大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于tableau分析股票的问题，于是小编就整理了1个相关介绍tableau分析股票的解答，让我们一起看看吧。
从数据源角度，可以将大数据统计工具分两类：有数据源和无数据源。
解释：依靠海量网络数据为数据源，整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。
此类工具包括：
百度指数：以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台：
5118：可掌控一些大网站运营所需的关键数据（如今日头条）
阿里指数：电商必备的行业价格、供应、采购趋势分析工具
其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数……
大数据的数据来源主要有三个渠道，分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用（Web和App），所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。
物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例，物联网产生的数据多以非结构化数据为主，包括视频、音频、传感数据等等。物联网的应用领域众多，比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据，通常情况下这些数据的采集都是有严格要求的，是不能开放给个人的。如果个人要想获得这部分数据，一个比较可行的方案是跟数据采集者进行合作，比如做数据分析等业务。
传统信息系统涵盖的领域非常广泛，有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等，传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主，而且往往有较高的精确度和关联关系，这部分数据的价值密度也是相对比较高的。
但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容，所以这部分内容通常是受到严密保护的。随着大数据技术的发展，业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高，经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯，所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。
互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真假难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类。
至于大数据分析工具，推荐2个给你。
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
来看看它做的dashboard吧：
“大数据的运用，汽车私人定制服务已经不远。”
这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子，分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子，抛砖引玉。
2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆，而且预计在未来的销量还会增加，到2020年达到3000万辆。
汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案，对于未来汽车的发展趋势，业界基本上有一个共识，未来的汽车会朝着“电动化，网联化，智能化，共享化”四个方向发展。
基于汽车网联化的发展，形成了以用户为中心的生态链，如下图：
围绕在车主周围，有不同层级的参与者。传统的主机厂，汽车制造商，硬件供应商，4S店，只是其中很一小部分。还有各种服务商，提供商，开发商，保险公司，传媒，甚至教育机构，也扮演着重要的角色。
车联网能够将这些参与者全部连接起来，靠什么？
汽车产业数据，驾驶行为数据，汽车感知数据，外部环境数据，还有最重要的人的社会数据，都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。
大数据或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）（value）的优先顺序是成功的关键。
大数据处理具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
我了解的利用大数据引擎系统帮助传统企业做精准营销的公司是湖北米多科技，他们有完整的数据系统，利用二维码为入口，全场景赋码的理念和空码赋值的技术，重构传统品牌企业大数据基因。关于如何获取大数据和如何进行统计分析，你可以查查他们的官网 湖北米多科技 了解详细的信息。
到此，以上就是小编对于tableau分析股票的问题就介绍到这了，希望介绍关于tableau分析股票的1点解答对大家有用。
