基礎(chǔ)設(shè)施是否先進不僅會影響Da-2分析tools的能力，還會影響-2分析。Da 數(shù)據(jù) de 分析和處理方法的解釋數(shù)據(jù) de /和處理方法的解釋越來越多地應(yīng)用于Da 數(shù)據(jù)，它們大數(shù)據(jù)，多樣性等等都表現(xiàn)出“Da-2”的復(fù)雜度在增加，所以“Da 分析”的方法在“Da 數(shù)據(jù)”這個領(lǐng)域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

雖然近兩年“Da 數(shù)據(jù)”的概念越來越多地被媒體和業(yè)界提及，但“Da 數(shù)據(jù) 分析”在國內(nèi)的發(fā)展還處于起步階段。數(shù)據(jù) 分析是處理流程的核心，因為數(shù)據(jù)中包含的值來自分析的進程。所謂的“Da 數(shù)據(jù) -1/”與之前的數(shù)據(jù) -1/最重要的區(qū)別在于數(shù)據(jù)的成交量急劇增加。由于數(shù)據(jù)的數(shù)量增加，對數(shù)據(jù)和分析的存儲和查詢的要求也在迅速增加?！癉a 數(shù)據(jù) 分析”從實際出發(fā)，需要通過原數(shù)據(jù)，探索出一個模型，找出真實情況的根本原因，通過建立模型和預(yù)測進行優(yōu)化，從而實現(xiàn)社會。

smartbi是廣東Smart旗下的一款大數(shù)據(jù) 分析軟件。這家公司是做Excel插件起家的，得益于強大的銷售能力，現(xiàn)在已經(jīng)進入BI領(lǐng)域。Smartbi與同級別的其他bi工具相比，在功能上較為遜色，缺乏先進性的智能圖表推薦等功能支持，在large 數(shù)據(jù)上表現(xiàn)一般。產(chǎn)品的UI界面比較老，可能是骨子里的Excel基因造成的。另一方面，Smartbi在服務(wù)和價格上并沒有太大優(yōu)勢?？偟膩碚f是一款基礎(chǔ)適中的軟件。

目前PowerBI主推個人分析，適合短平快分析需求。FineBI來自帆板公司。雖然是BI工具，但是可視化效果不錯，可以用來做儀表盤。好處是一旦準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)自助分析，量大數(shù)據(jù)的處理性能就牛逼了。支持多數(shù)據(jù)源訪問；移動終端也很方便；適用于企業(yè)中的技術(shù)人員和-2分析教師。Tableau可視化能力突出，可視化效果不華麗但很優(yōu)秀。

big 數(shù)據(jù)時代巨變的今天，云計算仍然是云里霧里，亟待落地。突然，天使的號角在IT 數(shù)據(jù)的廣闊天空中嘹亮響起！大事件數(shù)據(jù)迎來了一個徹底變革的時代，也迎來了一個機會無限的時代。誰能“準(zhǔn)確”把握時代的“脈搏”數(shù)據(jù)誰就能在全球IT行業(yè)的新一輪競爭中占據(jù)主導(dǎo)地位。想象力豐富的大數(shù)據(jù)，哪里來的“大”？今天，我們不能再狹隘地看待Da 數(shù)據(jù)。

從量的增長來看，IDC報告顯示，未來10年全球規(guī)模數(shù)據(jù)將增長50倍。在剛剛過去的2011年，有一個1.8ZB(1.8萬億GB)的大數(shù)據(jù)相當(dāng)于26976年每個美國人每分鐘發(fā)三條微博。同時，社會各行各業(yè)，從電信、IT行業(yè)到金融、證券、保險、航空、酒店服務(wù)，地球上的各種存在，從每一個人到每一棵樹、每一朵花甚至每一粒沙，無一例外都在成為“-2”的生成器。

Da -2分析不可忽視的工具的三個方面數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)火了很久，但是Da數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用才剛剛起步。da-2分析Tool是最具代表性的應(yīng)用技術(shù)，人們給它數(shù)據(jù) 分析，又挖它。1.平臺架構(gòu)是工具數(shù)據(jù) 分析/的“骨架”，決定了工具數(shù)據(jù)/的性能和可負擔(dān)性。

基礎(chǔ)設(shè)施是否先進不僅會影響Da-2分析tools的能力，還會影響-2分析。郭云數(shù)據(jù) Da 數(shù)據(jù)魔鏡數(shù)據(jù)可視化分析工具，以獨特的“上中下”三層架構(gòu)設(shè)計，細分Da 數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù) Model如果說基礎(chǔ)設(shè)施是工具的“骨架”，那么數(shù)據(jù) model就是“血肉之軀”。數(shù)據(jù)模型直接確定數(shù)據(jù) 分析方法和數(shù)據(jù)輸入輸出路徑。

Da 數(shù)據(jù)De分析處理方法解讀越來越多的應(yīng)用涉及到Da 數(shù)據(jù)，這些Da數(shù)據(jù)的屬性包括數(shù)量、速度和多樣性。-2分析方法在數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；诖?，Da-2分析的方法論理論有哪些？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(yù)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(yù)測性的判斷。

通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具進行處理可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量結(jié)果。analytic visualizations(visualization分析)無論是針對-2分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)visualization is數(shù)據(jù)123455?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

1，factor 分析方法所謂factor 分析是指從變量組中提取公因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系，降低決策難度。因子分析的方法有10多種，如image 分析、重心法、最大似然法、最小二乘法、α-提取法、拉奧典型提取法等。2.回歸分析方法回歸分析方法是指統(tǒng)計學(xué)分析方法研究一個隨機變量Y對另一個(x)或一組變量的依賴性。

回歸分析應(yīng)用廣泛?；貧w分析根據(jù)涉及的自變量個數(shù)可分為一元回歸分析和多元回歸分析兩種。根據(jù)自變量與因變量的關(guān)系，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。3.相關(guān)性分析方法相關(guān)性分析是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關(guān)系，探討具有依賴關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。相關(guān)性是一種不確定的關(guān)系。4.聚類分析方法聚類分析是指將物理或抽象對象集合分組到由相似對象組成的多個類中的過程。

10大常用方法分析基于記憶推理的市場購物籃分析。決策樹。遺傳算法。聚類檢測技術(shù)。鏈接分析在線分析處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)差異。常用工具有:數(shù)據(jù)采集匯總:Excel、數(shù)據(jù)可視化:SPSS、Tableau、PowerBI、Finebi...分析 Report: PPT，Office 數(shù)據(jù)。

搭建平臺數(shù)據(jù) 分析工作循序漸進。不同的公司要根據(jù)自己所處的階段選擇合適的平臺形式，沒必要過分追求平臺的深度和服務(wù)屬性。關(guān)鍵是解決當(dāng)前的問題。Da 數(shù)據(jù) 分析Platform是Da數(shù)據(jù)分析時代的產(chǎn)品(或模塊)的總稱，如商業(yè)報表、OLAP應(yīng)用等等。相比于用戶行為分析平臺，its 分析維度更側(cè)重于核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，尤其是針對一些非純線上業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如線上電商、線下零售、物流、金融等行業(yè)。

目前企業(yè)實現(xiàn)平臺的方式主要有三種:(1)購買第三方相關(guān)數(shù)據(jù)Tableau、GrowingIO、廁神、陳中魔方等產(chǎn)品。這類產(chǎn)品可以幫助企業(yè)快速搭建數(shù)據(jù) 分析環(huán)境，很多第三方廠商也會提供專業(yè)的技術(shù)支持團隊，但如果選擇這種方式，統(tǒng)計的廣度、深度和準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)可能會受到限制。比如一些專注于技術(shù)而沒有埋點的產(chǎn)品，在頁面上只能算一些常見的數(shù)據(jù)。