⑴ 現在有什麼比較好的資金分析思路和方法
資金分析，其實是一個非常龐大的課題，不同的行業及業務場景下，資金分析的含義是不同的，例如金融機構的風控部門進行資金分析的目的在於發現風險交易及風險用戶，提升金融的監管力度，維持金融秩序。而對於商業，例如商戶分析資金，可能目的在於分析營收狀況，改變運營策略等。雖然不同的行業有不同的分析目的，但是對於資金這一特殊數據的分析思路和方法卻有共通之處。
在談論任何分析思路和方法前，如何處理原始數據是擋在分析前都第一道關，不對原始數據做處理的人和分析都是無效和失真極大的，而原始數據的處理其實就是提高原始數據的可信度與准確性，現在稱作數據治理，而進行數據治理最普遍的工具就是Excel和函數，進行數據的去重，去錯，及補全。除此之外，一些處理數據的工具也是不錯的選擇，利潤各種數據清洗腳本，成熟化的工具，例如火治這款數據治理公舉，也是民間常用的一款清洗利器。
在有數據治理後，就該談論分析思路和方法了，而思路換而言之是數據中的分析點，什麼點可以分析，能夠得到什麼，這便是思路，而對於資金分析，常見的分析點要：異常的交易記錄，賬戶的整體收入與支出，賬戶的整體資金規模及變化趨勢，資金交易的時間規律，金額規律，資金的聚類分析，使用人的Ip,mac信息等，這些分析點是目前資金分析所常見的分析要點，根據這些分析要點可以得到具體的決策信息。
而說到分析方法，換而言之是使用什麼工具分析，工具是方法的核心 有工具才有基於關機的方法，最通用的分析工具就是數據透視，可以解決大部分統計類的分析，但如果需要進行非統計類的，例如關聯分析，這些工具久不夠用了，需要藉助專業化的工具，尤其是可視化工具，市面上現在用的較多的是火眼金睛，Data C,fas等，都是主流工具，我自己之前使用過i2,自身感覺如果需要更靈活的，亘高的自由度，推薦火眼金睛軟體，而Data c,fas靈活度就差許多，以上呢是自身結合自己的一些經驗所總結的一些心得，希望和各路大神多多交了討教。
⑵ 除了百度、阿里、騰訊，還有哪些做知識圖譜的企業
做搜索的大部分都已經構建了自己的知識圖譜，比如Google Knowledge Graph。國內互聯網公司也有很多在做的，比如美團大腦。
而2B也有不少優秀的做知識圖譜的企業，比如智器雲科技，有火眼金睛產品能夠快速構建知識圖譜並進行可視化認知分析，有天羅地網產品，據說可對千億級別的數據進行知識圖譜構建。
其它還有不少，比如明略，也是行業的姣姣者。