A. 智能数据分析软件好用的求荐
推荐你使用观想报表，可以快速的制作多终端显示的数据可视化，尤其是大屏显示，观向报表系统里面有非常的多图表样式，除了大屏显示，还可以移动端、pc端、大屏等多终端显示，制作图表就像在线ps一样，根据需求对接多种数据库或者本地数据（Excel），快速选择图表样式，调节出自己喜欢的风格（例如蓝色科技感）。可以去试用一下。
B. 大数据工程师需了解的大数据智能分析能力有哪些
【导语】社会数字化的形成仍需一定的时间，大数据智能分析要达到我们梦想的高度，紧跟大数据技术发展，更应当注重当前数字化背景下，大数据智能分析的特性以及所需具备的能力，那么大数据工程师需了解的大数据智能分析能力有哪些呢?
1、多源大数据的采集和处理能力
只有实现对大量不同结构的原始数据准确、实时的采集，并实现对不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。
2、数据挖掘算法能力
数据挖掘和算法将集群、分割、孤立的分析，通过内部探讨和挖掘，通过各类工具，能够从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决好数据量和速度的问题，成为大数据智能分析的内核助力。
3、预测分析能力
数据挖掘算法让数据分析能够更好的理解数据，通过建模对数据挖掘结果进行可预测性的判断尤为重要。可以说，预测分析能力是大数据智能分析的本身要义。
4、数据质量管理能力
通过对不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，从而构建合理的不同类型的数据库，是进行大数据智能分析的关键。
5、可视化能力
数据可视化是大数据智能分析最基本的要求，通过可视化可以直观的展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。
6、智能分析技术产品化能力
数据产业发展至今，数据分析技术已不再是护城河。未来数据是竞争要点，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，让智能分析技术尽快实现商业化落地。
关于大数据工程师需了解的大数据智能分析能力，就给大家说明到这里了，未来社会是信息社会、智能化社会，所以大数据在未来也会发挥更加重要的作用，希望大家抓住机会。
C. 数据分析和商业智能的区别
数据分析：一般指对数据进行研究的方法和过程。
商业智能：是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。
所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。
1.数据分析的概念：
通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。
作为对数据进行研究的过程而言，数据分析将经历明确目标、收集、处理、探索、展现、发现问题这几个步骤。
此仪表盘由 Yonghong Z-Suite 完成
通过营销体系模型，分析出每一步的销售过程的数据，从而不断改进销售技巧以及优化服务流程，最终实现了广告投放上的价值最大化，以及销售流程环节标准化。
这是一个企业应用商业智能的实例，也显示出我刚才提到的，商业智能不是短期解决问题的方案，而是一个追求持续收益的长期建设过程。
D. 智能数据库的介绍
智能数据库是研究利用人的推理、想象、记忆原理，实现对数据库的存储、搜索和修改。通过有效的组织，能够满足人们快速检索和修改数据库的要求。
E. sql server 2012能做哪些商业智能分析和哪些数据挖掘与分析
基本上 你想得到的都能做 而且功能和灵活性远比Excel强大
SQL最大的优点是，SQL支持大量的数据，一个数据库里有几百万条数据处理起来照样轻轻松松，但EXCEL上了10万估计就已经废了；另外作为关系型数据库，SQL查找相关数据的灵活性远远强过以表作为基础的Excel
但缺点是，对于没有编程基础的人，SQL的易用性要差过Excel许多
而且如果要用SQL的话 你首先要有合理的数据库结构 以及整合好的原始数据
然后如果你有一个设计合理的UI的话 能大幅增加你们使用这些数据的效率 但能做到这些的前提是你要有一套开发好的系统——或者你自己学编程开发，或者你外包出去让人开发
另一种选择是你自己学会SQL语句的使用 以及SSRS做报表的方式 之后也可以相对简单的做出你需要的数据 但你要学
对于做商务分析的人，我个人的建议是在记录不超过1万条的前提下还是用SQL比较好
如果之后数据量上升，而你又没有编程基础的话，那么花钱雇人搭建一套专用系统可能是更好的选择。
F. 好用的数据分析软件有哪些
1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。2、数据处理工具：Excel。数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
3、数据库：MySQL。Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。
4、数据可视化：Tableau & 思迈特软件。如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。
5、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。
数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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G. 大数据智能分析平台做出来的数据分析效果是可视化的吧
大数据商业智能分析平台OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。
它的可视化效果图：
H. 数据分析中数据库管理系统有哪些
1、SYBASE
是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。 Sybase提供了一套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。
2、DB2
DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于所有常见的服务器操作系统平台下。 DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。
DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。
3、SQL Server
SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。
Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能。
4、Access
Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。
MS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。
5、Visual FoxPro
Visual FoxPro简称VFP，是Microsoft公司推出的数据库开发软件，用它来开发数据库，既简单又方便。Visual FoxPro源于美国Fox Software公司推出的数据库产品FoxBase，在DOS上运行，与xBase系列相容。FoxPro原来是FoxBase的加强版，最高版本曾出过2.6。
之后，Fox Software被微软收购，加以发展， 使其可以在 Windows 上运行， 并且更名为 Visual FoxPro。目前最新版为 Visual FoxPro 9.0，而在学校教学和教育部门考证中还依然延用经典版的 Visual FoxPro 6.0。
I. 智能分析软件有哪些能自动识别
支持自动识别、一键导入和智能导入。
自带中转数据库，对方账号姓名、职务、地址、归属地、归属行自动匹配。