数据分析软件五大基本分析方法

文 | 商业智能研究 2016-03-18
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数据分析软件

大数据分析的过程是复杂的,不仅在数量有变化,而且在速度以及多样性方面都时刻发生着变化。所以数据分析软件对大数据的分析方法在如今大数据领域中就变得尤为重要,甚至可以说这是决定信息到底有没有价值的关键所在。而目前市场现有的大数据,虽然在方法上有些差别,但是基本上还都包含了五个基本方面的分析方法,而这五个基本就是大数据分析中最为关键的部分。

1、预测性分析能力(PredictiveAnalyticCapabilities)

如果数据分析软件对数据挖掘的好,那么分析员就能在此基础上对数据有更好的理解,而预测性分析则可以让分析员在观察数据分时通过可视化的分析以及数据得到的结果更加有用,并且能获得一些预测性的判断。

2、数据质量和数据管理(DataQualityandMasterDataManagement)

在企业管理中,管理员对数据的质量和数据的管理是一种最好的实践,而大时代的背景下,企业高管通过利用标准化的流畅以及数据分析软件工具对数据进行处理,这样可以让预先定义好的分析结果的质量更高。

3、可视化分析(AnalyticVisualizations)
数据的可视化分析在数据分析软件中是最为基本的一个要求,不管是数据分析专家来说,还对对普通用户来说,都是如此。可视化就是更为直观的展现数据,并且让数据自己说话,让数据告诉观众结果。

4、语义引擎(SemanticEngines)

目前非结构化的数据的多样性给数据分析带来了新的挑战,而大众也需要一系列的相关工具去对数据进行解析、提取和分析,而语义引擎就是当前一种能从“文档”中只能提取出信息的基本方法。

5、数据挖掘算法(DataMiningAlgorithms)

如果说可视化的功能是为广大数据软件用户所提供的,那么数据挖掘就是给先进的机器开发的,通过集群分析法、分割分析法以及孤立点分析当算法可以深入到数据的内部,挖掘出数据深层次的价值,当然了这样的算法不见要对大数据的量进行处理,还要处理数据的速度。

以上就是关于数据分析软件所需要具备的五大基本分析方法。大数据的时代,一定要掌握好对大数据的分析,这是决胜于未来的关键。而随着技术的发展,未来的数据分析肯定会比现在更加精细和完美。

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