多维数据分析软件(三维分析软件)

网友投稿 703 2022-12-22

本篇文章给大家谈谈多维数据分析软件,以及三维分析软件对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享多维数据分析软件的知识,其中也会对三维分析软件进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

常见的数据分析软件有哪些?

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍,更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具,也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能,可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面,对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言,它具有数据操作和数据定义功能,交互性强,能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统,技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集,以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎,成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度,有效处理复杂任务,是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型,以及解释性语言的本质,使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码,适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档,所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案,可以有效地整合企业中现有的数据,快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据,帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理,数据清理,然后是数据建模,最后是数据可视化,用图表识别问题,影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中,Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义,通过可视化工具来处理数据,使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型;它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有:采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录,并能对数据源进行预先整合和处理,通过简单的拖放产生各种可视图。同时,提供了丰富的图标组件,可实时显示相关信息,便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多,如何选择取决于企业自身的需求。因此,企业在购买数据分析软件之前,首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手,对需求了解不多,不妨多试试BI工具,BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

有哪些数据分析软件,哪个比较好?

思迈特软件Smartbi 软件在国内BI 领域处于领先地位,产品广泛应用于金融、政府、制造、零售、地产等众多行业,拥有3000+行业头部客户。

判断一个大数据分析软件好不好,首先要看这个款产品的稳定性,在数据分析的过程中,稳定性非常重要,它决定了数据分析过程的质量和效率;其二、系统设计人性化,操作简单方便,合适不同客户群体;

其三、分析结果准确率高;其四、客户体验满意度,产品好不好只有客户体验满意才是好的产品。

思迈特软件Smartbi 是国内领先的BI厂商,企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,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。
Smartbi是目前国内大数据分析软件的佼佼者。主打的是企业报表和自助式分析2个特点,最高可以支撑20亿数据的秒级呈现,适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师,可以完全自主的进行探索式分析,软件在易用性和功能上做的都很不错,说实话,国内的BI行业由于起步较晚,能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言,Smartbi最大的优势在于Smartbi自主搭建的实施团队和服务团队,强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。

1、智能钻取
Smartbi数据分析软件独有的智能钻取功能,只需双击鼠标,就能实现任意报表之间的穿透钻取,不管这些报表是不是来自同一分析模型,只要有数据关联就能实现秒速智能钻取。最关键的是,他不需要IT开发人员做任何预设,系统将智能匹配报表与参数传递,真正做到了报表无边界,想钻哪里就钻哪里的效果。
Smartbi数据分析软件已全面落地Smartbi智能钻取功能,为用户提供更智能、灵活又高效的数据钻取服务。

2、多维动态分析
在多维数据库中,数据是以立方体(即Cube)的形式存储的。但在企业中不同角色进行数据分析时关注的维度是不同的,那么如何才能做到让不同角色可以基于自己所关注的维度,对数据进行多角度展示和灵活动态分析呢?
Smartbi 多维分析可以直接对接多维数据库(Essbase、SSAS等),通过将多维数据集中的各个维度进行有机组合,查询出相应的数据。它提供了切片、切块、钻取以及行列互换等多种可视化操作方式,使得不同角色可基于自身所关注的维度进行灵活的数据分析,从而使用户对大量复杂数据的分析变得轻松而高效,以利于迅速做出正确的判断,辅助决策。

一般的分析报表只有一个固定的分析角度,浏览者只能被动接受,无法根据自己的需求、思维方式去做进一步分析。但在Smartbi数据分析软件上,报表浏览者能够自主决定分析角度与内容。就如当我想从销售驾驶舱中进一步分析广东门店的销售情况,可通过高效联动、智能钻取、筛选等多种方式进行切换。

多维动态分析技术的应用,让报表浏览者自主决定字段与维度组合,自主决定分析内容,从而拥有更多维的数据分析角度,更深入详细的数据分析挖掘能力。

3、无须预建模的透视分析

通过Smartbi这些工作都得到了极大的简化,采用“类Excel数据透视表”的设计,多维分析不再需要建立模型,就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取,洞察数据。不仅如此,任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件,轻松实现对数据的查询与探索。

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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大数据分析工具有哪些,好用的有吗

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助,而大数据分析是去分析海量的数据,所以就不得不借助一些工具去分析大数据,。一般来说,数据分析工作中都是有很多层次的,这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据,数据的存储是一个非常重要的事情,如果懂得数据库技术,并且能够操作好数据库技术,这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库,这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的,这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本,对中小企业,一些大型企业也可以采用SQL Server数据库,其实这个时候本身除了数据存储,也包括了数据报表和数据分析了,甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2,Oracle数据库都是大型数据库了,主要是企业级,特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了,一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说,当企业存储了数据后,首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表,Bill报表,这都是全球最流行的报表工具,非常规范的报表设计思想,早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统,不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件,这个软件是近年来非常棒的一个软件,当然它已经不是单纯的数据报表软件了,而是更为可视化的数据分析软件,因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具,当然我们最常用的就是Excel,我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件,首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常强大,甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说,有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件:当前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析,到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化,从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件:大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件:这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等,而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件:制作图表的软件,生成的是Flash。

三维数据分析有哪些好的方法与软件?

三维数据处理软件都包含哪些模块

三维数据处理软件多维数据分析软件,一般包含三个模块:数据管理和处理多维数据分析软件,三维渲染,UI。 这与图形学的三个经典问题是相对应的:建模,渲染和交互。与一般常见的数据处理软件,比如图像视频处理,不同的是,这里的数据展示模块需要三维渲染。与之对应的UI操作,也变成多维数据分析软件了一些三维空间的变换,比如模型的旋转缩放等。

如何搭建一个简单的三维数据处理软件

那么如何快速的搭建一个三维数据处理软件呢?采用搭积木的方式,每个模块都有很多现成的开发包可以选择。比如UI模块处,一般常见的有MFC,QT,MyGUI(Magic3D使用的UI)等。数据处理算法方面,常见的有Geometry++,CGAL,OpenMesh,PCL等。渲染模块,可以使用OpenGL或者Direct3D,也可以使用渲染引擎,如OGRE,OSG等。

如何选择几何算法开发包

几何算法模块,一般有三种选择:自主开发,使用开源库,使用商业库。如何选择呢?开发包API的生命周期,大概分为开发,维护和升级。对于一个算法,几乎不可能开发出放之四海皆准的API。它的绝大部分时间都在维护和升级。开发包的选择,其实就是一个成本问题。开发阶段主要是时间成本,如何快速的实现目标功能是最关键的问题。维护和升级阶段需要尽量低的成本开销。所谓开源库免费,其实只是在开发阶段免费,而开发阶段最看重的却是时间成本。有多维数据分析软件了源代码就需要人去维护,没有人维护的源代码是没有用处的。商业库的主要优势就是有专业的团队来维护和升级这些API,并且成本会比个人做得更低。如果想清楚API的生命周期以及每个阶段的成本开销后,根据自身具体情况,就能很容易的做出选择了。

数字几何处理是什么

数字几何处理,一般是指点云网格数据的处理。和传统的NURBS正向建模的模型相比,数字几何处理的对象一般是三维扫描仪采集的数据,是曲面的离散表达,也就是数字化的。它的研究内容包括数据的获取,存储,表示,编辑,可视化等等。

OpenGL是什么

OpenGL是一套跨平台的图形绘制API,它通过一系列API把三维模型渲染到2D屏幕上。OpenGL采用了流水线机制,其绘制过程也称为渲染流水线。此外还有OpenGLES,主要用于嵌入式系统,或者移动平台;WebGL主要用于Web浏览器里的图形绘制。

OpenGL流水线

OpenGL通过一系列API可以设置渲染流水线的状态,所以OpenGL也是一个状态机。三维模型通过一些处理,最终渲染到2D屏幕上:

模型离散为三角面片:所有模型都需要离散为三角面片,OpenGL只接受三角面片输入。注意,虽然OpenGL也可以接受四边形,NURBS等输入,其本质最后都是三角面片的绘制。

Vertex Shader把三维三角片转化到屏幕坐标系下的2D三角片:这个过程包含了变换,裁剪等操作

2D三角片的光栅化:2D三角片被离散化,用屏幕坐标系的像素来表示,这也叫光栅化。

Pixel Shader为光栅化后的模型像素着色。

上面是渲染流水线的大致描述,其中还有很多细节,不同的API也有些细节上的差别。最早的OpenGL是固定的流水线,也就是只能通过API来设置一些流水线中的状态。现代的OpenGL开放出了一些Shader,用户可以自己为Shader写代码,利用Shader可以写出各式各样的渲染效果。

渲染模块使用OpenGL还是渲染引擎

如果渲染模块不是主要业务,建议使用渲染引擎。因为引擎内有很多现成的工具可以使用,减少开发的时间成本。

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