⑴ 现在有什么比较好的资金分析思路和方法
资金分析，其实是一个非常庞大的课题，不同的行业及业务场景下，资金分析的含义是不同的，例如金融机构的风控部门进行资金分析的目的在于发现风险交易及风险用户，提升金融的监管力度，维持金融秩序。而对于商业，例如商户分析资金，可能目的在于分析营收状况，改变运营策略等。虽然不同的行业有不同的分析目的，但是对于资金这一特殊数据的分析思路和方法却有共通之处。
在谈论任何分析思路和方法前，如何处理原始数据是挡在分析前都第一道关，不对原始数据做处理的人和分析都是无效和失真极大的，而原始数据的处理其实就是提高原始数据的可信度与准确性，现在称作数据治理，而进行数据治理最普遍的工具就是Excel和函数，进行数据的去重，去错，及补全。除此之外，一些处理数据的工具也是不错的选择，利润各种数据清洗脚本，成熟化的工具，例如火治这款数据治理公举，也是民间常用的一款清洗利器。
在有数据治理后，就该谈论分析思路和方法了，而思路换而言之是数据中的分析点，什么点可以分析，能够得到什么，这便是思路，而对于资金分析，常见的分析点要：异常的交易记录，账户的整体收入与支出，账户的整体资金规模及变化趋势，资金交易的时间规律，金额规律，资金的聚类分析，使用人的Ip,mac信息等，这些分析点是目前资金分析所常见的分析要点，根据这些分析要点可以得到具体的决策信息。
而说到分析方法，换而言之是使用什么工具分析，工具是方法的核心 有工具才有基于关机的方法，最通用的分析工具就是数据透视，可以解决大部分统计类的分析，但如果需要进行非统计类的，例如关联分析，这些工具久不够用了，需要借助专业化的工具，尤其是可视化工具，市面上现在用的较多的是火眼金睛，Data C,fas等，都是主流工具，我自己之前使用过i2,自身感觉如果需要更灵活的，亘高的自由度，推荐火眼金睛软件，而Data c,fas灵活度就差许多，以上呢是自身结合自己的一些经验所总结的一些心得，希望和各路大神多多交了讨教。
⑵ 除了百度、阿里、腾讯，还有哪些做知识图谱的企业
做搜索的大部分都已经构建了自己的知识图谱，比如Google Knowledge Graph。国内互联网公司也有很多在做的，比如美团大脑。
而2B也有不少优秀的做知识图谱的企业，比如智器云科技，有火眼金睛产品能够快速构建知识图谱并进行可视化认知分析，有天罗地网产品，据说可对千亿级别的数据进行知识图谱构建。
其它还有不少，比如明略，也是行业的姣姣者。