常用的数据分析技术有哪些?

常用的数据分析技术有:1、可视化分析;2、数据挖掘算法;3、预测性分析能力;4、语义引擎;5、数据质量和数据管理。... 常用的数据分析技术有:1、可视化分析;2、数据挖掘算法;3、预测性分析能力;4、语义引擎;5、数据质量和数据管理。 展开
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2021-07-30 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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1. Analytic Visualizations(可视化分析)


不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。


2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)


可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。


3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)


数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。


4. Semantic Engines(语义引擎)


由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。


5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)


数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

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2023-09-04 · 百度认证:北京华盛恒辉科技官方账号
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极其流行,同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了,但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内北京软件开发公司的排名汇总。

1:华盛恒辉科技有限公司

上榜理由:华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构,致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验,我们通过建立对目标客户和用户行为的分析,整合高质量设计和极其新技术,为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域,合作客户包括:中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域,公司大力拓展民用市场,目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2:五木恒润科技有限公司

上榜理由:五木恒润拥有员工300多人,技术人员占90%以上,是一家专业的军工信息化建设服务单位,为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构,同时设置总经理职位,由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业,中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商,在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势,形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0,并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件,具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、

OMS订单管理等四大企业业务信息系统,不仅满足企业对生产进行简易管理的需求,并突破局域网应用的局限性,同时使数据管理延伸到互联网与移动商务,不论是内部的管理应用还是外部的移动应用,都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

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璟媚仔

2021-12-03 · 超过55用户采纳过TA的回答
知道小有建树答主
回答量:495
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帮助的人:21.1万
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描述型分析:发生了什么? 这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2.诊断型分析:为什么会发生? 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述
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