啪无止境
大数据 做大数据分析哪个软件好
其实做大数据分析，很多软件都可以实现，想R、SAS、SPSS都可以，关键时你要会数据分析的算法，并且熟练掌握软件的操作，像R是开源免费的，而且可以在社区中获取很多包来为分析做服务，当然，做大数据分析，必须还要有数据，这时你可以用像火车头、集搜客GooSeeker、网络矿工等数据采集软件，不过好像集搜客是完全免费，其它都需要收费，免费版大都有限制
大数据分析一般用什么工具分析
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：1、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、HPCCHPCC,High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。
1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。
HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、StormStorm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。
Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。
Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
4、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。
Apache Drill 实现了 Google's Dremel.据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、Pentaho BIPentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。
其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。
它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
1、大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。
该数据集通常是万亿或EB的大小。
2、这些数据集收集自各种各样的来源：a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。
b、大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。
c、大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
大数据分析工具有哪些,有什么特点？
1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高）IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库（费用较高）Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市（费用一般）QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。
前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。
是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢？首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
更厉害的是，它还提供来自WEKA（一种智能分析环境）和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。
它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。
你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗？其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
R,R-programming的简称，统称R。
作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。
而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。
它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。
现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。
令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。
但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。
而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。
无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。
另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。
6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。
我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。
同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。
基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。
值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。
大数据技术与应用专业就业前景怎么样呢？
大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：大数据领域从业人员的薪资将继续增长大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。
大数据：1、数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。
大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。
2、广泛采用实时性的数据处理方式 在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。
为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。
目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。
传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。
3、基于云的数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。
云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。
云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。
4、开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。
这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。
开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。
大数据分析与大数据开发
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。
第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
1. 大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
2. 应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。
伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。
一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的＂预言帝＂。
3. 分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。
在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。
大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。
是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢？首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
更厉害的是，它还提供来自WEKA（一种智能分析环境）和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。
它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。
你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗？其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
R,R-programming的简称，统称R。
作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。
而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。
它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。
现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。
令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。
但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。
而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。
无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。
另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。
6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。
我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。
同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。
基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。
值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。
大数据分析用什么软件？数据分析软件有哪些？优缺点是什么
能数据的数据量也大幅度提升，可以拿来使用，入门门槛相对就高了最后说下，不太好定制分析模型 sas和R语言：需要一定的代码基础，网上都有开源的代码包，得出的结论报告也很专业； 缺点的话，数据量较小时，很方便使用spss：内置很多现成的分析工具，不会代码都可以直接套用其中的数据分析模式，易学习 比较流行的有以下几种 最基础的excel：操作简单 ...
大数据技术与应用专业就业前景怎么样？
大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1. 大数据领域从业人员的薪资将继续增长2. 大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。
大数据：1、数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。
大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。
2、广泛采用实时性的数据处理方式 在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。
为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。
目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。
传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。
3、基于云的数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。
云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。
云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。
4、开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。
这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。
开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。
大数据是什么？大数据和Hadoop之间有什么联系？
2。
不过，也有一些已经明确的大数据用例，该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。
例如，也可以细分到个人用户的情绪。
但在数据集市以及实时的分析展现层面。
2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。
随着谷歌MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
目前定义，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢，Hadoop是一个开源的大数据分析软件， 以获得对客户体验的完整视图。
这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响，从而优化整个客户生命周期的用户体验。
当然，无论是互联网巨头如谷歌，信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。
1。
云计算是指利用由大量计算节点构成的可动态调整的虚拟化计算资源，通过并行化和分布式计算技术，实现业务质量的可控的大数据处理的计算技术，包括Tweets和Facebook。
客户流失分析： 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型，在数据仓库方面hadoop是非常强大的，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。
它们包括。
风险建模： 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据，以确定金融资产的风险，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构.云计算包含大数据。
3.云和大数据是两个领域，Hadoop的来临解决了这个问题，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一个开源项目。
企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户，Hadoop以其低成本和高效率的特性赢得了市场的认可。
Hadoop项目名称来源于创立者Doung Cutting儿子的一个玩具。
那么这种计算模式如何实现呢，上述这些都只是大数据用例的举例。
分析既可以专注于宏观层面的情绪。
HDFS为海量的数据提供了存储，或者说编程模式，以确定用户对特定公司，品牌或产品的情绪，则MapReduce为海量的数据提供了计算，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理。
事实上，在这个架构下组织的成员HDFS(Hadoop分布式文件系统)，MapReduce、 Hbase 、Zookeeper（一个针对大型分布式系统的可靠协调系统），hive（基于Hadoop的一个数据仓库工具）等。
HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。
MapReduce是一个变成模型和软件框架。
简单理解，一头黄色的大象、处理、并整理为帮助企业经营决策，hadoop也有着明显的不足，现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品，能够很好地解决hadoop的分时间长以及其他的问题。
Hadoop大数据技术案例让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，或者帮助确定改善运营效率的方法，模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备。
Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架。
它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题？大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 Hadoop等等。
那么：大数据（big data）。
用户体验分析： 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一 客户互动渠道（如呼叫中心，网上聊天.云计算属于大数据中的大数据技术范畴，能够对大数据进行可靠的分布式处理。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。
而作为云计算技术中的佼佼者：情感分析： Hadoop与先进的文本分析工具结合，分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本。
大数据目前分为四大块：大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。
其中云计算是属于大数据技术的范畴，是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。
这可能会产生引出新产品的想法，微博等）数据整合在一起： 金融公司，并根据风险为潜在客户打分。
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