軟件開發(fā)公司排行榜

極其流行，同樣也是競爭力極其大的一種商業(yè)模式。雖然國內(nèi)軟件開發(fā)公司都發(fā)展壯大起來了，但是各地軟件開發(fā)公司的實力及資質(zhì)仍然參差不齊。下面為大家介紹下近期國內(nèi)軟件開發(fā)公司的排名匯總。

1：華盛恒輝科技有限公司

上榜理由：華盛恒輝是一家專注于高端軟件定制開發(fā)服務(wù)和高端建設(shè)的服務(wù)機構(gòu)，致力于為企業(yè)提供全面、系統(tǒng)的開發(fā)制作方案。在開發(fā)、建設(shè)到運營推廣領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗，我們通過建立對目標客戶和用戶行為的分析，整合高質(zhì)量設(shè)計和極其新技術(shù)，為您打造創(chuàng)意十足、有價值的企業(yè)品牌。

在軍工領(lǐng)域，合作客戶包括：中央軍委聯(lián)合參謀(原總參)、中央軍委后勤保障部(原總后)、中央軍委裝備發(fā)展部(原總裝)、裝備研究所、戰(zhàn)略支援、軍事科學院、研究所、航天科工集團、中國航天科技集團、中國船舶工業(yè)集團、中國船舶重工集團、第一研究所、訓練器材所、裝備技術(shù)研究所等單位。

在民用領(lǐng)域，公司大力拓展民用市場，目前合作的客戶包括中國中鐵電氣化局集團、中國鐵道科學研究院、濟南機務(wù)段、東莞軌道交通公司、京港地鐵、中國國電集團、電力科學研究院、水利部、國家發(fā)改委、中信銀行、華為公司等大型客戶。

2：五木恒潤科技有限公司

上榜理由：五木恒潤擁有員工300多人，技術(shù)人員占90%以上，是一家專業(yè)的軍工信息化建設(shè)服務(wù)單位，為軍工單位提供完整的信息化解決方案。公司設(shè)有股東會、董事會、監(jiān)事會、工會等上層機構(gòu)，同時設(shè)置總經(jīng)理職位，由總經(jīng)理管理公司的具體事務(wù)。公司下設(shè)有研發(fā)部、質(zhì)量部、市場部、財務(wù)部、人事部等機構(gòu)。公司下轄成都研發(fā)中心、西安研發(fā)中心、沈陽辦事處、天津辦事處等分支機構(gòu)。

3、浪潮

浪潮集團有限公司是國家首批認定的規(guī)劃布局內(nèi)的重點軟件企業(yè)，中國著名的企業(yè)管理軟件、分行業(yè)ERP及服務(wù)供應(yīng)商，在咨詢服務(wù)、IT規(guī)劃、軟件及解決方案等方面具有強大的優(yōu)勢，形成了以浪潮ERP系列產(chǎn)品PS、GS、GSP三大主要產(chǎn)品。是目前中國高端企業(yè)管理軟件領(lǐng)跑者、中國企業(yè)管理軟件技術(shù)領(lǐng)先者、中國最大的行業(yè)ERP與集團管理軟件供應(yīng)商、國內(nèi)服務(wù)滿意度最高的管理軟件企業(yè)。

4、德格Dagle

德格智能SaaS軟件管理系統(tǒng)自德國工業(yè)4.0，并且結(jié)合國內(nèi)工廠行業(yè)現(xiàn)狀而打造的一款工廠智能化信息平臺管理軟件，具備工廠ERP管理、SCRM客戶關(guān)系管理、BPM業(yè)務(wù)流程管理、

OMS訂單管理等四大企業(yè)業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，不僅滿足企業(yè)對生產(chǎn)進行簡易管理的需求，并突破局域網(wǎng)應(yīng)用的局限性，同時使數(shù)據(jù)管理延伸到互聯(lián)網(wǎng)與移動商務(wù)，不論是內(nèi)部的管理應(yīng)用還是外部的移動應(yīng)用，都可以在智能SaaS軟件管理系統(tǒng)中進行業(yè)務(wù)流程的管控。

5、Manage

高亞的產(chǎn)品(8Manage)是美國經(jīng)驗中國研發(fā)的企業(yè)管理軟件，整個系統(tǒng)架構(gòu)基于移動互聯(lián)網(wǎng)和一體化管理設(shè)計而成，其源代碼編寫采用的是最為廣泛應(yīng)用的

Java/ J2EE開發(fā)語言，這樣的技術(shù)優(yōu)勢使 8Manage

可靈活地按需進行客制化，并且非常適用于移動互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)直通式處理，讓用戶可以隨時隨地通過手機apps進行實時溝通與交易。

我推薦一些常用的大數(shù)據(jù)分析工具

1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2.各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3.其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設(shè)計復(fù)雜的中國式報表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富?？梢猿洚敂?shù)據(jù)報表的門戶，也可以充當各業(yè)務(wù)分析的平臺。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

工具介紹

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

擴展資料

大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2.、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

4、Semantic Engines（語義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和訪問，為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。