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產(chǎn)品介紹

Aleiye是企業(yè)交付式大數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。采用獨(dú)立部署的方式安裝在企業(yè)內(nèi)部,同時(shí),能夠使用多種接入手段將企業(yè)內(nèi)部所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,為企業(yè)在運(yùn)維、研發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、等多個(gè)部門(mén)及管理層提供統(tǒng)一的檢索、分析和挖掘的服務(wù)。同時(shí),通過(guò)接口可實(shí)現(xiàn)二次開(kāi)發(fā),以滿足業(yè)務(wù)深入定制需求,讓企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用一目了然。

數(shù)據(jù)整合
通過(guò)API、協(xié)議、采集器、文件上傳、
FTP、SNMP等方式接入全平臺(tái)數(shù)據(jù)并整合
搜索引擎技術(shù)
利用Index、HDFS、MongoDB等獨(dú)特的
資料存儲(chǔ)方式,快速找出你的資料
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
根據(jù)條件規(guī)則,快速找出互相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),
生成關(guān)聯(lián)分析、 統(tǒng)計(jì)和報(bào)表
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
利用優(yōu)秀的數(shù)學(xué)運(yùn)算能力和數(shù)學(xué)模型,
將搜索出的數(shù)據(jù)做深層次的數(shù)據(jù)挖掘
高擴(kuò)容
分布式架構(gòu),通過(guò)增加設(shè)備數(shù)量,
能可靠地存儲(chǔ)和處理PB數(shù)據(jù)。
低成本
通過(guò)普通機(jī)器組成的服務(wù)器群來(lái)分發(fā)以及處理數(shù)據(jù)。
這些服務(wù)器群甚至可達(dá)數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)。
高效率
通過(guò)并行處理和內(nèi)存運(yùn)算方式,處理非常的
快速。單臺(tái)服務(wù)器即能每秒處理20萬(wàn)事件。
高可靠
自動(dòng)地維護(hù)數(shù)據(jù)的多份復(fù)制,并且在任務(wù)
失敗后能自動(dòng)地重新部署計(jì)算任務(wù)。
高兼容
通過(guò)強(qiáng)大的采集系統(tǒng),能兼容任意格式的結(jié)構(gòu)化和
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。兼容SAAS版本和本地版本。
高智能
通過(guò)智能策略庫(kù)和關(guān)聯(lián)模型,及外在專家?guī)臁?br />數(shù)據(jù)庫(kù)接口,智能化處理事件。
  • 中國(guó)人民解放軍

減少流失,促進(jìn)轉(zhuǎn)化

了解用戶在漏斗每一步的轉(zhuǎn)化情況,并知道哪些用戶
在哪些環(huán)節(jié)發(fā)生了流失,以針對(duì)性的優(yōu)化,提高轉(zhuǎn)化率。

真正理解你的用戶

你的用戶到底是些什么樣的人?他們究竟在如何使用
你的產(chǎn)品?
現(xiàn)在,你不僅可以看到各個(gè)用戶群的群體畫(huà)像,還可
以了解到每一個(gè)用戶的每一個(gè)行為。

提升留存

諸葛io可以告訴你,你的每一次試錯(cuò)、改進(jìn),對(duì)用戶
留存所產(chǎn)生的影響,并幫你找到發(fā)生什么行為的用戶
更容易留存下來(lái)。

新增數(shù)量?你更應(yīng)該關(guān)
注新增質(zhì)量

十個(gè)垃圾用戶不如一個(gè)有效用戶。
對(duì)比各個(gè)渠道、活動(dòng)所帶來(lái)新用戶的后續(xù)轉(zhuǎn)化、留存情況,
以有效地衡量新增質(zhì)量。

獲取一個(gè)新用戶,不如
喚回一個(gè)老用戶

用戶在初次使用后第三天流失率最高?
沒(méi)關(guān)系,你可以針對(duì)這部分用戶定向推送消息,以盡可能
多的喚回他們。

不單是工具,更多的是
服務(wù)

除了簡(jiǎn)單易用的工具,諸葛io還很樂(lè)意為客戶提供更多以
數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的服務(wù),幫助用戶通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。
在諸葛io工作的數(shù)位擁有豐富Growth Hacking經(jīng)驗(yàn)的分析
師們,讓我們堅(jiān)信我們能做到這一點(diǎn)。

2,000+

應(yīng)用

2.6億+

終端覆蓋

110億+

用戶行為記錄

大數(shù)據(jù)動(dòng)向

網(wǎng)購(gòu)評(píng)論是真是假?文本挖掘告訴你

數(shù)控小V   2017-01-07   干貨教程

剛剛過(guò)去的雙11、雙12網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物節(jié)中,無(wú)數(shù)網(wǎng)友在各個(gè)電商網(wǎng)站的促銷大旗下開(kāi)啟了買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)模式。不過(guò),當(dāng)你在網(wǎng)上選購(gòu)商品時(shí),同類的商品成千上萬(wàn),哪些因素會(huì)影響你選購(gòu)某件商品呢?商品評(píng)論一定...

數(shù)據(jù)挖掘系列篇(2):會(huì)員分析

數(shù)控小V   2017-01-07   數(shù)據(jù)挖掘

作者:宿痕 說(shuō)到數(shù)據(jù)挖掘,就不得不說(shuō)到會(huì)員分析。老生常談的問(wèn)題,包括會(huì)員分級(jí)、用戶畫(huà)像、會(huì)員個(gè)性化營(yíng)銷、會(huì)員價(jià)值挖掘等等。而現(xiàn)在圍繞會(huì)員的運(yùn)營(yíng)模式也在發(fā)生著變化,從過(guò)去做產(chǎn)品,到...

譯|5個(gè)頂級(jí)的圖形可視化工具

Optimus Prime   2017-01-07   數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化就是將數(shù)據(jù)按照視覺(jué)格式,如圖形,表格或地圖展示數(shù)據(jù)的過(guò)程。這種方法通常被用來(lái)從一個(gè)數(shù)據(jù)快照中獲取更多的信息,而其他的方法可能需要通過(guò)成堆的電子表格和大量的報(bào)告來(lái)進(jìn)行儲(chǔ)...

大數(shù)據(jù)與個(gè)人信貸不良資產(chǎn)管理

莫扎特   2017-01-07   大數(shù)據(jù)應(yīng)用

第六屆(2015)華南信用管理論壇為了激發(fā)、引導(dǎo)、凝聚社會(huì)各界對(duì)社會(huì)信用體系建設(shè)的關(guān)注和研究,圍繞主題開(kāi)展了征文活動(dòng)。由百融金服副總裁王立新等人撰寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)與個(gè)人信貸不良資產(chǎn)管理》...

Evariant:九張圖讀懂大數(shù)據(jù)醫(yī)療

小六子   2017-01-06   大數(shù)據(jù)醫(yī)療

人們都想選擇個(gè)性化的健康醫(yī)療,為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),我們必須讓大數(shù)據(jù)參與到破譯和分析個(gè)人的所思、所需中。除了作為一個(gè)行業(yè)的流行語(yǔ)以外,大數(shù)據(jù)可以為醫(yī)療保健工作者和消費(fèi)者帶來(lái)怎樣的成...

因職業(yè)角色而異的十大數(shù)據(jù)科學(xué)技能

小六子   2017-01-06   數(shù)據(jù)科學(xué)家

數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)踐需要三個(gè)一般領(lǐng)域的技能:商業(yè)洞察、計(jì)算機(jī)技術(shù)/編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)/數(shù)學(xué)。與詢問(wèn)對(duì)象有關(guān),具體的重要技能集合總是在變化。Dave Holts描述了得到數(shù)據(jù)科學(xué)家工作所需要的技能,F(xiàn)err...

3000字概括《大數(shù)據(jù)時(shí)代》

LinkinPark   2017-01-06   評(píng)論

摘要:近期有些起伏,這種情況最適合回歸書(shū)本,尋找一些你內(nèi)心認(rèn)同的東西。這幾天花了點(diǎn)時(shí)間重溫《大數(shù)據(jù)時(shí)代》,整理、總結(jié)出了精華的東西,分享給大家。 大數(shù)據(jù)引起了變革當(dāng)今社會(huì)所獨(dú)有...

你確定你真的懂用戶畫(huà)像?

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

  什么是用戶畫(huà)像?在互聯(lián)網(wǎng)逐漸步入大數(shù)據(jù)時(shí)代后,不可避免的給企業(yè)及消費(fèi)者行為帶來(lái)一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過(guò)于,消費(fèi)者的一切行為在企業(yè)面前似乎都將是“可視化”的。隨...

數(shù)據(jù)挖掘系列篇(1):總結(jié)職業(yè)

莫扎特   2017-01-06   數(shù)據(jù)挖掘

作者:宿痕 今天下半年計(jì)劃把數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)這些東西都擼一把,很可能以后就沒(méi)有時(shí)間再來(lái)擼了。希望各位也能互相監(jiān)督,看看今年過(guò)年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。還...

數(shù)據(jù)模型需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)?

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

毫無(wú)疑問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的一部分,在使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的時(shí)候工程師除了要選擇合適的算法之外還需要選擇合適的樣本數(shù)據(jù)。那么工程師到底應(yīng)該選擇哪些樣本數(shù)據(jù)、選擇多少樣本數(shù)...

【接地氣】01 數(shù)據(jù)報(bào)表的顏色怎么配

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

作者:璞石 璞石PPT助手 【接地氣】教程第1期導(dǎo)讀:談到配色,可能我會(huì)在后面的【璞石問(wèn)】教程中詳細(xì)說(shuō)說(shuō),那必定又是一篇長(zhǎng)篇大論,可對(duì)于大多數(shù)職場(chǎng)白領(lǐng)來(lái)說(shuō),掌握配色不需要那么復(fù)雜,也...

游戲價(jià)值和數(shù)據(jù)分析新思路

莫扎特   2017-01-06   干貨教程

作者:打不死的小強(qiáng) 本文為昆侖游戲內(nèi)部對(duì)于游戲價(jià)值和數(shù)據(jù)分析的思路。 三種基本行為的定義1、注入,所有的增加游戲生命的行為,游戲生命是游戲?qū)τ谕婕业木駜r(jià)值。2、支取,用游戲生命...

什么是機(jī)器學(xué)習(xí):一次權(quán)威定義之旅

莫扎特   2017-01-06   機(jī)器學(xué)習(xí)

在這篇文章中,我想要解決一個(gè)很簡(jiǎn)單的問(wèn)題:機(jī)器學(xué)習(xí)是什么? 你可能對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣或者稍稍了解。如果有一天你和朋友或同事聊起機(jī)器學(xué)習(xí),那么一些人可能會(huì)問(wèn)你“機(jī)器學(xué)習(xí)是什么”。那么,...

數(shù)據(jù),才是機(jī)器學(xué)習(xí)中唯一重要的東西

小六子   2017-01-06   全球視野

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域目前的流行趨勢(shì)是免費(fèi)提供軟件等產(chǎn)品?萍脊疽恢碧岢㈤_(kāi)源社區(qū),并且非常樂(lè)意將其部分代碼開(kāi)源。然而,在過(guò)去的一年(2015年)中,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大佬們卻將自己完整的代...

【R】異常值檢測(cè)

雪姬   2017-01-05   干貨教程

原文作者:Pablo C. 引言受Netfix帖子的啟發(fā),我決定寫(xiě)一篇如何利用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)該異常值檢驗(yàn)的博文。 有好幾個(gè)非常棒的軟件包可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能,本文所采用的是AnomalyDetection包。 你可以從...

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)生態(tài)圈一覽

雪姬   2017-01-05   大數(shù)據(jù)動(dòng)向

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域讓人暈頭轉(zhuǎn)向。為了幫助你,我們決定制作這份廠商圖標(biāo)和目錄。它并不是全面列出了這個(gè)領(lǐng)域的每家廠商,而是深入探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。我們希望這份資料新穎、實(shí)用。 這...

如何利用大數(shù)據(jù)尋找商業(yè)進(jìn)化中的支點(diǎn)——積木盒子副總裁張良貴

數(shù)控小V   2017-01-05   大數(shù)據(jù)應(yīng)用

引言:國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)積木盒子于2013年8月正式上線,2015年2月交易額突破50億元,4月完成C輪融資共8400萬(wàn)美元。為什么積木盒子能在不到兩年內(nèi)獲得驕人成績(jī)?在永洪科技·2015年度用戶大...

Mesos和YARN的區(qū)別以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作

數(shù)控小V   2017-01-05   Hadoop

Hadoop 2.0之后把對(duì)集群資源的管理從MapReduce v1的JobTracker中提取出來(lái),在YARN中進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。雖然YARN支持了多種不同的計(jì)算框架,但依舊沒(méi)有很好的解決集群資源的彈性伸縮問(wèn)題。本文介紹...

如何從零構(gòu)建實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)?

數(shù)控小V   2017-01-05   大數(shù)據(jù)應(yīng)用

作者:Jon Natkins 現(xiàn)在網(wǎng)上到處都有推薦。亞馬遜等主流電子商務(wù)網(wǎng)站根據(jù)它們的頁(yè)面屬性以各種形式向用戶推薦產(chǎn)品。Mint.com之類的財(cái)務(wù)規(guī)劃網(wǎng)站為用戶提供很多建議,比如向用戶推薦他們可能...

知識(shí)貼:深度學(xué)習(xí)的起源、核心思想、動(dòng)機(jī)和結(jié)構(gòu)

莫扎特   2017-01-05   深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的起源 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域,其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)...

Kylin 大數(shù)據(jù)時(shí)代的OLAP利器

莫扎特   2017-01-05   大數(shù)據(jù)技術(shù)

1. Olap簡(jiǎn)介 Olap的歷史與基本概念 Olap全稱為在線聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用,是一種對(duì)于多維數(shù)據(jù)分析查詢的解決方案。 典型的Olap應(yīng)用場(chǎng)景包括銷售、市場(chǎng)、管理等商務(wù)報(bào)表,預(yù)算決算,經(jīng)...

什么數(shù)據(jù)庫(kù)最適合數(shù)據(jù)分析師?

LinkinPark   2017-01-04   數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)分析師都想使用數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)處理并操作數(shù)據(jù),那么哪一款數(shù)據(jù)庫(kù)最合適分析師呢?雖然網(wǎng)上已經(jīng)有很多對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較的文章,但其著眼點(diǎn)一般都是架構(gòu)、成本、可伸縮性和性能,...

為什么越來(lái)越多的公司在使用Spark Streaming

LinkinPark   2017-01-04   Spark

Databricks最近對(duì)1400多家Spark用戶進(jìn)行了一次調(diào)查,結(jié)果顯示這些用戶對(duì)Spark Streaming的使用率與2014年相比增長(zhǎng)了56%,另外,有48%的受訪者將Spark Streaming標(biāo)記為最常用的Spark組件。在S...

豆瓣還是朋友圈:大數(shù)據(jù)、新方法和日常問(wèn)

數(shù)控小V   2017-01-04   干貨教程

作者:輟耕錄如果讓我們決定是否去看一部電影,有兩種辦法來(lái)做決策:我們可以上豆瓣了解這部電影質(zhì)量如何,專家的評(píng)價(jià)怎么樣;也可以在朋友圈瀏覽一下,看看身邊有多少人去看了這部電影。實(shí)...

【權(quán)利的游戲】劇透新玩法:情理之中?意料之外

數(shù)控小V   2017-01-04   干貨教程

你是熱劇《權(quán)力的游戲》的鐵粉兒?或者是文本分析的死忠擁護(hù)者?如果你的答案是‘是’或者‘兩者都是’,那么下面的內(nèi)容將是專屬于你的私人訂制。 守夜囧至今生死成謎,最新海報(bào)上的守夜囧泣血畫(huà)面...

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