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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。
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。
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。
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。
2023-07-20
常见的大数据分析工具包括:
开源工具:
Python - 强大的编程语言,有pandas、matplotlib、seaborn等数据分析模块
R - 统计计算和数据可视化的首选语言
Tableau Public - 强大的可视化和 BI 工具
Apache Spark - 快速的统一分析引擎
Elasticsearch - 开源分布式搜索和分析引擎
商业工具:
SAS - 提供数据挖掘和统计分析功能
MATLAB - 科学计算和数据可视化工具
Alteryx - 无代码数据准备和分析平台
Looker - 业务智能和数据发现平台
Databricks - 基于 Apache Spark 的统一分析平台
亿信ABI:一站式数据分析平台
云分析服务:
AWS Quicksight - 基于云的 BI 服务
Google BigQuery - 用于大规模数据仓库的服务
Microsoft Azure ML - 基于云的机器学习服务
其他工具:
KNIME - 免费的可视化工作流数据分析平台
RapidMiner - 提供数据准备、机器学习、深度学习功能
选择合适的工具或他们的组合,根据具体的分析需求进行匹配非常重要。
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