A. 智能數據分析軟體好用的求薦
推薦你使用觀想報表，可以快速的製作多終端顯示的數據可視化，尤其是大屏顯示，觀向報表系統裡面有非常的多圖表樣式，除了大屏顯示，還可以移動端、pc端、大屏等多終端顯示，製作圖表就像在線ps一樣，根據需求對接多種資料庫或者本地數據（Excel），快速選擇圖表樣式，調節出自己喜歡的風格（例如藍色科技感）。可以去試用一下。
B. 大數據工程師需了解的大數據智能分析能力有哪些
【導語】社會數字化的形成仍需一定的時間，大數據智能分析要達到我們夢想的高度，緊跟大數據技術發展，更應當注重當前數字化背景下，大數據智能分析的特性以及所需具備的能力，那麼大數據工程師需了解的大數據智能分析能力有哪些呢?
1、多源大數據的採集和處理能力
只有實現對大量不同結構的原始數據准確、實時的採集，並實現對不同結構數據的融合標准化處理，才能保證大數據智能分析的源頭「正本清源」。
2、數據挖掘演算法能力
數據挖掘和演算法將集群、分割、孤立的分析，通過內部探討和挖掘，通過各類工具，能夠從文檔、照片等非結構數據中提取智能數據信息，解決好數據量和速度的問題，成為大數據智能分析的內核助力。
3、預測分析能力
數據挖掘演算法讓數據分析能夠更好的理解數據，通過建模對數據挖掘結果進行可預測性的判斷尤為重要。可以說，預測分析能力是大數據智能分析的本身要義。
4、數據質量管理能力
通過對不同平台、不同結構、不同類型的有效智能管理和實踐，從而構建合理的不同類型的資料庫，是進行大數據智能分析的關鍵。
5、可視化能力
數據可視化是大數據智能分析最基本的要求，通過可視化可以直觀的展示數據，讓數據動起來，讓數據自己說話。
6、智能分析技術產品化能力
數據產業發展至今，數據分析技術已不再是護城河。未來數據是競爭要點，應用場景是關鍵，當務之急是技術服務化、服務平台化、平台產品化，讓智能分析技術盡快實現商業化落地。
關於大數據工程師需了解的大數據智能分析能力，就給大家說明到這里了，未來社會是信息社會、智能化社會，所以大數據在未來也會發揮更加重要的作用，希望大家抓住機會。
C. 數據分析和商業智能的區別
數據分析：一般指對數據進行研究的方法和過程。
商業智能：是指將數據分析商業化、信息化，實現商業價值的企業信息化建設過程。
所以數據分析包含的內容可以很寬泛，而商業智能則更聚焦於實現商業價值。
1.數據分析的概念：
通俗意義上來講，「數據分析」並沒有特定的應用場景，人們更喜歡將數據分析作為一種行為過程去討論，或在其後加上諸如方法論這類的具體名詞來定義。
作為對數據進行研究的過程而言，數據分析將經歷明確目標、收集、處理、探索、展現、發現問題這幾個步驟。
此儀表盤由 Yonghong Z-Suite 完成
通過營銷體系模型，分析出每一步的銷售過程的數據，從而不斷改進銷售技巧以及優化服務流程，最終實現了廣告投放上的價值最大化，以及銷售流程環節標准化。
這是一個企業應用商業智能的實例，也顯示出我剛才提到的，商業智能不是短期解決問題的方案，而是一個追求持續收益的長期建設過程。
D. 智能資料庫的介紹
智能資料庫是研究利用人的推理、想像、記憶原理，實現對資料庫的存儲、搜索和修改。通過有效的組織，能夠滿足人們快速檢索和修改資料庫的要求。
E. sql server 2012能做哪些商業智能分析和哪些數據挖掘與分析
基本上 你想得到的都能做 而且功能和靈活性遠比Excel強大
SQL最大的優點是，SQL支持大量的數據，一個資料庫里有幾百萬條數據處理起來照樣輕輕鬆鬆，但EXCEL上了10萬估計就已經廢了；另外作為關系型資料庫，SQL查找相關數據的靈活性遠遠強過以表作為基礎的Excel
但缺點是，對於沒有編程基礎的人，SQL的易用性要差過Excel許多
而且如果要用SQL的話 你首先要有合理的資料庫結構 以及整合好的原始數據
然後如果你有一個設計合理的UI的話 能大幅增加你們使用這些數據的效率 但能做到這些的前提是你要有一套開發好的系統——或者你自己學編程開發，或者你外包出去讓人開發
另一種選擇是你自己學會SQL語句的使用 以及SSRS做報表的方式 之後也可以相對簡單的做出你需要的數據 但你要學
對於做商務分析的人，我個人的建議是在記錄不超過1萬條的前提下還是用SQL比較好
如果之後數據量上升，而你又沒有編程基礎的話，那麼花錢僱人搭建一套專用系統可能是更好的選擇。
F. 好用的數據分析軟體有哪些
1、思邁特軟體Smartbi專注於商業智能(BI)、數據分析軟體產品與服務。2、數據處理工具：Excel。數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。
3、資料庫：MySQL。Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。
4、數據可視化：Tableau & 思邁特軟體。如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今「顏值為王」的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。
5、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因。
數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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G. 大數據智能分析平台做出來的數據分析效果是可視化的吧
大數據商業智能分析平台OurwayBI採用Node.js。Node.js是一個Javascript運行環境(runtime)，它實際上是對Google V8引擎進行了封裝。V8引擎執行Javascript的速度非常快，利用基於時間序列的內存計算技術，減少與資料庫的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI為了讓用戶不進行任何培訓即可掌握常用操作，設置了操作指引，智能引導用戶逐步掌握基本操作及各項技巧。整個產品的UI進行了大量細節優化，以增加使用者的美觀要求與使用體驗等。
它的可視化效果圖：
H. 數據分析中資料庫管理系統有哪些
1、SYBASE
是一種典型的UNIX或WindowsNT平台上客戶機/伺服器環境下的大型資料庫系統。 Sybase提供了一套應用程序編程介面和庫，可以與非Sybase數據源及伺服器集成，允許在多個資料庫之間復制數據，適於創建多層應用。系統具有完備的觸發器、存儲過程、規則以及完整性定義，支持優化查詢，具有較好的數據安全性。
2、DB2
DB2主要應用於大型應用系統，具有較好的可伸縮性，可支持從大型機到單用戶環境，應用於所有常見的伺服器操作系統平台下。 DB2提供了高層次的數據利用性、完整性、安全性、可恢復性，以及小規模到大規模應用程序的執行能力，具有與平台無關的基本功能和SQL命令。
DB2採用了數據分級技術，能夠使大型機數據很方便地下載到LAN資料庫伺服器，使得客戶機/伺服器用戶和基於LAN的應用程序可以訪問大型機數據，並使資料庫本地化及遠程連接透明化。
3、SQL Server
SQL Server 是Microsoft 公司推出的關系型資料庫管理系統。具有使用方便可伸縮性好與相關軟體集成程度高等優點，可跨越從運行Microsoft Windows 98 的膝上型電腦到運行Microsoft Windows 2012 的大型多處理器的伺服器等多種平台使用。
Microsoft SQL Server 是一個全面的資料庫平台，使用集成的商業智能 (BI)工具提供了企業級的數據管理。Microsoft SQL Server 資料庫引擎為關系型數據和結構化數據提供了更安全可靠的存儲功能。
4、Access
Microsoft Office Access是由微軟發布的關系資料庫管理系統。它結合了 MicrosoftJet Database Engine 和 圖形用戶界面兩項特點，是 Microsoft Office 的系統程序之一。
MS ACCESS以它自己的格式將數據存儲在基於Access Jet的資料庫引擎里。它還可以直接導入或者鏈接數據(這些數據存儲在其他應用程序和資料庫)。
5、Visual FoxPro
Visual FoxPro簡稱VFP，是Microsoft公司推出的資料庫開發軟體，用它來開發資料庫，既簡單又方便。Visual FoxPro源於美國Fox Software公司推出的資料庫產品FoxBase，在DOS上運行，與xBase系列相容。FoxPro原來是FoxBase的加強版，最高版本曾出過2.6。
之後，Fox Software被微軟收購，加以發展， 使其可以在 Windows 上運行， 並且更名為 Visual FoxPro。目前最新版為 Visual FoxPro 9.0，而在學校教學和教育部門考證中還依然延用經典版的 Visual FoxPro 6.0。
I. 智能分析軟體有哪些能自動識別
支持自動識別、一鍵導入和智能導入。
自帶中轉資料庫，對方賬號姓名、職務、地址、歸屬地、歸屬行自動匹配。