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中心价值:多维分析的智能大数据可视化平台, 不仅仅只是呈现出数据,更能智能 分析,提供决策依据。

数据资源整合分析:构建数据分析模型库,实现数据发掘的模 型化分析;建立数据探索分析能力,发现 数据背后的隐藏规律。

进行数据可视:呈现打造数据全景可视化平台,形式表现; 数据及时更新,实时分类呈现。

BI数据可视化:丰富的数据可视化探索,3D立体化呈现, 提供定制式数据可视化解决方案。

可视化:过去,现在和未来概括地说,有三种类型的可视化分析:描述性,数据采集公司,规范性和预测性。简单的类型是描述性分析,它描述已经发生的事情并提出其根本原因。规范分析能够使事情更上一层楼:除了帮助企业了解原因之外,它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可改善其当前绩效和盈利能力的策略和策略。预测分析是很有益的,但也可以说是复杂的类型。它可以帮助用户识别建议未来情况和行为的模式。使用可视化做出更明智的决策。

数据可视化主流程中的几个关键步骤:数据采集:数据采集的方法和质量,很大程度上就决定了数据可视化的效果。内部数据采集:指的是采集企业内部经营活动的数据,通常数据来源于业务数据库,如订单的交易情况。外部数据采集:指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据。数据处理和变换:数据处理和数据变换,是进行数据可视化的前提条件,包括数据预处理和数据挖掘两个过程。

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