從而導(dǎo)致雙方的選擇成本都很高。通過脈脈公司點(diǎn)評，讓職場信息更真實(shí)、客觀、全面的呈現(xiàn)。

針對職場信息的不對稱等問題，脈脈于近日推出了公司點(diǎn)評系統(tǒng)，以先看點(diǎn)評再找工作重新定義求職模式。林凡對此表示，過去20年，點(diǎn)評機(jī)制深刻地改變了消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，脈脈公司點(diǎn)評必將改變招聘行業(yè)，推動招聘進(jìn)入“點(diǎn)評時(shí)代”。

脈脈點(diǎn)評內(nèi)容的參考價(jià)值與其職場用戶樣本量級、內(nèi)容含金量、真實(shí)性等因素息息相關(guān)。官方數(shù)據(jù)顯示，脈脈注冊用戶已超過1.1億，內(nèi)容社區(qū)發(fā)帖量570萬，招聘服務(wù)鏈接了718萬職場人，積聚了超過十萬家公司的'點(diǎn)評，為“先看點(diǎn)評再找工作”模式提供了支撐。

根據(jù)脈脈人才智庫的調(diào)研顯示，91%的求職者會主動搜集企業(yè)信息，給企業(yè)做“背景調(diào)查”。正是為用戶提供了多維度的職業(yè)信息，脈脈用戶快速增長。目前，脈脈注冊用戶已超過1.1億，內(nèi)容社區(qū)發(fā)帖量570萬，招聘服務(wù)鏈接了718萬職場人，積聚了千萬員工、超過十萬家公司的點(diǎn)評。

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作為目前中國職場社交賽道上的領(lǐng)導(dǎo)者,脈脈一直致力于打通“社交場”與“機(jī)遇場”,幫助用戶更好地進(jìn)行職業(yè)選擇,幫助企業(yè)更好地與人才建立連接。

2月16日，職場社區(qū)脈脈宣布推出公司點(diǎn)評系統(tǒng)，脈脈創(chuàng)始人兼CEO林凡表示，過去20年，點(diǎn)評機(jī)制深刻地改變了消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，點(diǎn)評也將改變招聘行業(yè)，推動招聘進(jìn)入“點(diǎn)評時(shí)代”。

他認(rèn)為，點(diǎn)評模式打破了信息隔閡困局，讓職場信息更為真實(shí)、客觀、全面地呈現(xiàn)。求職者減少了誤判錯(cuò)判可能帶來的巨大選擇成本。

今年春招，脈脈還推出了基于平臺大數(shù)據(jù)和用戶真實(shí)評分產(chǎn)生的“職得去”榜單，例如團(tuán)隊(duì)氛圍榜、最無年齡焦慮公司榜等，打造了一系列職場標(biāo)簽，涵蓋薪資福利、企業(yè)文化、組織架構(gòu)、崗位配置、職級升遷、業(yè)務(wù)發(fā)展等職場人關(guān)注的職場信息。

脈脈大數(shù)據(jù)顯示，91%的求職者會主動搜集企業(yè)信息，給企業(yè)做“背景調(diào)查”。最新數(shù)據(jù)顯示，脈脈注冊用戶已超過1.1億，內(nèi)容社區(qū)發(fā)帖量570萬。

脈脈的“職得去”評價(jià)體系更加強(qiáng)調(diào)“真員工、真評分、真口碑”。脈脈將根據(jù)企業(yè)綜合活躍大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合員工或前員工真實(shí)打分及評價(jià)，給出當(dāng)下最值得去的企業(yè)排行榜單。

用戶可以為在職公司或曾經(jīng)工作過的公司打分點(diǎn)評。該榜單設(shè)置有多個(gè)評價(jià)維度，用戶可在薪資福利、團(tuán)隊(duì)氛圍、個(gè)人發(fā)展、業(yè)務(wù)前景四個(gè)方面為公司打分點(diǎn)評，并給出公司總體評分。

四、目前國內(nèi)有哪些好用的大數(shù)據(jù)分析平臺？

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通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

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