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    SequoiaDB巨杉数据库

    SequoiaDB巨杉数据库是一款NoSQL数据库,是国内唯一一款NoSQL数据库产品,目前已经开源。巨杉数据库由巨杉软件完全自主研发,拥有完全自主知识产权,不基于任何其它的开源项目。 SequoiaDB巨杉数据库颠覆了传统数据库的架构,采用全新的数据库存储和操作模式,在提升传统业务性能的同时,更能适应大数据和智能化的需求。巨杉数据库的性能业内领先,部分性能甚至超越同类产品数倍以上。 SequoiaDB的文档型存储,大大简化了数据库的使用难度,使得数据库能快速的部署和对接移动应用,并且提供高性能、水平扩展的移动开发后台数据库。 SequoiaDB已经拥有包括途牛、多盟在内的多家互联网企业用户,并且通过开源社区,培养了一大批的爱好者和个人用户。

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    数据库
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    ECharts

    ECharts是一款国产的、完全免费、基于BSD协议开源的数据可视化产品。它使用JavaScript编写,基于Canvas、SVG以及WebGL,帮助用户在浏览器中呈现丰富的数据图表。 除了丰富的图表类型,ECharts通过拖拽重计算、值域漫游、动态图表类型切换等交互手段,使得用户不仅仅通过图表看数据,还能通过图表玩数据,更多角度地来阅读和理解数据背后的故事。 ECharts自2013年发布以来,深受广大开发者、媒体、数据可视化从业者的关注与支持,在Github上的star数超过8000,在所有国产开源软件中数一数二。

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    JavaScript 数据可视化 Web前端 可视化 Canvas
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    AppAdhoc

    吆喝科技开发的AB测试云服务平台,用数据帮助用户优化产品与广告,是国内唯一同时支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java等)AB测试服务的专业SaaS平台。 通过AB测试来优化产品的方法在国外已经被广泛应用,现在这种代表先进生产力的方法如同GitHub、Docker、APM一样也正在被国内广大开发团队所接纳。开发团队可以用很低的成本实现像Google、Facebook一样的数据驱动产品优化。 AppAdhoc优化平台:能够帮助用户用数据验证最佳方案,提高产品的设计、研发、运营和营销的效率,降低产品决策风险。平台特色包括:线上灰度发布、多维度数据统计分析、科学的流量分配系统、一键发布新版本无需应用市场审核、定向测试等。

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    云服务 SaaS服务 AB测试 数据驱动 数据统计分析
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    友盟

    友盟成立于2010年4月,以移动应用统计分析为产品起点,致力于打造最专业的移动大数据服务平台。提供免费的数据统计分析服务及开发者运营工具,帮助移动互联网从业者深入理解自身业务数据,利用数据进行产品运营决策 目前友盟的服务包含「应用统计分析」、「游戏统计分析」、「社交数据分析」、「友盟指数」、「友盟数据报告」等数据服务,同时友盟也提供「消息推送」、「社会化组件」、「微社区」、「自动更新」、「用户反馈」、「错误分析」等运营支持,帮助开发团队收集、挖掘和分析数据,并通过工具将数据真正运用起来,而以上这些基础服务完全是免费的。 一、应用统计分析:支持Android、iOS、Windows等平台 截至2015年7月,已有64万款App,23 万开发团队使用。帮助移动应用开发商统计和分析流量来源、内容使用、用户属性和行为数据,以便开发商利用数据进行产品、运营、推广策略的决策。 二、游戏统计分析:专为游戏开发者推出的开箱即用工具 提供全面的游戏运营指标(付费用户、付费率、付费金额、ARPU、留存率、回访率、用户生命周期价值),帮开发者更有效率的掌握游戏运营状态; 对分渠道数据实时统计,强化渠道效果追踪(可监测到不同渠道用户的增长、活跃、留存以及充值状况); 三、消息推送:50类细分人群任你推 1、友盟消息推送的到达率可达99%; 2、结合友盟大数据挖掘,将用户按消费能力、人群特征分为了50类人群(千金美少女、都市网贵轻熟女、小城平民少女、都市保守大叔等),开发者可一键式找到核心匹配用户; 四、微社区:APP内的专属社区,运营法宝 帮助开发者利用已有用户群在APP内快速建立专属社区,借助兴趣话题和社交关系链,沉淀用户和高价值内容,目标和开发者一起打造一个高质量的、能够实现自运营的优良社区,通过持续的个性化内容与用户推荐,加上精细化运营,促进内容和用户成长的良性循环,提高APP的留存率与活跃度。

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    SDK API 推送 统计分析 数据发掘
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    TalkingData

    TalkingData是中国最大的独立第三方移动数据服务品牌,创立于2011年9月。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、数据咨询服务等多款极具针对性的产品及服务。

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    零代码集成 Hadoop Spark 大数据服务 开发者
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    TPRS智能推荐系统

    TPRS 智能推荐系统是一套可主动学习用户行为特征,实时分析用户行为后,推荐使用者会有兴趣的商品、文章、广告、内容等,全自动的智能推荐系统。本产品适用于电子商务、网络购物、金融理财、新闻内容、广告播放等系统;结合各产业的商业逻辑特性,创造出便利使用者浏览的贴心服务,活化网络竞争力。 TPRS 智能推荐系统运作原理,是透过交易纪录与浏览行为等数据分析,搭配不同产业之推荐模型算出优化推荐结果,直接推送到网站前台、手机 APP 或门市 POS 机等结账接口上,找出客户隐性却真实的消费行为,针对客户进行精准推荐,为企业带来更好的营收表现。 本产品可以自动化收集与分析用户的浏览与交易行为,从中萃取出使用者偏好、消费习惯、商品浏览关联等重要信息,并透过智能学习,将这些重要信息转变成最佳推荐商品与分析报表,让消费者获得所需的商品,企业单位掌握消费商情。

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    智能推荐系统
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    Hadoop

    Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。

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    大数据 开源
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    Spark

    Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

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    大数据 开源