Red de conocimiento informático - Computadora portátil - ¿Cuáles son las 3 herramientas de análisis de datos más utilizadas?

¿Cuáles son las 3 herramientas de análisis de datos más utilizadas?

Las tres herramientas de análisis de datos más utilizadas son las siguientes:

1 Smartbi Smartbi

Smartbi es una herramienta de BI profesional basada en datos unificados que implementa la arquitectura. recopilación, consulta, informe, análisis de autoservicio, análisis multidimensional, análisis móvil, panel de control, extracción de datos y otras funciones auxiliares, y tiene funciones especiales como informes de análisis y análisis de voz combinados con IA. Con más de diez años de historia de desarrollo, es el producto más completo, maduro y estable entre el software de BI nacional. Ampliamente utilizado en finanzas, gobierno, telecomunicaciones, empresas e instituciones y otros campos. La documentación completa en línea y los vídeos instructivos facilitan su funcionamiento.

2. MineSet

MineSet es un sistema de minería de datos multitarea desarrollado conjuntamente por SGI y la Universidad de Stanford en Estados Unidos. MineSet integra una variedad de algoritmos de minería de datos y herramientas de visualización para ayudar a los usuarios a descubrir y comprender el conocimiento detrás de grandes cantidades de datos de manera intuitiva y en tiempo real.

3. QUEST

QUEST es un sistema de minería de datos multitarea desarrollado por el Centro de Investigación Almaden de IBM. Su propósito es proporcionar datos eficientes para el desarrollo de aplicaciones de una nueva generación de decisiones. Sistemas de soporte mineros.

Si la herramienta de análisis de datos es confiable, pruebe Smartbi. Después de años de investigación y desarrollo continuo e independiente, Smartbi ha acumulado una gran cantidad de experiencia en mejores prácticas en inteligencia empresarial y análisis de datos integrados y soporte de decisiones de diversas industrias. requisitos funcionales. Satisfaga las necesidades de análisis de big data de los usuarios finales en informes de nivel empresarial, análisis de visualización de datos, análisis de exploración de autoservicio, modelado de minería de datos, análisis inteligente de IA y otras necesidades de análisis de big data.