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开发一个app大概需要多少钱呢？
目前的APP市场比较混乱，再加上多数APP本身生命周期较短的特性，因此开发APP虽然看起来简单、进入门槛不高，但实际上没那么容易。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一伍扒中间的是壹壹三三最后的是泗柒泗泗，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
这是是因为，大家对APP的产品开发缺乏通透的了解，又想快速的推出APP，因此APP本身并没有杀手级的创意特点，就算有，也多半昙花一现。
APP开发时间和费用要视乎功能和界面复杂程度而定，从几万到几十万都有可能，但APP开发不像开发一个网站，也不是一锤子买卖，要做好长期投入和运营的准备。
一、模版类APP开发按功能收费开发一个app需要多少钱，这是老生常谈的问题了，专业的app人事透露，关于手机app开发的价格分为两种，一种是模版类型的app开发，这种app开发的报价是固定的，他们所需要的功能也是固定的，这款app的缺点就是客户拿不到源代码，同时如果客户以后想升级的话是不能升级的，只能重新开发一个新的app应用软件。对于模版类型的app开发在价格方面也是不同的，有高有低，这也是根据具体的功能类型来评估具体的价格。
二、定制类APP开发高于模版类开发另一种就是定制类型的app应用软件开发，移动APP开发类型是由具体的功能来评估价格的，不同的功能有不同的报价，不过这类的APP开发都要比模版类高。一般app开发公司都会问客户有没有具体的功能需求，要客户提供具体的功能需求才能给他们报价也就是这个原因，他们会通过评估功能需求，评估几天的开发时间才能得出具体的报价，开发时间是跟开发价格成正比的，开发时间越长，所需要的价格也是越多的。所以APP的开发价格以及周期是跟随客户所需功能需求而定的，企业有开发APP应用软件的需求，可以询问专业的APP软件开发公司，按照自己行业发展的需求选择符合自己的APP开发方案。
想要了解“开发一个APP具体要多少钱”，请提交功能需求，我们会安排专业的开发顾问为您评估具体的项目开发费用。
python主要可以做什么
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。
python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。
Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。
扩展资料
python的主要优点：
简单易学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。
运行速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
免费、开源资源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。
百度百科-Python
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