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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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  • 而且随着企业需求的不断增大,BI数据分析软件也不断增多,最终在市场中占有一席之地,成为企业决策的重要参考数据。不过,也有不少企业对其提出质疑,觉得数据分析软件不过是一个工具,如何能分析出企业发...

    BI(商业智能)作为一个全新的概念,虽然在上世纪九十年代就已经出现,但是真正得到发展的依然是近几年。而且随着企业需求的不断增大,BI数据分析软件也不断增多,最终在市场中占有一席之地,成为企业决策的重要参考数据。不过,也有不少企业对其提出质疑,觉得数据分析软件不过是一个工具,如何能分析出企业发展的问题,提出解决方案。

    对于这个问题,国内知名专家表示,BI数据分析软件是商业智能化基础上的体现,不仅融合了各种技术,同时也将企业的发展趋势融入其中,通过对有价值信息的分析,进而产生有用的商业智能解决方案,为企业发展保驾护航。那么,商业智能数据分析软件是如何处理的呢?

    一、收集信息,并进行筛选

    为了让网络上的数据展现出价值,所有BI数据分析软件在分析之前都需要进行数据存储,而这个存储需要用到的是数据仓库以及挖掘、报表展示和联机分析等技术。虽然数据众多,甚至可以说是泛滥,但是通过存储以及分析,能够挑选出有价值的信息,最终为企业运营决策提供有价值的信息。

    二、分析

    筛选完有用的信息,自然就要对信息进行整理和分析。专业人士指出,目前BI数据分析软件中包含很多分析,比如有财务管理、供应管理、绩效指标、点击流分析以及客户分析等,不同的分析能够锁定不同的数据,进而进行抽取和转换,挖掘。

    三、输出

    无论经过怎样的流程,最终的目的都是输出有用报表,为企业决策提供依据和参考。据了解,BI分析软件能够以多样化的方式展现出数据,同时还能将企业发展中的一些问题重点挑出来,并提供完善的商业智能解决方案

    那么,市场中哪家商业智能软件更靠谱呢?

    专业人士提到,如今市场中的许多商业智能软件都很不错,尤其是FineBI。作为专业的智能分析软件,FineBI拥有自主研发、创造数据表间的功能。与此同时,FineBI商业智能软件分析的数据和内容,通过点击就能得到,业务员操作简单,信息部负担轻,热情也不需要大量沟通,可以说是最完美的助手。

    还在为企业发展的难题而头疼吗?还在为大量的数据分析而苦恼吗?不要再犹豫,商业智能平台是你最好的帮手,能让你轻松搞定工作内容。

    【了解更多商业智能行业资讯,商业智能解决方案以及商业智能软件下载请访问FineBI商业智能官网www.finebi.com】

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2245039/blog/388056

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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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  • FineBI是一款专业的商业智能软件,这款软件主要针对企业信息化遇到的困难,为企业提供专业的商业智能解决方案。FineBI的商业智能分析模块可以预测模拟企业将来的发展,协助企业及时调整策略做出更好的决策,增强企业...
  • 1. 如何在Altair KnowledgeStudio平台应用线性回归 1.1. 为什么选择Altair KnowledgeStudio平台 ...市面上常见的开源或商业数据分析软件大多需要从业人员掌握一定编程知识,且需要大量时间来编写代码并调试...

    1. 如何在平台应用线性回归

    1.1 放在前面

    绝大多数的数据分析项目都是遵照着CRISP-DM的行业标准流程
    (详情可见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/107757240)。

    市面上常见的开源或商业数据分析软件大多需要从业人员掌握一定编程知识,且需要大量时间来编写代码并调试。这里需要强调的就是Altair KnowledgeStudio的强大之一在于无需编码,一切的操作都可以通过拖拽完成。下面我会用一个例子来展示如果使用Altair KnowledgeStudio来完成线性回归的建模操作。

    这个例子从导入数据到最终模型预测大概需要10-15分钟的时间。操作简便,节约时间成本。 我们会用到的数据是一个有关鱼生长长度的数据集,其中包含了每条鱼的编号(index),年龄(age),生长水温(temp)和最终它的生长长度(length)。我们的目的是去研究鱼的长度与年龄和水温是否存在线性关系,以及存在怎样的的线性关系。

    1.2. 线性回归实践

    1.2.1.数据导入

    数据在本地以Excel的格式存在,我们在Connect栏选择Excel Import 节点,并双击点开。
    在这里插入图片描述

    选择本地数据所在的径,并为引入目标数据集命名。选择软件自动识别数据是否包含字节名称。设置好之后请点击next

    在这里插入图片描述
    选择需要导入的字节。在这里,我们知道鱼的编码与鱼的长度是无关的,因此我们可以将这一列数据排除。
    在这里插入图片描述

    点击Next,我们可以进一步确认每一个字节的数据类型,并且这里我们提供了预览该数据集的功能。
    在这里插入图片描述
    点击运行,我们就会看见一个绿色的,名为 fish的数据集自动生成了。

    在这里插入图片描述

    1.2.2查看数据

    双击fish数据集,我们可以看见在页面的最下方有很多不同的选项卡。它们涵盖了Altair KnowledgeStudio数据画像功能的重要部分。

    在这里插入图片描述
    比如说,在overview report 选项卡中,,点击calculate all,可计算出常见的统计指标。% of Missing Values可以选择每个字节的缺失值比例。如下图所示,三个字节均没有缺失值。
    在这里插入图片描述

    又比如,correlations选项卡中,可计算三个变量之间的相关系数,可以看一下age、temp与length的相关程度。便于后续选择模型。

    在这里插入图片描述
    如果您想了解更多选项卡的功能展示,请直接联系作者以获取更多资料。

    1.2.3. 异常值检验

    因为线性回归模型对异常值极度敏感,极大异常值或极小异常值均会对模型造成不可预知的影响。检测数据是否存在异常值是建立每个线性回归模型的必须操作。

    在Altair KnowledgeStudio中,我们可以通过Outlier Detector节点完成此操作。在Profile栏中拖出Outlier Detector, 并单机选中fish连线到Outlier Detector。
    在这里插入图片描述
    数据和设定结果数据名。这里大家可以看见,我们提供了多种计算距离的方法。根据不同的数据类型,和大家都这些检验方法的熟悉程度,大家可以自行选择不同算法。这里为了演示,我们接受默认算法。
    在这里插入图片描述
    点击下一步,选择我们需要检测的字节。
    在这里插入图片描述

    击Next 再点击Run。同样的,这里会自动生成一个结果数据集。点开它,我们会发现,该数据中不存在异常值。
    在这里插入图片描述
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    1.2.4数据分箱

    做预测分析时,我们通常会将数据集分成训练集和测试集。我们会用训练集来生成我们的模型结果,随后再用测试集来检测我们模型结果的好坏。

    这里,我们可以通过Manipulate栏中的Partition节点 将原数据集随机抽取70%的样本作为训练集,30%的样本作为测试集。

    将fish数据集与partition相连,双击点开,点击add。可先添加训练集,完成后再次点击add,添加测试集。完成后点击run。会出现两个数据集。
    在这里插入图片描述

    如下图所示。
    在这里插入图片描述

    1.2.5. 拟合线性回归模型

    我们基于训练集拟合线性回归模型。在models栏中选择linear regression。将fish_train数据集与该模型相连。

    在这里插入图片描述
    并双击Linear Regression模型节点
    在这里插入图片描述

    在dependent variable中选择我们的被解释变量。红框的部分可以进行重要变量的选择,按照解释变量对被解释变量的影响程度进行选择,可以将对被解释变量影响不显著的变量剔除。而且用逐步选择也可一定程度上缓解多重共线。在independent variable中将解释变量选入,这里可以选择是否一定包含该变量。若没有,则会根据变量重要性选择。点击run。双击点开linear regression,可查看回归报告。

    在output to view中选择currently selected sequence,可看模型最终拟合情况。读者也可在该栏中选择其他选项来看一下单变量的结果。

    最终结果如下图

    在这里插入图片描述

    该表可以看出模型的拟合情况,其中Generalized R^2=0.855,F值为82.845,认为模型拟合程度较好,被解释变量的85.5%都可由这两个解释变量来解释。

    在这里插入图片描述

    这一张表是方差分析的表,同样可以看出结果还是不错的。

    在这里插入图片描述

    Independent Variable Statistics中表示的是解释变量的情况,其中Model
    Parameter表示的是其回归系数,后面是对变量是否显著进行的检验。其中P值均小于0.05,我们认为年龄和温度对鱼的长度是有显著影响的。

    多重共线性检验:

    在这里插入图片描述

    Variance Inflation Factors是方差膨胀因子(VIF),VIF越大,显示共线性越严重。经验判断方法表明:当0<VIF<10,不存在多重共线性;当10≤VIF<100,存在较强的多重共线性;当VIF≥100,存在严重多重共线性。

    这里年龄和温度的VIF均小于10,认为该模型不存在多重共线性。

    最终模型结果为:

    在这里插入图片描述

    1.2.6. 交叉验证

    由于我们训练集只有41条数据。建模数据量的严重不足会出现模型过拟合问题。过拟合指的是被创建出来的模型,仅仅在训练数据中变现良好,如果用在未知数据上,结果可能会很差。

    这个时候我们可以通过交叉验证看是否存在过拟合现象。交叉验证可以理解为:我们将原始数据复制成多个重复的样本,随后针对每一个样本做出分箱操作,建模并验证模型准确性。通过这个步骤,我们可以让原始数据里面的每个记录都有机会作为建立模型的数据,与此同时,我们可以让每个记录都有机会作为验证模型的数据。

    在Evaluate模块中选择Cross Validation,将fish_train数据集和linear regression模型一起连过去,会发现该选项变蓝。双击点开。
    在这里插入图片描述

    这里K-Fold validation指的是我们准备复制多少次重复的样本,实施多少次类似的操作。这里我们选择默认值五次。随后点击Next。

    在这里插入图片描述

    可以修改各字节的名字。这里我们选择不修改。点击Run

    在这里插入图片描述

    做完上述步骤后会出现一个html的report。双击点开。

    在这里插入图片描述

    从下面的结果途中,我们可以看到这五次验证的似然估计的均方误差(MSE)。发现每一次的MSE差别很大,说明之前模型拟合的不好,可能出现了过拟合现象。接下来我们可能需要重新回到数据本身和模型本身,去调整参数,去更正数据再次建立别的预测模型。
    在这里插入图片描述

    1.2.7.模型部署

    假设我们已经找到了适合的模型,我们想要将模型结果落地,以供业务使用。Altair KnowledgeStudio主要提供了两种不同方案。

    第一种是将模型的结果生成不同的代码。这些代码可以轻松的轻松的嵌入企业自身的IT系统中实现二次开发。我们可以从Action 模块中选择 Generate Code节点。

    根据模型不同,企业自身的IT环境不同,我们可以最多从以下的代码中进行选择,常见的有Java,Python,SQL,
    PMML等。

    在这里插入图片描述

    第二种是,我们可以将新的数据导入到Altair KnowledgeStudio平台中,并利用建立好的模型进行新数据打分。同样的,我们可以从Action 模块中选择Scoring节点。

    在这里插入图片描述

    在结果数据集中,我们可以找到对每一个记录的模型预测值,以及相应的预测原因。

    1. 写在后面

    目前暂定下一篇会写逻辑回归模型,如果大家对数据分析或者模型感兴趣,关于数据分析这一块大家还对什么内容感兴趣,欢迎在文后留言与我交流,也欢迎大家提出意见和建议。

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