数据分析的概念意义与目的

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.大数据挖掘价值洞察研究大数据挖掘价值-洞察研究 下载积分: 1388 内容提示: 大数据挖掘价值 第一部分 大数据挖掘概述 2 第二部分 大数据挖掘技术 4 第三部分 大数据挖掘应用场景 https://www.doc88.com/p-69619764087796.html
2.数据挖掘师在市场中的地位与未来的展望随着大数据技术的飞速发展,数据挖掘这一领域也迎来了前所未有的爆炸性增长。作为一名专业的数据分析人员,数据挖掘师不仅需要具备深厚的数学和统计学知识,还要有强大的编程能力以及对业务模式的深刻理解。在这个信息爆炸时代,能够从海量数据中提取有价值信息的人才是最宝贵的。 https://www.f3kg3td6j.cn/jun-lei-zi-xun/496259.html
3.C语言在数据挖掘中的作用编程语言C语言在数据挖掘中扮演着重要的角色,尽管它可能不是最常用的工具,但它的性能和灵活性使其在特定情况下非常有用。C语言在数据挖掘中的应用主要体现在以下几个方面: C语言在数据挖掘中的作用 高效处理大数据:C语言允许程序员直接操作内存,提高程序的执行效率,适合处理大规模数据集和复杂计算任务。 自定义算法开发:Chttps://m.yisu.com/zixun/942501.html
4.数据挖掘类文章属于什么类型mob64ca12e83232的技术博客随着数据量的增长和技术的发展,数据挖掘的潜力将愈发显著。未来,数据挖掘将在决策支持、市场分析、个性化推荐等领域发挥更大的作用。 希望通过本篇文章,您对数据挖掘类文章的内容及其实现有了初步的了解。如需进一步学习,建议深入阅读相关领域的专业书籍与文献,探索更复杂和有趣的算法与技术。https://blog.51cto.com/u_16213397/12827058
5.数字营销数据:深入挖掘价值1.1 数字营销数据挖掘的重要性 数字营销数据挖掘对企业来说具有重要的意义,因为它可以帮助企业更好地了解客户需求、优化营销策略、提高营销效果、提高客户满意度和增加收入。同时,数字营销数据挖掘还可以帮助企业发现新的市场机会、优化产品和服务、提高品牌知名度和增强竞争力。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135211815
6.数据挖掘有什么作用与意义帆软数字化转型知识库数据挖掘的作用与意义在于能够帮助企业和组织:发现隐藏模式、提高决策质量、预测未来趋势、优化资源配置、提升客户满意度、推动创新。其中,发现隐藏模式尤为重要,因为数据挖掘能从海量数据中提取出有价值的信息和知识,这些信息可能是传统分析方法难以发现的。通过算法和技术手段,企业可以识别出一些潜在的、影响业务发展的关键https://www.fanruan.com/blog/article/575539/
7.大数据挖掘意义2、数据挖掘的意义及价值 大数据挖掘是当今信息时代的一项重要技术,它的意义不仅仅局限于某个行业,而是在各个行业中都有着深远的影响和应用。 大数据挖掘在商业领域的意义非常重大。通过对大量的数据进行深入挖掘和分析,企业可以更好地了解市场需求和消费者行为,从而制定出更准确的营销策略和产品定位。通过对消费者购买http://chatgpt.cmpy.cn/article/5067927.html
8.数据挖掘在管理会计中的重要意义【摘要】数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和https://www.jy135.com/guanli/327644.html
9.什么是数据挖掘,数据挖掘的知识介绍2.数据挖掘的作用和意义 数据挖掘在许多领域都有广泛应用,例如金融、医疗、电商、社交网络等。它可以帮助企业从数据中找到商业机会,如精细的产品定位、优化营销策略、识别欺诈行为等;在科学研究方面,数据挖掘可以帮助研究人员理解复杂的自然现象或社会现象,如预测气候变化、发现新药物等。因此,数据挖掘可以帮助人们更好地https://www.eefocus.com/baike/1339577.html
10.论油田物联网建设的作用和意义油田物联网,是一个全新的概念,油田物联网技术,是物联网技术在油田数字化管理建设中的应用。油田物联网作为数字油田的重要组成部分,油田物联网的建设与发展,对数字油田建设具有着十分重要的作用和意义。 1.1油田物联网建设的背景 油田物联网是在物联网提出后出现的一个新生事物,它集成了油田数字化管理建设的全部https://doicu.chd.edu.cn/2017/1121/c2952a42024/page.htm
11.数据挖掘论文(一)数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中,进行分析归纳,得到隐藏的,未知的,但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息,使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等,从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术,能够充分地发挥档案管理的作用,从https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
12.大数据技术的道德意义与伦理挑战TheMoralMeaningandEthicalChallenges这就是在各个层次上由大数据技术开拓的数据挖掘的“文明指引”。一旦“文明指引”通过云计算被揭示出来且用于指导个体行动者的行动,道德价值和社会法则就会“具形化”于大数据技术展现的物质形式和文明形态之中。从这一意义上看,如果说数据挖掘技术带来了数据驱动型社会的降临,那么它的驱动力结构体现的文明指引功能,就http://www.sass.cn/109002/41985.aspx
13.数据分析与挖掘11篇(全文)近年来,数据挖掘技术经过不断发展,已经成为一个涉及多个学科的交叉型综合学科。通常而言,经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web数据挖掘上来,但为了提高挖掘质量,要在扩展算法上进行了研究,包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。 2. Web数据挖掘的概念 https://www.99xueshu.com/w/ikeyp687ycyz.html
14.企业信息化基本指标构成方案4、效能指标和标杆库的建立的意义和作用 企业信息化标杆企业库,是企业信息化指标体系的重要补充数据及修正系统。标杆企业是指在同行业、同规模、相同发展阶段情况下与其他同类企业相比,在信息化效益相关指标数据方面有典型特征意义的企业。标杆企业将定期或不定期更新,以不断地反映信息化水平的整体进步。以标杆企业数据https://blog.itpub.net/178883/viewspace-16175/
15.财务信息化建设的必要性及意义论文(精选14篇)财务信息化建设的必要性及意义论文 篇2 摘要:高校会计电算化在提高高校会计核算的效率和质量方面起了很大的作用。但随着高校逐步进入了以优化结构、提高质量、提升层次为重点的内涵建设阶段,其对财务的要求开始由以核算为主向以管理为主发展,从而要求高校财务应该从单纯的会计电算化向财务信息化发展。高校财务信息化建https://www.yjbys.com/bylw/caiwushuishou/150641.html
16.聚类分析的意义和作用聚类分析的意义和作用主要体现在以下几个方面: 1. 数据探索:聚类分析可以帮助研究人员在未标记的数据集中发现隐藏的模式或结构。通过观察聚类结果,研究人员可以初步了解数据的分布情况和内在关系,为进一步的数据分析提供线索。 2. 数据预处理:在机器学习和数据挖掘领域,聚类分析可以作为数据预处理步骤,用于特征选择和降维https://localsite.baidu.com/article-detail.html?articleId=21004964&ucid=Pj6vnHc4nWR&categoryLv1=%E6%95%99%E8%82%B2%E5%9F%B9%E8%AE%AD&ch=54&srcid=10005
17.浅谈大数据审计的作用和意义大数据审计是国家审计发展的一个新阶段,既是基层审计机关的挑战,更是一种机遇。为积极践行科技强审理念,强化数据宏观综合分析和穿透能力,提高审计质量和效益,提升审计工作的科学性和精准性等具有一定的作用和意义。主要体现在以下四个方面: 一、发现异常和风险 https://ssjj.suining.gov.cn/xinwen/show/280122a49867095855997730fd63fed8.html
18.城市快速路网建立的意义和作用车友交流懂车帝提供城市快速路网建立的意义和作用的车友交流详细内容,懂车帝是一个汽车资讯平台,懂车更懂你。我们提供最新汽车报价,汽车图片,汽车价格大全,行情、评测、导购等内容,看车选车买车就上懂车帝。https://www.dongchedi.com/tag/ugc/14896410