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  • 2019商业数据分析软件有哪些

    千次阅读 2019-03-26 09:32:38
    2019年商业数据分析软件有哪些呢?本文列出了市面上最主要的几款数据分析软件。 1.FineBI 目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中...

    在当下这个快速发展的信息化时代,对于企业经营来讲,掌握一些大数据分析软件工具来支持经营决策也是至关重要的。

    2019年商业数据分析软件有哪些呢?本文列出了市面上最主要的几款数据分析软件。

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    1.FineBI

    目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现,凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验,企业可充分了解和利用他们的数据,增强企业的竞争力。

    2.Tableau

    Tableau是大数据可视化软件的市场领导者之一,在为大数据操作,深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,可以快速地做出动态交互图。

    3.永洪敏捷BI

    该产品稳定性较高,利用sql处理数据。永洪的技术主要分为大数据和可视化亮点。覆盖BI和大数据(海量数据、实时分析),敏捷BI,自服务BI,探索式BI,性价比高。但不支持程序接口,实施交由第三方外包。永洪BI在产品能力上还不错,特别是大数据性能方面,同样可以支撑亿级数据的抽取和分析,而在服务方面则表现一般。

    4.Power BI

    Microsoft Power BI是一个基于Web的业务分析工具套件,擅长数据可视化,采用的CS架构,主要的报表连接过程使用的客户端,浏览器端可以进行简单的报表编辑。其连接数据源需要单独下载msi驱动,而不是目前主流的JDBC的连接方式。操作基本都是拖拽,不过其探索式分析能力有限,不适合做定制化开发(这个不符合我们需要集成的需求)。学习成本较低上手快,但功能简单,无法支持复杂的业务场景,不支持定制开发。

    5.SmartBI

    企业级商业智能应用平台,用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表,OLAP,各种业务报表,制作仪表盘,在移动终端上展示,有统一服务平台支持众多的管理维护功能。和FineBI同为比较不错的国内BI数据分析软件,但是操作体验并不是很好,界面粗糙,并没有FineBI的界面美观。

    6.Qlikview

    属于新一代的轻量化商业智能BI产品,体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统,C/S的产品架构。采用内存动态计算,数据量小时,速度很快;数据量大时,吃内存很厉害性能偏慢。不过目前对于QlikView也是代理形式为主,本地化和定制化能力差,和tableau一样没有大数据处理能力,需要对接数据仓库。国内复杂报表填报等难以支持,另外代理商对客户的响应能力有限。

    7.SAS

    SAS相对SPSS其实功能更强大, SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。

    8.IBM Cognos

    这是传统BI工具中最被广泛使用的,已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型,手工建模,一旦需求变化需要重新建模,学习要求较高,整体来说跟目前主流的敏捷式BI产品差距还是比较大的。

    原文链接:http://www.finebi.com/2019/dataanalysis

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  • 商业数据分析从入门到入职(1)商业数据分析综述

    千次阅读 多人点赞 2020-09-10 17:33:07
    商业数据分析的从业要求包括基础知识、工具、业务能力和软技能;在数据获取、数据处理等5个阶段有各自所需要的技能;评价一个事务需要从多个角度衡量,基本的分析流程包括理解商业问题、准备阶段、数据分析和解释...

    一、商业数据分析概念

    1.商业数据分析引入

    先列举几个案例:
    (1)请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子?
    显然,这是一个很开放的问题,并不像在学校里的题目都有标准答案,是需要经过自己的思考、定义和分析的。

    (2)Corley主营在网上卖手机壳,根据销售数据,发现8月份比7月份购买手机壳的顾客数量下降了10%,怎么回事?
    这也是一个开放的问题,可以从内部和外部两方面来思考问题:

    • 外部
      是手机销售量下降了还是同行业竞争对手出现了,或者经济不景气?物流延迟?
    • 内部
      销售环节出了问题?哪一类用户下降?

    重点需要分析背后的原因,因此需要分析问题的能力。
    很多时候我们觉得学校学到的东西都没用,那只是因为我们没有将学校的知识与实际应用结合起来。

    2.什么是商业数据分析?

    商业数据分析从业要求:

    • 基础知识
    • 工具
    • 业务能力
    • 软技能

    举一个例子,拿学武功来说,武功秘籍就是基础知识,宝剑就是工具,在实际练武过程中就得到了面对不同武功和不同对手所需要的方法和技巧,慢慢培养出了业务能力,出神入化之后形成了自己的软技能。

    基于数据通过分析手段挖掘出商业价值,解决商业问题,并通过分析商业问题建立相应的分析模型。
    上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。

    3.所需技能

    数据分析大致分为5个阶段:数据获取、数据处理、数据分析与建模、数据解释与呈现、验证及优化。
    这五个阶段在上述的基础知识、工具和业务能力方面又有不同的要求,具体如下:
    所需技能

    4.基本分析流程和供应链各个环节

    再举一个案例:
    (3)Corley卖鞋,2020年9月前10天就完成了本月计划的80%,业绩是好还是不好?

    可能有人会觉得好,毕竟三分之一的时间就卖出了大部分,但是实际上并不一定好:
    要看整个月的销售情况,如果前10天销量处于上升趋势,剩下的时间处于快速下降并保持很低的水平,有可能是完成不了计划的;
    还好看以前的销售情况,比如说同比销售额,是不是可能比现在还好;
    和其他竞争对手相比,是否比他们好。

    销量好或者不好需要从多个维度进行衡量,而不是单纯地给出一个答案;
    每个行业不同,相应的分析方法和思路也千差万别。

    一个基本的分析流程如下:

    • 理解商业问题
      根据具体的商业场景理解商业问题。
    • 准备阶段
      根据相应的商业场景进行计划和准备,需要哪些数据、怎么进行分析。
    • 数据分析
    • 解释结果

    供应链的各个环节如下:

    原材料供应商
    生产商
    经销商
    销售商
    终端客户

    分析时,不仅要从销售价格来分析,也要从源头即成本进行分析,处于供应链的哪个位置;
    找整个商业供应链出现问题的主要环节,找出问题。

    5.商业理解

    对于一个事件,会有很多因素,可能都会影响到结果。

    在商业数据分析中,需要进行多维度思考,包括产品、位置、时间等角度,比如零售业中有人、货、场的概念,如下:
    多维度思考

    从点、线、面的角度评价销售业绩:
    分析自己9月份业绩即为点;
    分析与去年同期相比即为线;
    与其他人相比即为面。

    获取知识的金字塔DIKW如下:
    DIKW

    从原始数据中提取出信息,并通过总结得到知识,逐渐积累成为智慧。

    6.需要用到的工具

    (1)Excel是最普及的数据处理和分析工具,作为Office三件套之一,受到各行业广泛的使用,也很容易上手。

    (2)思维导图工具,如XMind、Mind Master等,可以整理知识体系、梳理思维。

    (3)专业的Python数据分析工具Anaconda,可以进行Python基础编程、数据分析、建模计算等,自带了很多包,可以直接点击加QQ群 Python极客部落963624318 在群文件夹Python相关安装包中下载安装。

    (4)关系型数据库软件MySQL,是最常见的的数据库之一,个人一般直接使用社区版即可,可以到MySQL官网https://dev.mysql.com/downloads/mysql/中下载,由于官网下载较慢也点击加QQ群 Python极客部落963624318 在群文件夹数据库软件中下载,然后解压并执行安装配置即可,具体可参考https://www.cnblogs.com/zhangkanghui/p/9613844.html

    除此之外,还可以充分利用Github开源平台https://github.com/,可以查询一些开源项目、查看源码,是一个学习的平台。

    二、数据特性

    1.数据粒度

    数据存在特定的特点,其中之一为粒度
    较标准的定义为:
    数据粒度是指数据仓库中数据的细化和综合程度
    根据数据粒度细化标准:细化程度越高,粒度越小;细化程度越低,粒度越大。

    很多时候得到的数据为汇总的数据,比如对于电商来说,得到了每个月的销售情况,要预测每天的销售情况是不现实的;
    汇总数据可以获取整体趋势。

    而对于原始数据,可以为每一种商业模式确定相应的指标KPI,比如电商行业的常见指标如下:
    电商指标

    并且可以使用杜邦分析法评价指标组合进而确定经营业绩,示意如下:
    杜邦分析法

    对于Leader来说,很重要的一个要求是用户体验好,好的用户体验好主要包括以下方面:
    好的用户体验

    分析流程可以进一步细分如下:

    • 目标
      比如设定PV、DAU(日活)等指标。
    • 收集数据
      根据需求、按照指定的方法获取数据,并过滤掉无用的信息。
    • 数据探索
      发现收集到的数据的特点、分布特征,并探索数据间的关系。
    • 特征工程
      数据中哪些重要。
    • 开发计算
      进行建模计算、并产生结果,如线性回归、逻辑回归。
    • 评估

    假如有一个JSON格式的电影评分数据如下:
    计算相似性

    现在需要计算谁和谁更相似,对两部电影建立坐标系如下:
    电影坐标系

    每个人的评分都以坐标的形式体现出来,可以通过两者之间的距离计算出来,距离越近则相似度越高,最简单的方式是通过勾股定理计算;
    有多部电影则计算多维距离。

    2.数据质量与形式

    数据有一个很重要的特性是数据质量。
    根据定义,数据质量是指在业务环境下,数据符合数据消费者的使用目的,能满足业务场景具体需求的程度。

    比如说,调查问卷因为设计不好而导致收集到的结果有失客观性,这就是数据质量有问题。

    衡量数据质量有一定的衡量指标:

    • 重复
      数据重复是否有意义。
    • 完整
      数据探索时判断数据是否完整。
    • 一致
      数据之间是否一致,比如问卷数据前后部分是否符合。
    • 时效
      数据一般在某个时间区间内有效。

    数据还有一个特性是数据形式,主要包括:

    • 结构数据
      具有一定结构的数据,如MySQL数据库中的数据,对数据类型有一定的限制。
    • 半结构数据
      具有特定的格式,如之前的json数据就是半结构数据,一般来自网站。
    • 非结构数据
      文本、图片等文件,没有特定的结构,不能使用常规方法分析。
      对于图片文件,图都是有由像素组成的点阵,每一个像素点由RGB值确定,组成一个矩阵进行处理。

    不同格式的数据也有不同的来源。

    3.数据隐性

    可以从数据中挖掘出信息和价值。

    再举一个案例:
    (4)对于电商行业,怎么分析客户的男女比例:
    假如有一个客户叫孙悦,昵称是小悦悦,最近老是频繁登录公司的APP,并且总是浏览美妆产品,而且最近三个月购买了大量女鞋和美妆。
    那么孙悦是男还是女呢?

    要判断一个客户是男性还是女性,可以从以下指标出发:
    性别判断指标

    最简单的方法:

    男性概率=姓名倒数第一个字男性概率×权重1+姓名倒数第二个男性概率×权重2
    女性=1–男性概率

    这个模型只是依据姓名来判断的,较为单一。

    更进一步的分析:
    在姓名判断性别概率的基础上,再依据消费行为(如购买剃须刀)的特征判断性别概率,并确定权重计算加权概率。
    这是一个分类问题。

    进行数据分析的好处:

    • 搞清事实
      分析事情的好坏。
    • 接近真相
      可以发现真相的可能情况。
    • 预测未知
      比如预测消费曲线。
    • 帮助决策
      如智能投顾。

    三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队

    1.不同类型的分析

    不同类型分析的复杂度和价值如下:
    不同类型的分析

    其中,描述性分析用于描述当前情况,比如分布、曲线等;
    诊断分析主要分析问题原因,可能需要进行可视化;
    预测分析主要预测未知,包括自动化推荐系统、销量预测;
    指导分析用于指导行动。

    随着难度的加大,所需要的数据也越来越多工具越来越复杂

    常见的分析框架如下:
    数据分析框架

    具体包括SVM、决策树、逻辑回归、神经网络、线性回归、K-means、分层聚类等理论模型。

    2.数据可视化

    有了分析的结果,需要进行报告,其中可视化不可缺少,需要将结果呈现出来。
    同时在数据探索时,数据可视化可以让我们更加直观地了解数据所呈现出的特点。

    一个图表示意如下:
    数据可视化反面示例

    显然,左右两部分都是有问题的:
    标题不规范;
    刻度不一致,不协调;
    坐标轴起点;
    两个表的差距感觉不同,但实际上差别是一样的。

    3.数据驱动开发团队

    一个典型的数据驱动开发团队的成员如下:
    典型数据驱动开发团队
    左侧负责数据分析,右侧负责项目开发,需要相互协调和配合。

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  • 2019大数据分析软件介绍

    千次阅读 2019-03-25 18:07:31
    今天,小编就来针对性地总结一下,什么是大数据分析,以及2019年主流的商业数据分析软件。 一、大数据分析是什么 从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。 大数据最核心的价值就是...

    大数据分析是什么?大数据分析软件有哪些?这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天,小编就来针对性地总结一下,什么是大数据分析,以及2019年主流的商业大数据分析软件。

    一、大数据分析是什么

    从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。

    大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器……我们每天能接触到数据海洋。

    大数据分析的特点有以下几点:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

    大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力,从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。

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    二、 2019年大数据分析软件

    1.Apache Hadoop

    Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。它处理速度非常快,并能够自动保存数据的多个副本。另外,带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

    2.Storm

    Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。应用于许多领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC、 ETL等。

    3.Pentaho BI

    Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

    4.SPSS

    SPSS在统计分析领域有更高一筹的优势,既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等,又能在计算分析的同时输出图形,极高地提升工作效率。Excel 表格数据、文本格式数据均可以导入,节省了相当大的工作量。但它要求使用者懂统计学,理解一些分析模型;功能性弱于R,在数据可视化方面过于单调,较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS,选取可视化更强的分析工具。。

    5.SAS

    SAS相对SPSS其实功能更强大, SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。

    6.Tableau

    Tableau是大数据可视化的市场领导者之一,在为大数据操作,深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,可以快速地做出动态交互图。

    7.SmartBI

    企业级商业智能应用平台,用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表,OLAP,各种业务报表,制作仪表盘,在移动终端上展示,有统一服务平台支持众多的管理维护功能。但是操作体验并不是很好,界面粗糙,

    8.FineBI

    目前国内大数据分析软件的佼佼者,可以参考IDC出的《2017年中国BI市场跟踪报告》。主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点,最高可以支撑20亿数据的秒级呈现,适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师,可以完全自主的进行探索式分析,软件在易用性和功能上做的都很不错,说实话,国内的BI行业由于起步较晚,能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言,FineIBI最大的优势在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队,强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。

     

    原文地址:http://www.finebi.com/2019/2019dataapp

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  • 商业分析师负责利用数据分析将IT技术和商业联系起来,通过数据分析帮助企业优化生产流程,产品,服务和软件,评估生产流程,确定产品需求并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告。敏锐的分析师们填补了技术与...

    什么是商业分析师?

    商业分析师负责利用数据分析将IT技术和商业联系起来,通过数据分析帮助企业优化生产流程,产品,服务和软件,评估生产流程,确定产品需求并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告。

    敏锐的分析师们填补了技术与商业之间的鸿沟,提高生产效率并实现技术的商业价值。

    国际商业分析协会(IIBA),定义商业分析师是“变革的推动者”,他们认为商业分析“是一种为组织引入和管理变革的规范方法,无论他们是营利性企业,政府或非营利组织。“

    商业分析师需要兼具硬软技能。商业分析师需要知道如何获取,分析和报告数据趋势,并能够与其他人分享这些信息并将其运用于商业之中。并非所有的商业分析师都需要IT方面的背景知识,只要他们对信息系统,产品和工具的工作方式有一个基础的了解即可。另外,还有一些商业分析师是具有强大的IT背景但较少的商业经验,他们也有兴趣从IT技术岗位转型到这种混合角色。

    核心商业分析师的职责

    商业分析师们要与营销团队和用户交流,基于数据分析变革生产流程,优化产品,服务,软件和硬件,实现提高效率和增加价值。他们在设计和阐明的优化方案的同时要平衡这些方案在技术,资金成本和功能上的可行性。很多商业分析师,需要通过处理大量数据库来确定最终方案,改进产品,硬件,工具,软件,服务和流程。

    贝佛大学商业分析和管理学位教授兼学术项目主任Bob Gregory说,确定技术和功能需求并确定其优先顺序是商业分析师的首要职责。

    “引发需求并使用这些需求来实现相应的IT技术上线,了解客户真正想要的是什么,这是商业分析师最大的责任之一。他们必须从产品所有者角度出发思考。”Gregory说。

    “他们需要问:系统需要做什么,要如何做,我们需要从哪些方面获得意见,以及如何让所有人就我们需要做的事达成一致?商业分析师的工作围绕着定义需求和确定需求的优先级以及获取需求的反馈和批准,“Forrester Research副总裁兼首席分析师Jeffrey Hammond说。

    商业分析师的角色不断发展变化 - 特别是随着公司更多地依靠数据为业务运营提供建议。每个公司都有需要商业分析师来处理的不同问题,其中可能涉及到处理过时的传统系统,改革技术,打破旧生产流程,提高客户或消费者满意度,和重组分离部门。

    商业分析师技能要求

    IIBA认为一位商业分析师最重要的技能和经验包括:

    • 口头和书面沟通技巧

    • 社交和咨询技能分析思维和解决问题的能力

    • 注重细节和准确性

    • 组织能力

    • 有关业务结构的知识

    • 利益相关者分析

    • 成本收益分析

    • 流程建模了解网络,数据库和其他技术

    商业分析师薪资

    商业分析师职位在多个行业和部门存在。根据Robert Half Technology的2018年薪资指南,下面是一些IT行业最常见的与分析师相关的职位。Robert Half Technology根据经验,技能,职能的复杂性以及地理位置和行业的竞争力来划分平均薪资水平。入门级工作人员通常在第25百分位,而那些处于职业生涯上升阶段或竞争激烈或职能复杂的职位通常落在第50至第75百分位。第95百分位是最高级的分析师或那些在最具竞争力的行业工作或者职能复杂度非常高的工作人员。

    商业分析工具和软件

    商业分析师通常依靠诸如Microsoft Excel,Microsoft PowerPoint,Microsoft Access,SQL,Google Analytics和Tableau等软件。这些工具帮助分析师收集和分类数据,创建图表,编写文档和设计可视化来阐明发现。你不一定需要具备非常出色的编程或数据库技能,但如果你已具备这些技能,是锦上添花。你需要使用的软件和工具类型取决于你的职位和组织要求的内容。

    商业分析师在软件开发中的角色

    商业分析师使用实时用户数据和分析程序来识别用户趋势,优秀的产品功能以及潜在用户的开发问题。随着数据对组织越来越有价值,商业分析师也越来越重要。

    鉴于职责范围不断扩大,一些组织已经设置产品经理职位,与商业分析师一起工作,或者成立有多个商业分析师的团队完成商业建议报告

    随着软件开发的扩张和迭代速度加快,商业分析师们参与项目开发的时间进程也改变了。在经典瀑布式开发环境中工作的商业分析师在收集,分析和优先考虑用户需求之前,更多地涉足前端,然后将这些需求交给开发人员,然后转到另一个软件开发项目。与此同时,从事尖端项目的商业分析师可能参与到产品的发行甚至跟进后续多个版本的更新。


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    大数据工程师

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    R数据分析师

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    文章节选自CIO

    作者:Mary K. Pratt & Sarah K. White

    翻译:Julyzheng

    原文链接:https://www.cio.com/article/2436638/careers-staffing/project-management-what-do-business-analysts-actually-do-for-software-implementation-projects.html

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  • 商业数据分析》读书笔记(一)

    千次阅读 2019-01-07 11:10:24
    这本书重点在于讲解商业数据分析背后的重点原则。帮助人形成一套科学的应用数据分析的流程。 对于有数据分析基础知识的人来说,可以作为一种融会贯通的思维练习。 前言 1.介绍:数据分析思考 数据机会的普遍...
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  • 使用SPSS进行商业数据分析

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  • 数据分析

    千次阅读 2017-07-21 16:14:59
    数据分析最近在学数据分析,这期间,看了不少书,也敲了很多代码,对数据分析有了比较深入的了解。想写点东西,和大家一起分享。 编程语言 1.Python ...Matlab还是很强大的,我觉得,如果它不是商业软件
  • 数据分析好用的软件工具

    千次阅读 2020-02-15 12:32:56
    数据分析除了需要良好的数学统计基础,对数据的敏感性,有一个熟练使用的“家伙什儿”是很重要的,那么常用的数据分析挖掘工具都有哪些呢?有哪些又是适合自己工作场景的呢?1 PythonPyt...
  • 分析思维是商业数据分析的核心,这就要求商业数据分析师具备强大的逻辑分析能力,毕竟有完整的逻辑链条才能全面分析,最终提出决策。 沟通汇报能力 : 完成了一个完整的商业数据分析方案之后,就需要跟领导进行汇报...
  • 质量数据分析工具软件的应用

    千次阅读 2019-07-26 11:12:14
    时代在发展,社会在进步。...近几年来,正是大数据积累和智能分析软件系统的进步,面向特定需求和应用场景,推动着传统人工智能的发展。以高效能数据处理、数据访问和数据传输为核心问题的大数据处理系统是支撑...
  • 基于WIFI探针的商业数据分析技术(纪念大学最后一次中软杯) 距离我参加”中国软件杯”时间已经过了半年,很多东西需要整理,也需要反思,先介绍下我和队友们齐心协力历时3个多月的比赛作品吧! 问题分析 先...
  • SPSS数据分析

    千次阅读 2018-06-29 23:02:27
    甚至在线网页SPSS软件直接可以将数据分析结果指标人工智能地分析出来,这有多难呢?本文章将周老师(统计学专家)8年的数据分析经验浓缩,便于让不会数据分析的同学,在学习数据分析的过程中可以少走弯路,树立数据...
  • SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据... SPSS不用多说,一款成功的商业数据分析软件,涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用,分析过程定义时非常直观方便。因为,
  • Python数据分析实战(1)数据分析概述

    千次阅读 多人点赞 2020-08-23 21:51:03
    数据分析师的任务是分析了、预测未来和优化选择;成为数据分析师必须具备多种技能,利用好Python等工具。Python有多个版本;根据不同系统安装;需要添加环境变量;需要安装pip;可以选择PyCharm开发。Anaconda是科学...
  • 数据分析思路

    万次阅读 多人点赞 2018-09-14 16:08:06
    数据分析是在当今每个企业都所需要涉及的一门学科,数据分析的书随便一搜就会有太多教大家如何的去使用。大致能把搜到的书分为两类:第一类讲数据理论统计学相关的,第二类就是数据分析工具应用类型的。而大部分我们...
  • 如今大数据分析数据分析火爆,要说时机,可谓处处都是时机,关键要明了的一点是,大数据分析数据分析两者的根本区别在哪里,只有真正了解了,才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。...
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  • 网站数据分析指标体系

    千次阅读 2017-08-27 12:26:17
    标签: 郑来轶 数据分析 分析报告 数据报表 网站分析 分类: 03.数据分析 【编者注】网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享的一份 Word 文档,主要介绍了网站分析的 KPI 指标、...
  • spss是数学工具(商业工具)。 具体的说,weka的主要功能是模式分类,或者模式识别或者回归。包括特征的降维(PCA),特征选择,训练模型以及对测试样本进行分类测试,几乎包含了机器学习中的所有常用分类器。当然...

空空如也

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