美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司

   美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司的生產(chǎn)現(xiàn)場可視化、數(shù)據(jù)挖掘深受廣大客戶的喜愛，公司與客戶建立了長期穩(wěn)定的合作關(guān)系。美林?jǐn)?shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)分析軟件技術(shù)、數(shù)據(jù)分析工具x332099n解決了廣大客戶的需求。美林?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)力雄厚，重信用、守合同、以優(yōu)質(zhì)的服務(wù)和誠實(shí)守信的原則，贏得了廣大客戶的信任。

   美林?jǐn)?shù)據(jù)人本著“求精湛、永超越”的企業(yè)精神，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析服務(wù)技術(shù)革新，對Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺產(chǎn)品推陳出新，以“顧客滿意，我們放心”為己任。并且以質(zhì)量優(yōu)勢，讓美林?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品遠(yuǎn)銷、、等地區(qū)，促使公司知名度逐步提升。 延伸拓展 產(chǎn)品詳情：大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析是指對規(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，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、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)人士爭相追捧的利潤焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，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。國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。數(shù)據(jù)倉庫有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）不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(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)測性的判斷。4.SemanticEngines（語義引擎）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。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(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)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。6.數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫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)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉庫的構(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），并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問，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。

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