Yuanguan 數(shù)據(jù)基本上被很多世界500強企業(yè)使用。有50多種圖表類型，輕便無縫，自助分析普通業(yè)務(wù)員可以操作并實時獲取數(shù)據(jù)1234566。大數(shù)據(jù)給你分析，你手機里最常用的手機軟件是什么？目前市場上有不少數(shù)據(jù)-2工具國內(nèi)外都有，我就給樓主介紹幾款主流的。國外:Tableau:自我定位是可視化工具，類似于Qlikview的定位?？梢暬δ芊浅姶螅瑢﹄娔X硬件要求較高，部署也比較復雜。

Qlikview: Tableau是最大的競爭對手。和Tableau以及國內(nèi)很多BI一樣，屬于新一代的輕量級BI產(chǎn)品，體現(xiàn)在建模、部署、使用上。只能在windows系統(tǒng)上運行，C/S產(chǎn)品架構(gòu)。內(nèi)存中動態(tài)計算，數(shù)據(jù)小時，非常快；數(shù)據(jù)量大的時候內(nèi)存消耗很大，性能很慢。Cognos:使用最廣泛的傳統(tǒng)BI 工具已被IBM收購。

Da -3分析方法解讀及相關(guān)工具簡介你知道，Da數(shù)據(jù)已經(jīng)不是數(shù)據(jù) Da了，最重要的是。越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)，包括數(shù)量、速度、多樣性在內(nèi)的性質(zhì)，都呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)，所以大數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析predictivanalyticcapabilities(predictive分析capacity)數(shù)據(jù)Mining的五個基本方面可以讓分析 staff更好的理解。預測性分析允許分析工作人員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預測性的判斷。數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理(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)管理是管理中的一些最佳實踐。

雖然有數(shù)據(jù)分析工具1000萬種，但結(jié)合起來，還是一樣的。不外乎數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù) -2/。SAS、R、SPSS、python、excel是最常被提及的數(shù)據(jù)-2工具。PythonPython是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝杂嬎銠C編程語言。Python語法簡潔明了，類庫豐富強大。

一種常見的應(yīng)用情況是用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終接口)，然后用更合適的語言重寫有特殊要求的部分，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，對性能要求特別高，可以用C/C 重寫，然后封裝成Python可以調(diào)用的擴展類庫。需要注意的是，使用擴展類庫時，可能需要考慮平臺問題，有些可能不提供跨平臺實現(xiàn)。

目前用在分析Da數(shù)據(jù)工具主要有兩個生態(tài)系統(tǒng):開源和商業(yè)。開源大學數(shù)據(jù)生態(tài)圈:1。HadoopHDFS、HadoopMapReduce、Hbase、Hive逐漸誕生，早期的Hadoop生態(tài)圈逐漸形成。2.Hypertable是一個替代方案。它存在于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之外，但曾經(jīng)有過一些用戶。3.NoSQL，membase，MongoDB商業(yè)大學數(shù)據(jù)生態(tài)圈:1。一體機數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫:IBMPureData(Netezza)，

通過大屏幕可視化讓信息化的價值瞬間可見。大屏幕可視化可以實現(xiàn)實時刷新，無論是實時交易狀態(tài)還是生產(chǎn)現(xiàn)場，都可以及時監(jiān)控預警。大屏數(shù)據(jù)視覺應(yīng)用藍圖:1。通過鉆透圖層，輕松還原事實。2.通過層層鉆孔輕松還原事實，通過多維動態(tài)多角度看到一角之下的冰山分析。通過預警/定時推送，可以隨時隨地進行規(guī)劃。4.通過移動終端訪問，一切盡在掌握。

電力large數(shù)據(jù)技術(shù)滿意度電力 數(shù)據(jù)快速成長，滿足各種職業(yè)需求并不斷提高電力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。電力large數(shù)據(jù)技術(shù)包括:高性能計算、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量分析大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)則的技術(shù)，主要包括三個步驟:數(shù)據(jù)準備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù)準備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選擇所需的數(shù)據(jù)并整合到數(shù)據(jù)集中進行挖掘；搜索規(guī)則就是通過某種方法找出數(shù)據(jù) set中包含的規(guī)則；規(guī)則表示就是把發(fā)現(xiàn)的規(guī)則用用戶盡可能能理解的方式表達出來(比如可視化)。

統(tǒng)計分析常指對收集到的關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)進行整理、歸類和解釋的過程。統(tǒng)計學分析可分為描述性統(tǒng)計和推斷性統(tǒng)計，1.描述性統(tǒng)計描述性統(tǒng)計是對研究中獲得的數(shù)據(jù)進行整理、歸類、簡化或繪制，從而描述和總結(jié)數(shù)據(jù)的特征及變量間關(guān)系的最基本的統(tǒng)計方法。描述性統(tǒng)計主要涉及數(shù)據(jù)的集中趨勢、分散程度和相關(guān)強度，最常用的指標有平均值、標準差和相關(guān)系數(shù)。