數據挖掘的軟體叫什麼

Ⅰ 大數據挖掘通常用哪些軟體

大數據挖掘通常用的軟體有：
1.RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。
2.R，R-programming的簡稱，統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性
3.WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。
4.Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。
5.KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。

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Ⅱ 數據挖掘的常用軟體

1、 Weka：WEKA作為一個公開的數據挖掘工作平台，集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習演算法，包括對數據進行預處理，分類，回歸、聚類、關聯規則以及在新的互動式界面上的可視化；

2、 Rapid Miner：RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程虧雀度上有著先進技術。宴空鬧它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價；

3 .Orange：Orange是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套晌罩裝，它的功能即友好，又很強大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽數據分析和可視化，基綁定了 Python以進行腳本開發。它包含了完整的一系列的組件以進行數據預處理，並提供了數據帳目、過渡、建模、模式評估和勘探的功能。其由C++ 和 Python開發，它的圖形庫是由跨平台的Qt框架開發。

Ⅲ 數據挖掘什麼軟體簡單

數據挖掘用什麼軟體
1.R是用於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具；

2.Weka可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體，但用起來並不方便，界面也簡單了點；

3.Tanagra 是使用圖形界面的數據挖掘軟體；4.RapidMiner現在流行的滾返罩勢頭在上升，但它的操作方式和商用軟體差別較大，不支持分析流程圖的方式，當包含的運算符比較多的時候就不容易查看了；

5.KNIME和Orange看起來都不錯，Orange界面看上去很清爽，但我發現它不支持中 文。推薦KNIME，同時安裝Weka和R擴展包。

對於普通用戶可以選 用界面友好易於使用的軟體，對於希望從事演算法開發的用戶則可以根據軟體開發工具不同（Java、R、C++、Python等）來選擇相應的軟體。
求推薦簡單好用的數據挖掘軟體 10分
那肯定是SPSS啊，網上自學教程也一堆，如果你不追求特別專業的，只是想數據可視化的基礎上有意思數據挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它還支持自然語言呢
常用的數據挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是優秀的挖掘工具，可以依據自己的需要選擇。
常用數據挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等

當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟體功大鬧能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，並熟悉其中大量的函數和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊滑鼠，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel，然後載入宏，裡面有一些分析工具，不過有時需要資料庫軟體支持
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。

2、RapidMiner

該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。

3、NLTK

當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。

而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。

4、Orange

Python 之所以受歡迎，是因為它簡單易學並且功能強大。如果你是一個 Python 開發者，當涉及到需要找一個工作用的工具時，那麼沒世御有比 Orange 更合適的了。它是一個基於 Python 語言，功能強大的開源工具，並且對初學者和專家級的大神均適用。

此外，你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。

5、KNIME

數據處理主要有三個部分：提取、轉換和載入。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個圖形化的用戶界面，以便對數據節點進行處理。它是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機 器學習的組件和數據挖掘，並引起了商業智能和財務數據分析的注意。

KNIME 是基於 Eclipse，用 Java 編寫的，並且易於擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，並且其大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告訴你R項目，一個 GNU 項目，是由 R(R-programming簡稱，以下統稱R)自身編寫的，你會怎麼想?它主要是由 C 語言和 FORTRAN 語言編寫的，並且很多模塊都是由 R 編寫的，這是一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體。

R語言被廣泛應用於數據挖掘，以及開發統計軟體和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了 R 的知名度。除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收......
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。

2、RapidMiner

該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。

3、NLTK

當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。

而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。
目前業界常用的數據挖掘分析工具有哪些
數據分析的概念太寬泛了，做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的？是個人用還是企業、部門用呢？應用的場景是製作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析？

那就說說應用最廣的BI吧，企業級應用，其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分，主要用於數據整合，構建分析，展示數據供決策分析的，譬如FineBI，是能夠」智能」分析數據的工具了。
哪個軟體建立資料庫比較簡單好用
隨著數據大數據的發展，數據安全已經上升到一個很高的高度。隨著國家對數據安全的重視,國產資料庫開始走進中國個大企業，其中不乏 *** 、國企。

實時資料庫系統是開發實時控制系統、數據採集系統、CIMS系統等的支撐軟體。在流程行業中，大量使用實時資料庫系統進行控制系統監控，系統先進控制和優化控制，並為企業的生產管理和調度、數據分析、決策支持及遠程在線瀏覽提供實時數據服務和多種數據管理功能。實時資料庫已經成為企業信息化的基礎數據平台，可直接實時採集、獲取企業運行過程中的各種數據，並將其轉化為對各類業務有效的公共信息，滿足企業生產管理、企業過程監控、企業經營管理之間對實時信息完整性、一致性、安全共享的需求，可為企業自動化系統與管理信息系統間建立起信息溝通的橋梁。幫助企業的各專業管理部門利用這些關鍵的實時信息，提高生產銷售的營運效率。如果你想定製這款國產資料庫 可以打 前面是 一三六 中間是 六一二零 末尾是 四一四七

北京開運聯合信息技術股份有限公司-實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）

實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）是什麼？

1、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 是開運聯合公司針對行業應用，獨立研發的，擁有全部自主知識產權的企業級實時/歷史資料庫平台。為企業監控生產情況、計算性能指標、進行事故分析和對設備啟停分析診斷、故障預防等提供重要的數據保障。

2、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 可廣泛用於工業控制自動化數據的高速採集和存儲，提供高速、海量數據存儲和基礎分析能力。

3、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。 提供企業生產信息管理解決方案，可以有效應對「從小到大」 「由近及遠」 的各種企業級數據應用。

4、CreatRun Database 可在線按照時間序列以毫秒級精度自動採集企業的各類過程自動化系統中的生產數據，高效壓縮並存儲。同時可向用戶和應用程序提供實時和歷史數據，使得用戶可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。

【工業軟體開發】實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）系統主要技術指標:

支持數據類型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等類型

標簽容量：200,000 Tag

數據容量：TB級

客戶端並發用戶數：500 個

生產過程數據採集時間響應速度：<500 毫秒

時間戳解析度：毫秒

存儲速度：>100,000 輸入值/秒存檔數據回取事務吞吐量：>2,000,000 輸出值/秒

實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）系統特性——高可用性:

1、高效的數據存儲策略及壓縮演算法「死區例外+可變斜率壓縮演算法 」，精確到每個Tag的壓縮配置，有效提高了歷史數據存儲性能，節約磁碟空間.

2、高速的數據緩存機制，使並行訪問鎖域粒度精確到「Block（1KBytes）」，實現了並行訪問能力的最大化。使歷史數據訪問路由復雜度「最小化、均衡化，扁平化」，不界定「冷熱」數據，所有數據訪問時間成本一致，同時提供均衡訪問特性和最大遠程數據訪問友好度。

3、Creat RUN ......
數據挖掘工具一般都有哪些
數據挖掘工具有國外的Qlik，國內的有永洪，收費是肯定的，你可以先去找些可以免費試用的挖掘工具，國內的ETHINK平台好像可以
數據挖掘工具有哪些？
SQL Server是資料庫，但內建數據挖掘功能，若提到工具的話，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...

Ⅳ 什麼是dms數據系統

dms是指企業或專業機構利用基於IT、Internet技術的Database平台，對自身積累的客戶信息資源、消費者資料庫、潛在市場目標人群資料進行相關市場營銷分析，並藉助於IT和Internet技術，通過電子刊物發送、產品與服務信息傳遞、用戶冊宏滿意調研、在線銷售服務等多種方式來提供企業的市場營銷能力和水平。
DMS數據系統：
DMS，數據挖掘系統，也叫九派壹線服裝軟體，是北京九派壹線軟體有限公司自主研發的專門供服裝服飾企業使用的運營分析兼預警管理軟體。該軟體將運營數據分析、倉儲物流管理、貨品流轉管理、陳列方案管理、人員管理、VIP會員管理、進銷存管理、訂貨管理、生產進度管理等各環節進行有機結合。DMS的與眾不同之處是，它具備各種各樣的數據分析功能：業績分析、貢獻度分析、Z型圖、同環比、銷售速度、銷售趨勢等等專門為服裝服飾企業設計的銷售報表。它自動為您生成日報、月報、周報，幾秒內瞬間就能夠匯總出整年銷售結果。本軟體靈活多變:歷史庫存、當前庫存、出庫、入庫、銷售、退貨……想要什麼數據，隨您選擇。您可根據需要設定他們之間的計算公式，定義您自己的報表。
DMS分為網路下載版和企業安裝版。網路下載版又根據功能模塊分為雲基礎版、雲標准版、雲專業版、雲旗艦版，可在北京九派壹線軟體有限公司官方網站下載試用。91DMS服裝軟體企業安裝版具備多套解決方案，並可實現企業個性化管理的量身定製。
數據挖掘（英語：Data mining），又譯為數據采礦、數據挖掘。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性（屬於Association rule learning）的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
定義
數據挖掘有以下這些不同的定義：「從數據中提取出隱含的過去未知的有價值的潛在信息」「一門從大量數據或者資料庫中提取有用信息的科學。」[2]盡管通常數據挖掘應用於數據分析，但是像人工智慧一樣，它也是一個具有豐富含義的詞彙，可用於不同的領域。
方法
數據挖掘的方法（Strategy）包括監督式學習、非監督式學習、關系分組（Affinity Grouping，作關系性的分析）與購物籃分析（Market Basket Analysis）、同值分組（Clustering）與描述（Description）。監督式學習包括：分類（Classification）、推估（Estimation）、預測（Prediction）。
例子
數據挖掘在零售行業中的應用：零售公司跟蹤客戶的購買情況，發現某個客戶購買了大量的真絲襯衣，這時數據挖掘系統就在此客戶和真絲襯衣之間創建關系。銷售部們就會看到此信息，直接發送真絲襯衣的當前行情，州握冊以及所有關於真絲襯衫的資料發給該客戶。這樣零售商店通過數據挖掘系統就發現了以前未知的關於客戶的新信息，並且擴大經營范圍。
歷史
數據挖掘是因為海量有用數據快速增長的產物。使用計算機進行歷史數據分析，1960年代數字方式採集數據已經實現。1980年代，關系資料庫隨著能夠適應動態按需分析數據的結構化查詢語言（Structured Query Language, SQL）發展起來。數據倉庫開始用來存儲大量皮困的數據。因為面臨處理資料庫中大量數據的挑戰，於是數據挖掘應運而生，對於這些問題，它的主要方法是數據統計分析和人工智慧搜索技術。
挖掘過程
數據預處理一般包括包括數據清理、數據集成、數據變換和數據規約四個處理過程.

Ⅳ 現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台

現在市面上用得最多的數據挖掘工具要數思邁特軟體Smartbi Mining。它是是思邁特軟體Smartbi旗下的產品。思邁特軟體Smartbi Mining通過深度數據建模，可以為你提供預測能力，支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。

其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨 機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能。

還包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。

數據挖掘中通常涉及到四種任務:

分類:將熟悉的結構概括為新數據的任務

聚類:在數據中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數據中使用已注意的結構。

關聯規則學習:查找變數之間的關系

回歸:旨在找到一個函數，用最小的錯誤來模擬數據。

思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」。

思邁特軟體Smartbi也是「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借Eagle自助分析平台入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。

數據挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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Ⅵ spss用來做什麼的，是什麼軟體，。

SPSS是「統計產品與服務解決方案」軟體，用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務。

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。

2009年7月28日，IBM公司宣布將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本為25，而且更名為IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40餘年的成長歷史。

(6)數據挖掘的軟體叫什麼擴展閱讀

優點：

1、操作簡便

界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。

2、編程方便

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。

3、功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法。

比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

Ⅶ 數據挖掘用什麼軟體

1、數據挖掘用RapidMiner、R-Programming和WEKA軟體。
2、
3、數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析沒配處理、情報檢索、機器學習、專家岩頃系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
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Ⅷ 圈為是什麼軟體

數據挖掘的輔助工具。圈為是拼音QuanWei指代的是一款名為全維（QuanWei）信息挖掘工具的軟體賣仔頌，該軟體可以幫助用戶從大量數據中搜集、分析、處理和挖掘有用信息，是一款用於數據挖掘的輔助工具中鄭。軟體指的是一系列計算機程序、數據和相關文戚孫檔的集合，其目的是實現特定任務或功能。

Ⅸ 數據挖掘工具有哪些

數據挖掘工具有很多，但我覺得思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台好用，它通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。

思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨 機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。

除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能，包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。

內置5大類機器學習成熟演算法，支持文本分析處理，支持使用Python擴展挖掘演算法， 支持使用SQL擴展數據處理能力。思邁特軟體Smartbi Mining易學易用，一站式完成數據處理和建模，你值得一試。

數據挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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Ⅹ 國內有哪些比較好的數據挖掘工具呢

國內比較好的數據挖掘工具有很多，比如思邁特軟體Smartbi。

思邁特軟體Smartbi是中國自助型BI領導者，它簡單易用，人人可用。可以解放IT部門，讓業務人員自主、靈活、多樣的可視化分析，無需任何技術，數秒實現數據可視化。藉助思邁特軟體Smartbi，企業可以充分發掘數據價值，告別數據孤島。思邁特軟體Smartbi性能優異，億級數據，秒級響應，實施周期以星期計算，支持PC、移動端、大屏多種終端。

思邁特軟體Smartbi大數據分析工具的特點：

1.靈動的可視分析，零編碼、可視化數據分析，即時分享數據見解。幾分鍾生成分析結果，數秒內發現知識的真知灼見。而且用戶在接收到他人分享的數據後，享有與原作者一樣的分析功能，大大提升了知識轉移和數據分析的效率。

2.提供切換自如的多屏體驗，他擁有移動端、普通電腦端、大屏顯示等多種終端展示解決方案，讓用戶隨時隨地對關心的數據了如指掌。

思邁特軟體Smartbi通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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