美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司

   美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司創(chuàng)建于1998-03-16，經(jīng)歷快速發(fā)展，已經(jīng)發(fā)展成為一家頗具規(guī)模和成效的數(shù)據(jù)可視化工具、大數(shù)據(jù)分析工具x332099n的公司，是中國(guó)商務(wù)服務(wù)、IT軟件服務(wù)、其他軟件服務(wù)行業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)之一。

   美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司堅(jiān)持以BI可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理的持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新，為廣大客戶不斷創(chuàng)造TEMPODATA價(jià)值。美林?jǐn)?shù)據(jù)在浙江省、吉林省、舟山市、寧波市等地都設(shè)有分支機(jī)構(gòu)，近101-500人人員專(zhuān)注于哪里的工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展；并且憑借不斷增強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)哪個(gè)好創(chuàng)新實(shí)踐能力贏得了廣大客戶的信任與合作。 延伸拓展 詳情介紹：大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個(gè)V，數(shù)據(jù)量大（Volume）、速度快（Velocity）、類(lèi)型多（Variety）、價(jià)值（Value）。大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。前端展現(xiàn)用于展現(xiàn)分析的前端開(kāi)源工具有JasperSoft，Pentaho，Spagobi，Openi，Birt等等。用于展現(xiàn)分析商用分析工具有StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos，BO，MicrosoftPowerBI，Oracle，Microstrategy，QlikView、Tableau。國(guó)內(nèi)的有BDP，國(guó)云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有TeradataAsterData，EMCGreenPlum，HPVertica等等。數(shù)據(jù)集市有QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面1.AnalyticVisualizations（可視化分析）不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。2.DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。3.PredictiveAnalyticCapabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.SemanticEngines（語(yǔ)義引擎）我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.DataQualityandMasterDataManagement（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)是一些方面的實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。6.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL），并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

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