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  • 【问题解决】外部环境分析

    千次阅读 2020-05-13 17:34:11
    企业外部环境包含哪些因素?哪些外部因素对企业而言是重要的?如何对这些重要的因素进行分析,这些都是本课程所要探讨的问题。 学习目标: *了解企业的外部宏观环境的组成因素 *掌握判断企业所在行业的吸引力...

    课程介绍:

    我们每天都在社会这个大家庭中穿梭,如果有人问,“我们的外部环境有哪些因素?”,我们可以不假思索地回答:大自然、空气、其他人等等;但如果用同样的问题去问企业所有人或管理者的时候,他们又是否能够不假思索地回答呢?企业的外部环境都包含哪些因素?哪些外部因素对企业而言是重要的?如何对这些重要的因素进行分析,这些都是本课程所要探讨的问题。

    学习目标:

    *了解企业的外部宏观环境的组成因素

    *掌握判断企业所在行业的吸引力的方法

    *了解行业生命周期,把握现在和未来

     宏观环境中所包含的因素范围

     行业竞争力分析的工具种类和用法

     

     

     

     

     

     

     

     

    单选(共100分)

    1、1、 下列哪一个选项不属于行业生命周期的四个阶段?

    A.

    幼稚期

    B.

    成长期

    C.

    转型期

    D.

    衰退期

    标准答案:C

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    2、2、 关于宏观环境,下列选项中错误的一项是

    A.

    宏观环境会影响企业的生产、运营活动

    B.

    宏观环境与微观环境是相互独立存在的,所以这两者之间不会相互影响

    C.

    企业分析宏观环境时应关注关键的、值得企业做出反应的变化因素

    D.

    宏观环境的变化会影响工业用品、消费品和服务需求的变化

    标准答案:B

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    3、3、 下列选项中的哪一项不属于微观环境因素?

    A.

    新进入者的潜在威胁

    B.

    潜在替代产品的威胁

    C.

    购买者的议价能力

    D.

    国家法律法规的约束

    标准答案:D

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    4、4、 关于新进入者的潜在威胁,下列选项中错误的一项是

    A.

    新进入者可以给行业带来新的生命力和新的资源

    B.

    新进入者渴望获得一定的市场占有率,因此会与现有行业产生竞争

    C.

    对任何行业来说,即使新进入者的能力很强也不会对现有企业产生任何威胁

    D.

    进入一个新市场,新进入者可能会遭遇行业进入壁垒

    标准答案:C

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    5、5、 下列选项中的哪一项不属于行业进入壁垒?

    A.

    大批量生产的经验和能力不足

    B.

    获得供应或分销渠道的能力不足

    C.

    可能会遭遇行业中已有竞争者的报复

    D.

    法律、法规的鼓励

    标准答案:D

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    6、6、 下列选项中的哪一项不属于宏观环境因素?

    A.

    政治因素

    B.

    经济因素

    C.

    环境因素

    D.

    企业福利因素

    标准答案:D

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    7、7、 下列选项中错误的一项是

    A.

    当购买者的购买量占卖方全部销量的较大比例时,该购买者的议价能力较强

    B.

    如果购买者可以轻易地选择其他产品,且转换成本较低时,该购买者的议价能力较强

    C.

    一旦确定购买者议价能力的强弱就不可能再改变

    D.

    购买者的议价能力是一个相对的概念,并不是独立存在的

    标准答案:C

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    8、8、 关于潜在替代产品的威胁,下列选项中正确的一项是

    A.

    潜在替代产品不会对现有产品造成任何影响

    B.

    潜在替代产品的出现可以被预料

    C.

    潜在替代产品会抢夺消费者对已有产品的需求,导致已有产品的淘汰或消亡

    D.

    潜在替代产品一定来自现有产品所在的行业

    标准答案:C

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    9、9、 下列选项中的哪一项不是影响同行业竞争者竞争程度的因素?

    A.

    竞争者之间的平衡

    B.

    行业生命周期的不同阶段

    C.

    产品或服务的差异化程度

    D.

    消费者改变自己的消费偏好

    标准答案:D

    本题得分:10 echo('本题易错率:' state.errorRate '%') -->

    10、10、 下列有关行业生命周期的描述,错误的一项是

    A.

    把握行业生命周期的发展有利于企业避免只关注眼前的成功或失败

    B.

    任何一个行业的发展都要完整地经历四个阶段,因此不可能出现从成长期立即进入衰退期的状况

    C.

    企业家要避免固定思维,而是应该要做到时刻向前看

    D.

    行业生命周期大致分成了四个阶段:幼稚期、成长期、成熟期、衰退期

    标准答案:B

    本题得分:10

    展开全文
  • 企业级应用系统软件通常有着对并发数和响应时间的要求,这就要求大量的用户能在高响应时间内完成业务操作。这两个性能指标往往决定着一个应用系统软件能否成功上线,而这也决定了一个项目最终能否验收成功,能否得到...

    http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-javacore/index.html

    序言

    企业级应用系统软件通常有着对并发数和响应时间的要求,这就要求大量的用户能在高响应时间内完成业务操作。这两个性能指标往往决定着一个应用系统软件能否成功上线,而这也决定了一个项目最终能否验收成功,能否得到客户认同,能否继续在一个行业发展壮大下去。由此可见性能对于一个应用系统的重要性,当然这似乎也成了软件行业的不可言说的痛 —— 绝大多数的应用系统在上线之前,项目组成员都要经历一个脱胎换骨的过程。

    生产环境的建立包含众多方面,如存储规划、操作系统参数调整、数据库调优、应用系统调优等等。这几方面互相影响,只有经过不断的调整优化,才能达到资源的最大利用率,满足客户对系统吞吐量和响应时间的要求。在无数次的实践经验中,很多软件专家能够达成一致的是:应用系统本身的优化是至关重要的,否则即使有再大的内存,也会被消耗殆尽,尤其是产生 OOM(Out Of Memory)的错误的时候,它会贪婪地吃掉你的内存空间,直到系统宕机。

    内存泄露 — 难啃的骨头

    产生 OOM 的原因有很多种,大体上可以简单地分为两种情况,一种就是物理内存确实有限,发生这种情况时,我们很容易找到原因,但是它一般不会发生在实际的生产环境中。因为生产环境往往有足以满足应用系统要求的配置,这在项目最初就是根据系统要求进行购置的。

    另外一种引起 OOM 的原因就是应用系统本身对资源的的不恰当使用、配置,引起内存使用持续增加,最终导致 JVM Heap Memory 被耗尽,如没有正确释放 JDBC 的 Connection Pool 中的对象,使用 Cache 时没有限制 Cache 的大小等等。本文并不针对各种情况做讨论,而是以一个项目案例为背景,探索解决这类问题的方式方法,并总结一些最佳实践,供广大开发工程师借鉴参考。

    项目背景介绍

    项目背景:

    1. 内网用户 500 人,需要同时在线进行业务操作(中午休息一小时,晚 6 点下班)。
    2. 生产环境采用传统的主从式,未做 Cluster ,提供 HA 高可用性。
    3. 服务器为 AIX P570,8U,16G,但是只有一半的资源,即 4U,8G 供新系统使用。

    项目三月初上线,此前笔者与架构师曾去客户现场简单部署过一两次,主要是软件的安装,应用的部署,测一下应用是不是能够跑起来,算作是上线前的准备工作。应用上线(试运行)当天,项目组全体入住客户现场,看着用户登录数不断攀升,大家心里都没有底,高峰时候到了 440,系统开始有点反应变慢,不过还是扛下来了,最后归结为目前的资源有限,等把另一半资源划过来,就肯定没问题了。(须知增加资源,调优的工作大部分都要重新做一遍,系统级、数据库级等等,这也是后面为什么建议如果资源可用,最好一步到位的原因。)为了临时解决资源有限的问题,通过和客户协商,决定中午 12 点半和晚上 11 点通过系统调度重启一次应用服务器,这样,就达到了相隔几个小时,手动清理内存的目的。

    项目在试运行阶段,仍旧有新的子应用开始投入联调,同时客户每天都会提出这样那样的需求变更,如果要的很急的话,就要随时修改,隔天修正使用。修改后没有充分的时间进行回归测试,新部署的代码难免会有这样那样的问题,遇到过几次这种情况,最后不得不在业务系统使用的时候,对应用系统进行重新启动,于是就会出现业务终止引起的数据不一致,还要对这些数据进行修正维护,加大了工作量。期间,应用在运行过程中有几次异常缓慢的情形,由于业务不能中断太久,需要迅速恢复系统投入使用,所以往往是重启一下应用服务器来释放内存。事后检查日志,才发现日志中赫然记录有 OOM 的错误,这才引起了项目经理的注意,要求架构师对该问题进行进一步研究确认。

    但是几个月过去,问题依旧出现,于是通过客户和公司的协调,请来几位专家,包括操作系统专家、数据库专家,大部分的专家在巡检之后,给出的结论是:大部分需要调整的参数都已经调整过了,还是要从应用系统本身找原因,看来还是要靠我们自己来解决了。(最终的结果也证明,如此诡异隐蔽的 OOM 问题是很难一眼就能发现的,工具的作用不可忽视。)

    我们通过对底层封装的框架代码,主要是 DAO 层与数据库交互的统一接口,增加了 log 处理以抓取所有执行时间超过 10 秒钟的 SQL 语句,记录到应用系统日志中备查。同时通过数据库监控辅助工具给出的建议,对所有超标的 SQL 通过建立 index,或者修正数据结构(主要是通过建立冗余字段来避免多表关联查询)来进行优化。这样过了几天后,已经基本上不存在执行时间超过 10 秒的 SQL 语句,可以说我们对应用层的优化已经达标了。

    但是,宕机的问题并没有彻底解决,陆续发生了几次,通过短暂的控制台监控,发现都有线程等待的现象发生,还有两三次产生了几个 G 大小的 heapdump 文件,同时伴随有 javacore 文件产生。因为每次宕机的时候都需要紧急处理,不允许长时间监控,只能保留应用服务器日志和产生的 heapdump 文件,做进一步的研究。通过日志检查,我们发现几次宕机时都发生在相同的某两个业务点上,但是多次对处理该业务功能的代码进行检查分析,仍旧没有找到原因。看来只能寄希望于宕机产生的 heapdump 和 javacore 了,于是开始重点对 OOM 产生的这些文件进行分析。

    IBM 分析工具的使用

    这里,我们简单介绍一下 heapdump 文件和 javacore 文件。heapdump 文件是一种镜像文件,是指定时刻的 Java 堆栈的快照。应用程序在发生内存泄露的错误时,往往会生成 heapdump 文件,同时伴随有 javacore 文件生成,javacore 包含 JVM 和应用程序相关的在特定时刻的一些诊断信息,如操作系统,内存,应用程序环境,线程等的信息。如本文案例中分析的下图中的 heapdump.20090602.134015.430370.phd 和 javacore.20090602.134015.430370.txt。

    由于笔者之前并没有这方面的分析经验,觉得 heapdump 文件很大,就想当然拿它开刀了。首先是寻找工具,类似的工具有多种,笔者最后选择了 IBM 的 HeapAnalyzer(http://www.alphaworks.ibm.com/tech/heapanalyzer)。通过对 heapdump 文件的解析,HeapAnalyzer 可以分析出哪些对象占用了太多的堆栈空间,从而发现导致内存泄露或者可能引起内存泄露的对象。它的使用很简单,可以从它的 readme 文档中找到,这里我们简单举个例子如下:

    #/usr/java50/bin/java – Xmx2000m – jar ha36.jar heapdump.20090602.134015.430370.phd
    			

    通常我们需要使用较大的 heapsize 来启动 HeapAnalyzer,因为通过 HeapAnalyzer 打开过大的 heapdump 文件时,也可能会因为 heapsize 不够而产生 OOM 的错误。开始的时候,笔者从服务器上将 heapdump 文件通过 ftp 下载下来,然后试图通过本机 window 环境进行分析。笔者使用的电脑是 2G 内存,启动 HeapAnalyzer 时指定的是 1536 M,但是几次都是到 90% 多的时候进度条就停止前进了。迫不得已同时也是为了能达到环境一致的效果,笔者将 HeapAnalyzer 上传到生产环境,直接在生产环境下打开 heapdump 文件。


    分析 phd 后的结果 

    个人感觉 HeapAnalyzer 给出的分析结果可读性不强,而且不能准确定位问题,从分析结果看大致是因为加载的对象过多,但是是哪个模块导致的问题就跟踪不到了。笔者开始寻找 HeapAnalyzer 分析结果相关的资料,试图从这个可读性不强的结果中找到蛛丝马迹,可是许久没有进展,再一次陷入了困境。

    在多次研究 heapdump 文件无果的情况下,笔者开始逐渐将注意力转移到 javacore 文件上,虽然它比较小,说不定内藏玄机呢。通过多方搜寻,找到了 IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java(以下简称 jca)—— A tool that allows identification of hangs, deadlocks, resource contention, and bottlenecks in Java threads。通过它自身的这段描述来看,这正是笔者所需要的好工具。

    这个工具的使用和 HeapAnalyzer 一样,非常容易,同样提供了详细的 readme 文档,这里也简单举例如下:

    #/usr/java50/bin/java -Xmx1000m -jar jca37.jar
    			


    图 2. 通过 xManager 工具登录到 AIX 服务器上打开 jca 的效果图
    启动 jca 

    笔者直接在生产环境下直接通过它对产生的 javacore 文件进行分析,令人惊喜的是,其分析结果非常明了,笔者心头的疑云在对结果进行进一步分析核实后也渐渐散去。


    图 3. jca 对 javacore.20090602.134015.430370.txt 的分析结果 —— 第一部分
    jca 的分析结果 - 第一部分 

    从图中,我们可以清楚地看到引发错误的原因 —— The failure was caused because the class loader limit was exceeded。同时我们还能看出当前生产环境使用的 JRE 版本是:J2RE 5.0 IBM J9 2.3 AIX ppc-32 build j9vmap3223-20070201 ,这个 SR4 的版本有个问题,我们可以从分析结果图的第二部分的 NOTE 小节清楚地看到:


    图 4. jca 对 javacore.20090602.134015.430370.txt 的分析结果 —— 第二部分
    jca 的分析结果 - 第二部分 

    NOTE: Only for Java 5.0 Service Refresh 4 (build date:February 1st, 2007) and older. When you use delegated class loaders, the JVM can create a large number of ClassLoader objects. On IBM Java 5.0 Service Refresh 4 and older, the number of class loaders that are permitted is limited to 8192 by default and an OutOfMemoryError exception is thrown when this limit is exceeded. Use the -Xmxcl parameter to increase the number of class loaders allowed to avoid this problem, for example to 25000, by setting -Xmxcl25000, until the problem is resolved.

    原来,OOM 竟然是因为这个原因产生的。那么到底是哪里加载的对象超过了这个 8192 的限制呢?接下来笔者结合分析结果和应用系统 log 进行了进一步的分析,更加验证了 JCA 分析结果的正确性。

    在分析结果中可以看到 Current Thread ,就是对应引起 OOM 的应用服务器的线程,使用该线程的名称作为关键字在我们的 log 里进行搜索,迅速定位到了业务点——这是一个定时的调度,其功能是按固定时间间隔以 DBLink 的方式从外部应用的数据库系统中抽取数据,通过应用层逻辑转换后保存到内网数据库系统中。应用层的逻辑是对所有的业务数据进行循环,对每条业务数据进行到 POJO 的一一对照转换,这意味这一条业务数据需要 10 几个 POJO 进行组合对照,也就是说,如果外网在指定的时间间隔内数据量稍大,就会加载大量的对象,使 JVM 的 class loaders 瞬间超过 8192 的限制,而产生 OOM 的错误,从而使内存不断被消耗,直至宕机。

    jca 还提供了对垃圾回收和线程状态的详细分析数据,可以参考如下两图:


    图 5. jca 对垃圾回收状态的分析数据
    jca 的分析结果 - 第三部分 

    图 6. jca 对垃圾线程状态的分析数据
    jca 的分析结果 - 第四部分 

    问题核实后,如何进行解决呢?分析结果中也给出了相应的建议,从图 4 的 Recommended 小节我们可以看到:

    Recommended -Xmxcl setting (only for IBM Java 5.0, up to and including Service Refresh 4 (build date:February 1st ,2007)) : 10,649 or greater。

    为了考虑到对既有旧系统不产生影响,我们没有对 JRE 进行升级,而是采用了分析结果给出的建议,在应用服务器启动后设置 -Xmxcl 参数为 25000,为验证我们的修改是不是成功解决掉了 OOM 宕机的问题,笔者取消了对应用服务器的自动重启调度,通过一段时间的监控发现,系统运行良好,一直没有再出现 OOM 而宕机的问题,问题得以最终解决。

    总结

    1. 整体规划

      系统上线前要做好充分的准备工作,这一点很重要,上线计划可不是拍拍脑门就能想出来的,需要很多项目成员的参与。

      1. 项目实施计划书:要包括预计实施目标,双方的实施负责人(包括 backup),协调哪些资源应该找哪些人,详细的阶段性计划等等。
      2. 实施小组:指定具有实施经验的架构师,系统工程师,开发组长组成实施小组,负责生产环境的搭建及调整。成员构成上一定要包含项目组内的稳定核心人员,以保证能在特殊情况需要时做 backup。核心人员的流动会引起项目风险,尤其是在上线初期的不稳定阶段。
      3. 对可规划使用的资源一定要充分利用,这一点应包含在项目实施计划书内,尽量做到资源一步到位。因为本项目案例中,旧有系统和新系统并行运行,可用的资源在不断发生变化,期间为解决性能问题,曾尝试将资源分配向新系统倾斜,以尝试是否能解决问题,这在一定程度上也会影响实施的进度。
      4. 需要对核心的配置进行确认,如 JRE 版本,数据库版本等。如果我们在生产环境建立的初期,就把 JRE 升级到最新的版本,可能就避免了这次 6 个月宕机的煎熬。
    2. 压力测试

      大部分具有并发需求的应用系统上线前,都要经过开发团队的压力测试,这样在试运行阶段才能心里有底。本项目案例中,由于工期过于紧张,加之其他因素,导致压力测试不够充分,虽然 OOM 的问题并不是因为并发数过多产生,但是这一环节是不可忽视的。

    3. 攻坚团队

      一个拥有高度的执行力的团队一定是一个责任分明的团队。在应对突发、严重、紧急情况时,要有专门的攻坚团队来解决这类问题,这个团队应该包括项目组的核心开发人员,有较强的动手能力和研究能力,能够变通解决问题,思路开阔。他们的作用是至关重要的,往往可能决定项目的成败。

    4. 信心很重要

      每一次攻坚内存泄露的问题都是一次探险之旅,需要有清醒的意识和头脑,更要凝结你的意志和信心,因为这是一个艰苦的过程。本文案例由发生至解决有半年之久,当笔者转向分析 javacore 文件后,迅速定位了问题,终于柳暗花明,这种喜悦是难以言表的。

    5. 纸上得来终觉浅, 绝知此事要躬行。

      这一条不多说了,有所行,才有所得。


    参考资料

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  • 国内外主流静态分析工具汇总

    千次阅读 2019-07-27 11:17:48
    我使用0标注北大软件CoBOT,因为他是国内第一款基于主流SAST技术的静态分析工具,填补了国内在缺陷检测、安全漏洞软件工具上的空白。值得称赞的工具。 0、北大软件CoBOT CoBOT(库博)是北京大学...

    笔者从事该软件安全方面工作,在工作和学习中收集了国内外比较主流的静态分析类工具,供大家参考。大多是资料来自于网络整理,如有不足或欠缺,还请在评论中指出。我进行修正。也欢迎同行多多交流。

    我使用0标注北大软件CoBOT,因为他是国内第一款基于主流SAST技术的静态分析工具,填补了国内在缺陷检测、安全漏洞软件工具上的空白。值得称赞的工具。

    0、北大软件CoBOT

    CoBOT(库博)是北京大学软件工程中心联合北大软件企业的研发团队打造的国内首款商业化的具有知识产权的代码安全类检测工具。 CoBOT软件源代码缺陷检测工具已通过美国CWE认证的安全产品,具有独立知识,打破了国外产品在软件缺陷检测和安全漏洞分析领域的垄断地位,成为国内政府、军工、金融、互联网、汽车制造、船舶制造、电信等领域保证代码安全的首选工具。

    目前支持C、C++、Java、C#.net、JS、HTML等超过10种语言的检测。能够支持静态代码度量、运行时缺陷检测和安全漏洞检测。支持GJB 5369、GJB 8114、MISRA 2004/2008/2012规范、支持CWE/SANS  TOP25和OWASP TOP 10中的大部分安全漏洞模式检测。支持百万行代码跨文件检测能力,检测效率达到100-200万行/小时。

    目前还支持开源软件/组件的成分检测和安全漏洞检测。

     

    1、Coverity

    https://www.synopsys.com/zh-cn.html

    美国Synopsys公司产品,国内注册新思科技公司

    支持C、C++、Java、C#、javascript、Ruby、Python语言,支持C# 7、VS2017、Clang 4.0、gcc7等编译器

    。能够发现导致系统崩溃的缺陷(内存错误、逻辑错误、指针错误等)安全性问题和并发方面缺陷。

    强调了有多种引擎:路径流程引擎(对应控制流图);数据跟踪引擎(整型和布尔型数据分析);统计引擎;过程间调用引擎(文件或工程级函数调用关系图);数据传播引擎(过程间调用和数据追踪引擎的结合),上下文敏感的过程间分析能力。类型流程引擎(类层次关系分析);加速引擎(消除冗余路径)、增量分析引擎(通过缓存数据分析变化后的数据)。提出了软件DNA图谱概念。具有足够的构建系统和源代码信息,编译器生成可执行代码的数据,能够从软件DNA图谱构建一个执行程序。

    Coverity提供先进的和可配置的用于检测软件语义缺陷和安全隐患的静态源代码分析解决方案。

    主要不足时需要配置编译器。误报率比较低,但是漏报率较多,互联网企业用得较多,但是在联网情况下,可能出现泄漏代码问题。华为购买了Coverity,但是出现了安全问题,曾出现升级时代码被传到国外服务器。

     

    2、Klocwork

    官网:http://www.klocwork.com/

    美国rogue wave公司产产品。

    Klocwork支持的语言种类多,能够分析C、C++和Java代码;

    国内用的最为广泛的静态分析工具,由加拿大北电于1996年研发,是中国最早的能够检测语义缺陷的静态分析工具。2015年版本号为V10,也就是大家常说的K10,目前最新版可能是K12

    1. 能够发现的软件缺陷种类全面,既包括软件质量缺陷,又包括安全漏洞方面的缺陷,还可以分析对软件架构、编程规则的违反情况;
    2. 软件分析功能全面,既能分析软件的缺陷,又能进行可视化的架构分析、优化;
    3. 能够分析软件的各种度量;
    4. 能够提供与多种主流IDE开发环境的集成;
    5. 能够分析超大型软件(上千万代码行)。
    6. 在程序生成前尽快找到问题,意味着之后更少的测试和较少影响成本和进度。它会继续持续集成,只有Klocwork支持流行的CI(Continuous Integration)工具,执行分析提交期间的渐进式代码变化,跟上快速的发布周期。Klocwork在提交之前、提交期间和提交之后识别开发者眼中的关键安全性、可靠性和代码标准问题。

    总结

    1. 非侵入式检测
    2. 准确率达到90%
    3. 描述非常清晰,详细的问题产生流程跟踪(具体每一步骤所涉及的源代码文件、行数),基本上一看就清楚问题的产生来源)
    4. 跨文件/模块的分析能力,对于大型软件非常重要

    主要不足是Klocwor误报率比较高,升级费用很高,客户被绑架。对License控制较为严格,用户退出一个license后,其他人要使用需要等7天才能使用。

    3、Checkmarx

    https://www.checkmarx.com/
    以色列CheckmarxCxSuite的产品。

    主要功能是查找安全漏洞、质量缺陷、逻辑问题和后门代码。是一个独特的源代码分析解决方案,该工具可用于识别、跟踪和修复源代码中技术上和逻辑上的缺陷,比如软件安全漏洞、质量缺陷问题和业务逻辑问题等。

    毋须构建或编译软件项目的源代码,Checkmarx CxEnterprise通过虚拟编译器自动对软件源代码分析,并直接建立了代码元素及代码元素之间关系的逻辑图。然后Checkmarx CxEnterprise对这个内部代码图进行查询。

    Checkmarx CxEnterprise包含针对所有编程语言已知数百个安全漏洞和质量缺陷问题预先设定好的查询(query)列表。可以查询全面而又广泛的代码安全和质量缺陷,同时使用Checkmarx CxEnterprise CxAudit 审计工具,您可以根据您自己的软件安全、质量保证和业务逻辑需要配置并自定义的查询(Query),以满足公司或者个人特定的代码安全策略及代码安全基线标准要求。

    Checkmarx CxEnterprise的扫描结果可以以静态报表形式展示,也可以通过可以对软件安全漏洞和质量缺陷在代码的运行时的数据传递和调用图跟踪的代码缺陷的全过程,同时还可以提供对安全漏洞和质量缺陷进行修复提供指导建议。也可以对结果进行审计,从而消除误报。

    4、Fortify

    美国HP_fortify,重点是安全漏洞的检测。Forify 支持语言超过20种,是检测工具中支持语言最多的工具。

    内使用最为广泛的静态分析工具,虽然支持很多种安全漏洞,但需要用户做很多的二次开发工作。

    不足是误报率和漏报率都比较高。目前在国内代理商以光盘价格出货。如果企业只是想少花钱,引入一个安全扫描工具,倒是一个好的选择。

    5、Testbed

    美国LDRA Testbed/TBrun 软件测试产品功能:编码规则、度量、覆盖率、生成测试用例。

    前身为Liverpool大学开发,能够支持C/C++数千种条目的规则检测,包括MISRA C/C++, GJB5369等,是最早进入中国市场的静态分析工具,在军队、军工广泛使用,但其技术仅支持编码规则类检测,无法进行语义缺陷分析,导致一些常用的运行时缺陷无法发现或者较高误漏报,由此市场占有率逐步下降。截止到2015年其版本号为9.5。

    创景公司是总代理。目前很多代理商代理该工具销售,军工企业、汽车制造等采购该工具较多。

    主要采用DERA(欧洲防务标准)和MISRA(汽车软件标准),GJB5369判断是否违反编程规则,只能算是语义语法检测工具,无法满足安全检测需要。原来不支持GJB 8114,最新版本也刚刚加入对GJB 8114的支持。支持Ada、C、C++、Cobal、Coral 66、Fortran、Pascal、PL/1等语言。

    通过下面的检测功能介绍,可窥见一斑。

    数据流分析变量单元级、集成级和系统级。(发现的错误,基本上都是比较浅显的)

    1. 没有实用的函数参数
    2. 不匹配的参数
    3. 变量未赋初值就引用
    4. 代码中有多余变量
    5. 给值传递参数赋值
    6. 无返回值的函数路径
    7. 函数的实参是全局变量

    控制流分析

    1. 不可达代码
    2. 不合理的循环结构
    3. 存在浮点相等比较
    4. 函数存在多个出口
    5. 函数存在多个入口

    表达式分析:

    1. 表达式中的括号使用不当
    2. 数组下标越界
    3. 存在被零除
    4. SWITCH语句缺少DEFAULT
    5. CASE语句缺少BREAK
    6. 存在混合运算
    7. 对指针进行逻辑比较
    8. 在逻辑表达式中使用赋值操作符

    接口分析

    1. 实参和形参个数不匹配
    2. 实参和形参类型不匹配
    3. 函数参数定义的结构和调用的结构不一致

    Testbed的静态度量分析做得还是比较不错。能够度量函数代码行数(200)、注释比率(20%)、函数参数(7)、goto语句(0)、圈复杂度(10)、基本复杂度(4,维护性)、LCSAJ密度(20,可维护性)、控制节点数(10)、基本节点数(5)、扇入度量(7)、扇出度量(7)等,括号中是阈值。

    但是Testbed的静态度量的公式也没有依据什么标准或权威组织的发布,可能只是自身企业研究出的算法。

    Testbed还支持单元测试,可以支持测试用例加载执行,计算覆盖率等。但是工程实践中,对于嵌入式软件很难在目标机之外的测试服务器上运行。

     

    6、PinPoint

    源伞科技由香港科大团队创立的, 用自动程序分析技术保障软件质量。307个C/C++缺陷检测器,覆盖95条CWE规则。

    该工具研发上投入上还是欠缺,虽然采用了主流的检测引擎,但是打磨的不太好,对于100万行代码可能需要超过10小时的检测,这在工程上基本是无法接受的。

    7、C++ test

    美国Parasoft公司研发的支持C、C++静态分析的工具,该工具除了可以检测编码规则外,还能检测少量的语义缺陷,此外能够进行测试用例生成,进行单元测试。

    Parasoft C++test 是一款自动化测试工具,自动测试C/C++类、函数或部件,而不需要编写测试用例、测试驱动程序或桩调用代码。

    主要用于嵌入式软件单元级别测试。

    8、PC-Lint

    PC-Lint 是GIMPEL SOFTWARE公司开发的C/C++软件代码静态分析工具,它的全称是PC-Lint/FlexeLint for C/C++,PC-Lint 能够在Windows、MS-DOS和OS/2平台上使用,以二进制可执行文件的形式发布,而FlexeLint 运行于其它平台,以源代码的形式发布。PC-lint 在全球拥有广泛的客户群,许多大型的软件开发组织都把PC-Lint 检查作为代码走查的第一道工序。PC-Lint不仅能够对程序进行全局分析,识别没有被适当检验的数组下标,报告未被初始化的变量,警告使用空指针以及冗余的代码,还能够有效地帮你提出许多程序在空间利用、运行效率上的改进点。

    PC-Lint和FlexeLine是强大的静态分析工具,检查C、C++源代码,寻找错误,小故障,不一致,不可移植的结构,冗余代码等。

    PC-Lint 能够检查出很多语法错误和语法上正确的逻辑错误,PC-Lint 为大部分错误消息都分配了一个错误号,编号小于1000的错误号是分配给C 语言的,编号大于1000的错误号则用来说明C++的错误消息。下表列出了PC-Lint 告警消息的详细分类:

     

    9、QAC

    英国PRQA公司成立于1986年,总部位于英国Hersham。主要编码规则测试。QAC/QAC++能够对C/C++代码规则进行自动检查,报告所违反的编程标准和准则。侧重于MISRA规则((ISO,MISRA C,JVF,EC++等)。能够发现1300多种C语言问题、800多种C++的问题,可以支持所有编译器的扩展、配置简单灵活,分析速度非常快,分析报告可以是excel、word、pdf、图表等多种形式,在线帮助相关联,可以及时得到问题的解释和示例。。QAC/QAC++提供了编程规则的二次开发接口,允许添加其它的自定义的编程规则。提供几十种C/C++复杂度度量,包括圈复杂度、静态路径统计和Myer's interval等,还可以扩展定制的复杂度度量。

    QAC/QAC++能够提供另外两种静态分析的能力:软件结构分析和质量度量.

    软件结构分析包括:函数控制结构图、函数调用树、数据引用关系图,文件包含关系。供多种多样的可视化输出,包括函数结构图、函数调用树、外部参考、文件包含关系和统计的度量分析。
    可用于Windows和Unix平台,有方便易用的GUI图形界面,可以和流行的开发环境集成。QAC支持的语言有C、C++、Java、Fortran;
    QAC可支持的平台有Microsoft Windows、Sun Solaris、HP-UX、Redhat Linux、Slackware Linux。

    QAC根据严重程度从低到高分为0~9级,9级为最严重,0级为最轻微。

    9级为ERRORS,必须先修复9级的错误,才能做其他级别的代码静态分析。

     

    https://img-blog.csdn.net/20180115152916770?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb3hpZW1vdW1vdQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast

     

    https://img-blog.csdn.net/20180115152941512?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb3hpZW1vdW1vdQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast

    10、AppScan

    IBM 安全类工具。对网站和移动应用进行扫描,识别安全漏洞并给出修复建议。

    IBM Security AppS增强网站应用和移动应用的安全,提高应用安全程序管理,加强合规性。通过在使用前扫描你的网站和移动应用,AppScan使你可以识别安全漏洞并产生报告和修复建议。

    IBM工具,在国内销售情况不是太好,该工具市场占用率极低,基本上被淘汰出具。

    11、SonarQube

    SonarQube 是一款用于代码质量管理的开源工具,它主要用于管理源代码的质量。 通过插件形式,可以支持众多计算机语言,比如 java, C#, go,C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy 等。sonar可以通过PMD,CheckStyle,Findbugs等等代码规则检测工具来检测你的代码,帮助你发现代码的漏洞,Bug,异味等信息。

    Sonar 不仅提供了对 IDE 的支持,可以在 Eclipse和 IntelliJ IDEA 这些工具里联机查看结果;同时 Sonar 还对大量的持续集成工具提供了接口支持,可以很方便地在持续集成中使用 Sonar。 

    1. 编写干净的代码:SonarQube提供一份关于源代码整体健康情况的概述。更重要的是,它将在新代码中发现的问题高亮显示。使用项目中的质量门设置,你将可以轻易的修复漏洞,机械的改善代码。

    2. 检测错误:代码分析器配备强大的路径敏感数据流引擎,可以严格检测错误。比如空指针引用、逻辑错误、资源泄漏等等。

    3. 多语言:超过20个代码分析器可以使用,SonarQube为每个主流编程语言提供一个代码分析器:C/C++、JavaScript、C#、Java、COBOL、PL/SQL、PHP、ABAP、VB.NET、Python、RPG、Flex、Objective-C、Swift、Web等等。每个分析器提供大量的规则以便定位普遍的和特定语言的质量问题。应用程序经常一次使用几种编程语言,例如[C#,C++和JavaScript]或者[Java,JavaScript和HTML]。SonarQube自动检测这些语言,调用对应的分析器。

    4. 开发运营一体化:SonarQube希望成为开发运营生态系统的一部分,因此使用网勾或广泛的数据接口将它集成入CI引擎、提升渠道等。

    5. 集中控制质量:为开发者、技术领导、管理者和负责几个或者几千个项目的决策层提供一个代码质量共享的愿景。

    虽然sonarqube能够比较好的支持CI等,但是由于主要引入的开源工具进行检测,所以基本上无法在真正项目中运用。只能算是解决企业有无代码扫描的问题。

    12、codesonar

    商业,免费30天试用,在Jenkins插件中。静态分析工具,实现了几个静态分析工具基准。寻找静态内存,资源管理,并发性和其它缺陷的工具。

    CodeSonar,GrammaTech公司的王牌静态分析SAST工具,识别那些可能导致系统崩溃的错误、意外行为和安全漏洞。

    CodeSonar被证明可以提供最深层的静态分析,能够寻找比市场上其他的静态分析工具更多的重要缺陷。Code Sonar实现了最好的几个静态分析工具基准,寻找静态内存、资源管理、并发性和其他缺陷。

    通过分析源代码和二进制包,CodeSonar使团队可以分析完整的应用程序,使你可以控制你的代码供应链,从而在程序开发生命周期早期移除成本最高的最难找的缺陷

    但是通过笔者实际上运用该工具,基本上扫描不出多少缺陷和漏洞。

    13、PVS-Studio

    是一个C、C++、C#源代码程序的错误检测工具,进行静态代码分析,产生一个报告帮助程序员寻找和修复错误。

    14、OpenLogic

    扫描源代码和二进制文件,确认开源代码和授权,管理开源政策和审批,报告安全漏洞,以及提供开源技术支持。

     

    15、cppcheck

    免费的C++代码检测工具

    16、cpplint

    cpplint 是 一个python脚本, google使用它作为自己的C++ 代码规范 检查工具.如果你的C++代码遵循的也是 google 的C++代码风格, 那么这个脚本对你来说就非常实用.

     

    19、FindBugs

    FindBugs 是一个静态分析工具,它检查类或者 JAR 文件,将字节码与一组缺陷模式进行对比以发现可能的问题。有了静态分析工具,就可以在不实际运行程序的情况对软件进行分析。在FindBugs的GUI中,需要先选择待扫描的.class文件(FindBugs其实就是对编译后的class进行扫描,藉以发现一些隐藏的bug。)。如果你拥有这些.class档对应的源文件,可把这些.java文件再选上,这样便可以从稍后得出的报告中快捷的定位到出问题的代码上面。此外,还可以选上工程所使用的library,这样似乎可以帮助FindBugs做一些高阶的检查,藉以发现一些更深层的bug。选定了以上各项后,便可以开始检测了。

    可以发现许多代码中间潜在的bug。比较典型的,如引用了空指针(null pointer dereference), 特定的资源(db connection)未关闭,等等。如果用人工检查的方式,这些bug可能很难才会被发现,或许永远也无法发现,直到运行时发作…当除掉了这些典型的(classic) bug后,可以确信的是,我们的系统稳定度将会上一个新的台阶。

    FindBugs的运行环境可能是这四个工具之中最苛刻的了。它工作在j2se1.4.0或以后的版本中,需要至少256MB内存。它的安装非常简单,下载之后简单的解压即可。为了与ant配合使用,它提供了对应的ant task。

     

    20、FindSecBugs

    Find-Sec-Bugs 是一款本地 bug 扫描插件 “FindBugs-IDEA” 的 Java 安全漏洞规则扩展库,它支持在多种主流 IDE 环境进行安装:Eclipse, IntelliJ, Android Studio 和 NetBeans。

    扫描范围:只扫描 Java 代码,支持主流的 Java 开发框架,比如 Spring-MVC, Struts 等。

    扫描漏洞类型:通过扫描源代码,能够发现128种不同的安全漏洞类型。

    FindSecBugs检测效率比较慢,误报率和漏报率相对比较高。国内有些安全厂商集成了该工具,市场上销售。

     

    20、PMD

    开源检测工具。PMD的运行环境是j2se1.3或以后版本,安装过程同样也是解压即可。对应ant task的使用:

    检测效果不是太理想。

    21、Polyspace

    软件运行时错误检测工具.运行时错误(Run-time Errors)就是软件在动态运行时出现的错误,是所有的软件错误中最具风险的。根据ANSI C的定义,C语言中的典型运行时错误主要是:

    运行时错误属于潜在的威胁,广泛的存在各种软件中。根据Berkeley大学与 IBM Watson的研究报道指出所有IBM大型软件的漏洞中,30%-40%是运行时错误引起的。

    PolySpace使用语义分析技术,它依靠大量的数学定理提供的规则分析软件的动态行为。语义分析技术没有使用简单的穷举法,却有能力在更普通的模式下表达程序的状态,还能提供规则进行巧妙的处理。简单来说,语义分析技术可以通过静态的方法,能够发现动态的运行时错误。PolySpace根据软件的源代码,对软件进行抽象,这种突破性的方法使得程序员在写代码的同时,就能精确的而且自动的查明软件的运行时错误。

    支持Ada语言。

     

    22、Infer

    Infer是facebook开源的一款代码静态分析工具,现支持的语言有Java、Objective-C、C和C++; 对Android和Java代码可以发现null pointer exceptions和resource leaks等;对iOS、C和C++代码可以发现memory leak等。infer只支持Mac和Linux系统

     

    23、BlueMorpho(闪蝶)

    BlueMorpho是独立运行的B/S程序,安装简单,无需额外配置参数文件。

    在Windows下运行Bluemorpho windows安装包,注意有32位和64位两个版本,

    安装完成后,在开始-程序-BlueMorpho文件夹里运行Sart bluemorho server启动分析server.

    Server启动后,在开始-程序-BlueMorpho文件夹里运行BlueMorpho即可访问闪蝶源码分析平台。

    BlueMoropho提供两种方式上传source code, 手工上传和同步从Mainframe下载COBOL源码。

    代码上传或下载到BlueMorpho以后,即可点击任意程序进行源码分析。

     

    24、腾讯 TscanCode

    TscanCode支持以下类型规则扫描:

    1. 空指针检查,包含可疑的空指针,判空后解引用比如Crash等共3类subid检查。
    2. 数据越界,Sprintf_S越界共1类subid检查。
    3. 内存泄漏,分配和释放不匹配同1类subid检查。
    4. 逻辑错误,重复的代码分支,bool类型和INT进行比较,表达式永远True或者false等共18类检查。
    5. 可疑代码检查,if判断中含有可疑的=号,自由变量返回局部变量等共计15类检查。
    6. 运算错误,判断无符号数小于0,对bool类型进行++自增等,共计11类检查。

    25、阿里 P3C是Java编码规范

    代码规范检查插件p3c,是根据《阿里巴巴Java开发手册》转化而成的自动化插件。目前主要阿里系的公司内部使用为主。

    26、360fireline 火线

    360火线(Fireline)是360公司技术委员会牵头,Web平台部Qtest团队开发的一款免费静态代码分析工具。主要针对移动端Android产品进行静态代码分析。其最为突出的优点就是资源泄漏问题的全面检测。同时,火线与360信息安全部门合作,推出了一系列针对移动端安全漏洞的检测规则。360火线提供免费使用,扫描速度快,并支持Android Studio插件,Jenkins插件,Gradle部署等多种集成方式。

    火线目前是360公司发布流程中必不可少的环节,在每次代码编译审核时提供静态代码分析检测,为代码审计人员、开发人员分别提供审核和修改代码的依据。目前火线在360发布流程中已累计运行超过500天,扫描文件数2千万+,扫描代码量超过45亿行。火线最近推出的Android Studio插件360 Fireline Plugin下载量已达到4000+。

    火线拥有四大类规则,分别为安全类,内存类,日志类,基础类。
    • 安全类:根据360信息安全部门最权威的SDL专门定制,每一条SDL都有真实的攻击案例
    • 内存类:各种资源关闭类问题检测(本次评测的重点)
    • 日志类:检测日志输出敏感信息内容的规则
    • 基础类:规范类、代码风格类、复杂度检查规则
    (详见官网:http://magic.360.cn

    Github上搜索TestCasesProject,可以找到他们上传的testcase,c语言和Java语言

     

    27、轩宇SpecChecker

    轩宇公司产品。是属于航天旗下公司。

    SpecChecker是一款利用程序静态分析技术对代码可信性保障提供支持的缺陷检测工具。支持安全编码标准符合性检查、运行时缺陷检测和代码质量度量等。可适用于源码开发的任何阶段,通过持续暴露缺陷以改善质量和化解风险。利用可视化代码结构分析以辅助审查、提高效率。是国内首个通过ISO 26262、IEC 61508 和EN 50128功能安全认证的同类产品。

     

    (完)

     

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  • 30款常用的大数据分析工具推荐(最新)

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    数据挖掘和数据分析的能力在当今时代相当重要, 智能的工具是你与竞争对手对抗并为公司业务增加优势的必备条件。我列出了30个最热门的大数据工具,供大家参考。

     

    Part 1:数据采集工具

    Part 2:开源数据工具

    Part 3:数据可视化

    Part 4:情感分析

    Part 5:开源数据库

     

    Part 1:数据采集工具

     

    1 .八爪鱼

    八爪鱼 是一款免费的、简单直观的网页爬虫工具,无需编码即可从许多网站抓取数据。无论你是初学者还是经验丰富的技术人员或企业高管,它都可以满足你的需求。为了减少使用上的难度,八爪鱼为初学者准备了“网站简易模板”,涵盖市面上多数主流网站。使用简易模板,用户无需进行任务配置即可采集数据。简易模板为采集小白建立了自信,接下来还可以开始用高级模式”,它可以帮助你在几分钟内抓取到海量数据。此外,你还可以设置定时云采集,实时获取动态数据并定时导出数据到数据库或任意第三方平台。

     

    2. Content Grabber

    Content Grabber是一个支持智能抓取的网页爬虫软件。它的程序运行环境可用在开发、测试和产品服务器上。你可以使用c#或VB.NET来调试或编写脚本来控制爬虫程序。它还支持在爬虫工具上添加第三方扩展插件。凭借全面综合的功能,Content Grabber对于具有技术基础的用户而言功能极其强大

     

    3.Import.io

    Import.io是一款基于网页的数据抓取工具。它于2012年首次在伦敦上线。现在,Import.io将其商业模式从B2C转向了B2B。2019年,Import.io收购了Connotate并成为网页数据集成平台。凭借广泛的网页数据服务,Import.io成为了业务分析的绝佳选择

     

    4. Parsehub

    Parsehub是一款基于网页的爬虫程序。它支持采集使用了AJax, JavaScripts技术的网页数据,也支持采集需要登录的网页数据。它有一个为期一周的免费试用窗口,供用户体验其功能。

     

    5. Mozenda

    Mozenda是一款网页抓取软件,它还为商业级数据抓取提供定制服务。它可以从云上和本地软件中抓取数据并进行数据托管。

     

    Part 2.开源数据工具

     

    1. Knime

    Knime是一款分析平台。它可以帮助你发掘商业洞察力和市场潜力。它提供了Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。它为分析专业人员提供了超过2k个部署模块。

     

    2. OpenRefine

    OpenRefine(以前称为Google Refine)是处理杂乱数据的强大工具:它支持数据洗,支持数据从一种格式转换为另一种格式,还可以通过网络服务和外部数据进行扩展。使用它的分组功能,你可以轻松地使网页上的杂乱数据标准化、规范化。

     

    3. R-Programming

    它是一种用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在开发统计软件和数据分析的数据挖掘工作者中非常流行。近年来,由于其易用性和广泛的功能性,它得到了大量的赞誉和欢迎。

    除了数据挖掘,它还提供统计和图形技术、线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等功能。

     

    4. RapidMiner

    和KNIME一样,RapidMiner通过可视化程序进行操作,能够手动运作、分析和建模。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据工作效率。统一的数据科学平台可加速从数据准备到实现的分析工作流程,极大地提高了技术人员的效率,是最易于使用的预测分析软件之一。

     

    5. Pentaho 

    它是一款出色的商业BI软件,可以帮助企业制定数据驱动型决策。该平台集成了本地数据库、Hadoop和NoSQL等数据源,因此,你可以轻松地用它来分析和管理数据,进而从数据中获取价值。

     

    6. Talend

    它是一个开源的集成软件,旨在将数据转化为真知灼见。它提供各种服务和软件,包括云存储、企业应用程序集成、数据管理等等。在庞大的社区支持下,它允许所有的Talend用户和成员从任何位置共享信息,经验和疑虑。

     

    7. Weka

    Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合工具。这些算法既可以直接应用于数据集,也可以从你自己的JAVA代码中调用,它也很适合开发新的机器学习方案。它还具有GUI,可以将数据科学的世界转化给缺乏编程能力的专业人员。

     

    8.NodeXL

    它是用于微软Excel的一个开源软件包。作为一个附加扩展,它没有数据集成服务和功能,它专注于社交网络分析。直观的网络和描述性关系使社交媒体分析变得轻松自如。它是用于数据分析的最佳统计工具之一,包括高级网络指标、对社交媒体网络数据导入器的访问以及自动化。

     

    9.  Gephi

     Gephi也是一个在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包。想一想你看到的巨大的人与人之间连接的地图网络,它们代表了LinkedIn或Facebook上面的社交联系。Gephi通过提供精确的计算使这一步骤有更加精确的指标展现。

     

    Part 3.数据可视化工具

     

    1. PowerBI

    Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的,不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前,它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能,使用户可以轻松地以更低的成本实现快速,明智的决策,用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。

     

    2. Solver

    Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署,它专注于四个关键的分析领域,包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

     

    3.Qlik

    Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板,可简化数据分析,并帮助公司快速制定业务决策。

     

    4.Tableau Public

    Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本,Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料,可帮助用户创建创更多的分析报告。

     

    5. 谷歌Fusion Tables

    Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表,但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

     

    6. Infogram

    Infogram是一种直观的可视化工具,可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图,帮助你可视化数据。除了各种各样的图表,还有柱状图、条形图、饼图或词云等,它用创新的信息图表给你留下深刻印象。

     

    Part 4.情感分析工具

     

    1. HubSpot's ServiceHub

    它是一个收集客户反馈和评论的客户反馈工具。该工具运用自然语言处理(NLP)对语言进行分析,分辨其正负面意义,然后用仪表板上的图形和图表来可视化结果。该工具支持将HubSpot's ServiceHub对接到CRM系统中,因此你可以将相应的结果与特定的人员产生联系。例如,你可以筛选出满意度低的客户,并及时提供高质量的服务,以提高客户的留存。

     

    2. Semantria

    Semantria是一个可以从社交媒体渠道收集帖子、推文和评论的工具。它使用自然语言处理技术来解析文本,分析客户的正负面态度。通过这种方式,公司可以获得用户对产品或服务的真实看法,据此提出更好的想法来改进你的产品和服务。

     

    3.Trackur

    Trackur是一款在线声誉管理工具,它可以通过对社交媒体网站追踪进行舆论监控。它爬取了大量的网页,包括视频、博客、论坛和图片来搜索相关的信息。你可以用它清理你的负面搜索引擎结果并建立和管理你的在线声誉。它是在线声誉和数字品牌管理方面的行业先驱。

     

    4. SAS Sentiment Analysis

    SAS Sentiment Analysis是一款功能相当强大的软件。网页文本分析中最困难的部分是拼写错误,而SAS可以轻松校对和聚类分析。通过自然语言处理,机器学习和语言规则相结合,SAS可帮助你分析出最新的趋势,最合适的商业机会,并从所有非结构化文本数据中提取出真正有价值的信息。

     

    5. Hootsuit Insight

    该工具可以分析评论、帖子、论坛、新闻网站和其他50多种语言1000多万个数据源平台。此外,它还可以对性别和位置进行分类。你可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以获取实时数据并调查在线对话。

     

    Part 5.数据库

     

    1.  Oracle

    毫无疑问,Oracle是开源数据库中的佼佼者。它拥有许多功能,是企业的最佳选择。它还支持集成到不同平台上。在AWS中易于设置使它成为关联式数据库的可靠选择。对内置信用卡等隐私数据的高安全性保障技术使其无可替代。

     

    2.PostgreSQL

    它排名在Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server之后,成为第四大最受欢迎的数据库。由于其绝对可靠的稳定性,它可以处理高负荷的数据。

     

    3.Airtable

    它是基于云服务器的数据库软件,具有广泛的数据表读取和信息显示功能。它还有一个电子数据表和内置日历,可以轻松地跟踪任务。它的入门模板很容易上手,模板包括销售线索管理、bug追踪和试用追踪。

     

    4. MariaDB

    它是一个免费的开源数据库,用于数据存储,插入,修改和检索。此外,Maria有一个强大的社区支持,社区成员非常活跃,积极分享信息和知识。

     

    5. Improvado

     Improvado是一款为营销人员设计的工具,可以通过自动仪表盘和分析报告将所有数据实时集中到一个平台。Improvado最适合提供给那些希望将所有营销平台的数据整合在一个平台的营销分析领导者。

     

    你可以选择在Improvado仪表板中查看数据, 也可以将其导出到你选择的数据仓库或可视化工具中,如Tableau, look ker, Excel等。公司、机构和高校都喜欢使用Improvad,因为它为他们节省了数千小时的人工报告时间,和数百万美元的营销预算。

     

    作者:阿什利·韦尔登

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    常用的分析管理工具方法常用的分析管理工具方法 二八原则 SWOT分析法 鱼骨图分析法 5M因素分析法 5M1E分析法 头脑风暴法 名义群体法 德尔菲法 电子会议分析法 几种决策方法比较 PDCA循环 5W1H分析法 5W2H分析法 5W2...
  • 今天给大家介绍一款神奇的数据分析工具–TempoAI。TempoAI是一款面向企业的一体化分析软件产品,助力企业通过数据分析挖掘企业内部新的业绩增长点,在新一轮竞争中抢占先机。TempoAI完整覆盖数据接入、模型构建、...
  • 项目管理工具之SWOT分析

    千次阅读 2020-04-08 00:51:38
    小白进阶之项目管理工具SWOT分析法 一、SWOT分析法 小度解释 二、SWOT分析分析模型 三、SWOT分析法应用 四、SWOT分析法规则 五、SWOT分析法贡献 叮嘟!小白进阶,做项目必备SWOT分析分析,写篇博客分享一下。
  • Finereport在企业级BI分析中的应用

    千次阅读 2015-08-11 13:54:16
    当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,...
  • 大数据分析工具(下)

    千次阅读 2017-10-23 17:26:58
    Drill能够帮助企业用户快速、高效地进行Hadoop数据查询和企业级大数据分析。Drill于2012年8月份由Apache推出。 从Drill官方对其架构的介绍中得知,其具有适于实时的分析和快速的应用开发、适于半结构化/嵌套...
  • 调测工具VcTester攻略--搭建运行环境

    千次阅读 2010-03-10 14:04:00
    调测工具VcTester攻略之搭建运行环境作者:网际游民,成稿于2010年1月 关于VcTester工具VcTester由ezTester公司推出,是业界众多VC调测辅助工具中功能最强悍的一款,为准确起见,我还是加上“之一”后缀,尽管...
  • 企业组织要素分析

    千次阅读 2010-10-09 11:49:00
    企业组织要素分析 2010.9 熊军民(道仑软件 ) 道生一,一生二,二生三,三生万物。 人法地,地法天,天法道,道法自然。   —— 老子 组织要素是组成组织的各个部分或成分,是组织的...
  • 常用企业管理工具介绍

    千次阅读 2014-07-18 10:36:27
    常用企业管理工具介绍  2013-08-16 21:22:03| 分类: 管理智囊|举报|字号 订阅 本文转载自酒鬼鼠 《常用企业管理工具介绍》  一、人力资源管理工具部分 (一)能力素质相关工具...
  • 价值百万的企业大数据分析报告是如何炼成的?

    千次阅读 多人点赞 2017-03-15 14:08:43
    很多企业往往会花高额价钱来请咨询公司对企业的整体经营情况做一个分析,生成一个报告。但是对于多数已经有数据管理的企业,可以针对一个具体企业、一个具体问题开展针对性的数据分析,从点到面地解决问题。现如今...
  • 在本文中,作者引出了“外部数据”这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己。   现在互联网上关于“增长黑客”的概念很...
  • C++开发环境、库、常用工具(转载

    千次阅读 2016-04-14 13:49:08
    C++开发环境、库、常用工具(转载)
  • 简介: 目前比较流行的工作流开发管理工具众多,包括 JBPM、PegaSystems、Software AG(SAG)、IBM Content Management、IBM BPMN 7、FileNet 等。如何选择更符合用户需求,并且最节省本的产品。 这样就需要对这些...
  • 企业内刊的定位与功能分析

    千次阅读 2010-12-18 21:13:00
    究其原因,除了优厚的政策、良好的市场环境企业家自身的努力等因素以外,越来越多的企业家对企业文化建设的充分重视也是其得以快速发展的主要原因之一。随着社会发展和市场经济秩序的逐步完善,企业要想做大、做强...
  • 【摘要】 本文通过一个集成电路设计有关的软件项目,讨论了该项目的主要特点和本人所担任的工作,着重讨论了在项目需求分析过程中采用的具体方法和工具以及选用的理由。 由于项目的专业领域的特殊性,分两类不同的...
  • 在做报表或者BI项目时,往往会选用一些工具实现,目前市场上报表工具或者BI工具种类繁多,如何选择适合自己的工具变的尤为重要,下面从报表设计、数据处理、数据分析、集成调用、支持服务等核心关注点对市场上比较...
  • SWOT分析

    千次阅读 2004-10-25 11:48:00
    SWOT是英文Strengths、...其中,优劣势分析主要是着眼于企业自身的实力及其与竞争对手的比较,而机会和威胁分析将注意力放在外部环境的变化及对企业的可能影响上,但是,外部环境的变化可能会给具有不同资源和能
  • 企业云资源管理系统需求分析

    千次阅读 2019-05-08 21:01:58
    企业云资源管理系统 需 求 分 析 报 告 项目名称:企业云资源管理系统 项目类别:企业级 项目负责人:金鑫 曾泉文 编制日期:2019年5月5日 目 录 引言 3 1.1 编写目的 3 1.2 项目风险 3 1.3 文档约定 3 1.4 预期...
  • 可视化机器学习工具软件的比较分析研究

    万次阅读 多人点赞 2016-10-30 18:38:46
    然而,机器学习是一个入门门槛相对比较高的技术领域,大部分的工程技术人员和业务人员都聚焦在业务领域的特征提取,算法选择,参数调优和模型验证上,因此一个方便高效的可视化工具,对于降低用户的机器学习学习曲线...

空空如也

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