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什么是

数据分析软件

数据分析软件用于对业务数据进行定量和定性分析,以提高生产力和利润。借助数据分析软件,企业可以提取和分类数据,并识别和分析模式和行为以获得洞察力。企业收集和分析与实践经验,业务流程和客户有关的数据。存储和分析此数据以了解购买模式和趋势,并由此获得的见解可用于做出更明智的决策。例如,一个社交网站可以收集用户数据并使用数据分析软件来学习关键的客户趋势,他们可以利用这些趋势来增强其布局,内容和总体策略。
数据分析软件解决方案的大多数用户确认,在大多数情况下,这些工具使他们能够实现以下业务目标:
它分析客户的浏览习惯和以前的购买,以预测他们的未来需求。
它帮助我们找到常见问题的解决方案。
它使我们能够生成定制的报告。
它有助于我们与业务用户进行交互式会话。
它提供基于最新信息的见解。
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JMP

JMP

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适用于Mac和Windows的数据分析软件,JMP是全世界数十万科学家、工程师和其他数据探索人员选择的数据分析工具。 用户可以利用JMP中强大的统计和分析能力来发现意外问题。
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数据分析软件主题
什么是数据分析软件?
数据分析软件的类型
数据分析软件的主要功能
数据分析软件的好处
数据分析软件的趋势
数据分析软件的潜在问题

了解有关数据分析软件的更多信息

什么是数据分析软件?

数据分析软件用于对业务数据进行定量和定性分析,以提高生产力和利润。借助数据分析软件,企业可以提取和分类数据,并识别和分析模式和行为以获得洞察力。跨国企业收集和分析与实践经验,市场经济学,业务流程和客户有关的数据。存储和分析此数据以了解购买模式和趋势,并由此获得的见解可用于做出更明智的决策。例如,一个社交网站可以收集用户数据并使用数据分析软件来学习关键的客户趋势,他们可以利用这些趋势来增强其布局,内容和总体策略。

数据分析软件的目标企业

小型,中型和大型公司以及跨国组织和全球企业都可以利用数据分析软件来充分利用他们收集的业务数据。

可以实现以下业务目标:

它分析客户的浏览习惯和以前的购买,以预测他们的未来需求。

它帮助数据洞察找到常见问题的解决方案。

它使营销人员或者决策者能够生成定制的报告。

它有助于与业务用户进行交互式会话。

它提供基于最新数据洞察的见解。

数据分析软件的类型

数据分析工具可用于执行4种主要分析类型:

描述性分析--告诉你发生了什么。例如,零售商可以了解平均每周销售量。

诊断分析--深入查找依赖关系并确定模式。公司可以深入了解特定问题。

预测分析--预测可能发生的情况。它使用描述性和诊断性分析的结果来预测未来的趋势。

规范分析--规定了利用有希望的趋势或消除未来的问题所需采取的措施。例如,公司可以根据销售历史和消费者分析找到重复购买的机会。

数据分析软件的主要功能

文本和语义分析--仔细检查大量文本以识别情绪,关系和模式。此功能适用于电子邮件通信,实时聊天对话和社交媒体上的评论。

预测分析--预测未来的机会和风险。例如,预测分析可用于基于先前活动的结果来测试营销活动的影响。

在线分析处理(OLAP)--从多个角度研究多维数据。它包括三个操作:数据合并,数据分类或排序(向下钻取)以及从特定角度进行数据分析(切片和切块)。

查询--查询是向数据库提出的问题。分析解决方案以数据模式的形式返回答案,并以报告的形式显示。

正在报告--从数据库查询中获得的结果称为报告。根据可用数据,使用的软件以及查询的特定性质,它们可以具有不同的大小和形状。

数据分析软件的好处

互动环节--云托管的数据分析软件可帮助您有效地分析数据并获得即时结果。最重要的是,您可以邀请团队成员参加互动式会议,并让他们获得所需的见解。

定制报告--您可以轻松生成有关关键趋势,模式和指标的相关且全面的报告。选择要包含在特定报告中的数据,软件将使用最新的可用信息快速生成该数据。

随时随地访问--基于云的解决方案可以在任何支持Internet的设备上随时随地访问。这使您可以随时随地登录以获取快速解答和见解。

最新信息--标有日期的信息不利于做出重要的决定。数据分析可根据当前数据提供相关的且最新的信息和见解。  

其他好处--您可以在新的营销活动和增强的销售之间找到联系。分析客户的浏览习惯和过去的购买,以预测他们的未来需求。最后,数据分析软件可帮助您增强内部工作流程并找到常见问题的解决方案。

数据分析软件的趋势

企业可以利用数据分析和物联网集成 

到2025年,全球估计IoT连接设备的数量为754.4亿。可以想象,所有这些设备都在生成数据,企业可以使用这些数据更好地了解其运营,开发新产品和服务以及提供更加个性化的客户体验。 

为了从物联网产生的大量数据中提取可行的见解,必须进行数据分析。这将增加企业对数据分析软件和其他商业智能工具的依赖,这些数据分析软件和其他商业智能工具可以使组织和理解从各种来源收到的数据变得更加容易。

BI软件中的自然语言处理(NLP)功能将继续增加

NLP功能可帮助组织更好地了解其数据的上下文。例如,它可以帮助识别文本搜索中的模式,了解社交媒体情绪并提高文档审阅效率。正是这项技术使我们能够“与机器对话”,因此,当您需要了解上一季度的业务收入如何变化时,您只需提出一个问题。这与Siri和Alexa等AI助手中使用的技术相同。 

更多企业将利用图分析 

图形分析(也称为图形数据库)通过由线和点组成的可视结构使数据之间的复杂关系更易于理解。例如,营销经理在执行社交网络分析时使用图表。通过研究其数据的可视化表示,他们可以确定强有力的影响者,与他们一起激发特定活动的兴趣和反应。 

除了营销之外,图形分析还可以用于发现欺诈或检测洗钱活动。例如,当局可以发现并标记银行帐户之间的大型交易。

在其他行业中,图分析可以简化制造流程并优化航空业中的航线。政府和科学家也一直在使用这种方法来对抗COVID-19大流行。图形可用于确定案例并执行联系人跟踪。 

凭借广泛的应用和优势,知道图形分析有望在2022年前实现100%的增长就不足为奇了。这使我们确定,BI软件供应商将继续增强其产品的数据可视化功能。 

数据治理

除了合规性之外,另一个驱动因素是数据目录,这些数据目录使数据湖中的数据集更加有条理和可发现。数据发现解决方案有助于使您的数据湖更加可用。因此,数据发现工具和数据目录将进一步推动治理浪潮。

云数据锁定

基于云存储的数据湖正在被广泛采用。实际上,数据湖是顶级云供应商的重要销售策略。将数据存储在特定云解决方案中的公司可能会在同一平台上进行其分析工作。这包括数据准备,预测建模,分析和模型训练。因此,获胜的云供应商可能会锁定他们的客户,从而获得更多的业务。

数据分析软件的潜在问题

技术问题--企业将实施分析技术,整合这些技术以及管理多种分析工具列为部署分析软件时面临的主要挑战。

有效利用分析--有效利用分析是公司面临的另一个主要挑战。其他问题包括将分析技术的使用范围扩大到更多用户,以及获得分析项目的执行支持和资金。行业专家指出,要成功部署分析工具,公司需要专注于改善与业务用户的协作,并确保他们能够有效利用新技术。

更新日期: 2021-05-01 20:38:42
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