數據分析系統有哪些功能

① 在excel中數據分析的功能包括哪些

在Excel的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析。

版這其中包括：直方圖、相權關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內容。

Outlook 2003在許多地方做出了改進，包含Kerberos驗證、遠程過程調用，以及緩存交換模式。Outlook在這一版中加入了垃圾郵件篩選器，協助解決垃圾郵件的問題。

(1)數據分析系統有哪些功能擴展閱讀：

Microsoft Office 2010有32位和64位版本，微軟稱32位更為穩定，建議64位的電腦安裝32位的Office。

由Office 2010起，大量授權版也和一般版一樣需要產品引導。Microsoft Office 2010已有Service Pack 1，版本為14.0.6029.1000。

Office 2010是最後一版支持Windows XP、Windows Vista（Service Pack 1或以上）、Windows Server 2003和Windows Server 2008的Office套裝軟體，於2010年6月發行正式版。

② 數據分析的作用有哪些

1.評估產品機會

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。

2.分析解決問題

產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。

3.支持運營活動

產品功能上線後效果怎麼樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個“標准”的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過“人是不可靠的，人們總是願意相信自己想看見的東西。”只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。

4.預測優化產品

數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的後見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什麼，縮短迭代周期，精益求精。

③ 數據分析工具需要具備哪些功能

分析數據並向業務主管和其他最終用戶提供可操作的信息，以便他們可以做出明智的業務決策，這是數據分析的最大用途之一。數據分析也稱為“商業智能”，是任何企業的信息門戶。消費者，開發人員，數據建模人員，數據質量經理，業務主管，運營經理和其他人員依靠報表和儀錶板來幫助監視業務進度，狀態，中斷，收入，合作夥伴等。

2、數據整理/數據准備

良好的數據分析解決方案包括可行的自助數據整理和數據准備功能，可以輕松，快速地從不完整，復雜或凌亂的各種數據源中收集數據，並進行清理以方便進行混搭和分析。

3、數據可視化

為了從數據中收集見解，許多分析師和數據科學家依靠數據可視化或數據的圖形表示來幫助人們直觀地探索和識別數據中的模式和異常值。出色的數據分析解決方案將包括數據可視化功能，從而使數據探索更加輕鬆快捷。

4、地理空間和位置分析

如果您的分析解決方案不包括地理空間和位置分析，則分析大型數據集通常沒有任何意義。將這一層智能添加到數據分析中，使您可以開發見識並發現以前可能從未見過的數據中的關系。您可以更好地預測最有價值的客戶在哪裡，以及他們購買產品的途徑。

5、預測分析

今天，業務數據分析的最大用途之一就是預測事件。例如，預測何時機器將發生故障或在特定時間在特定商店需要多少庫存。預測分析涉及獲取歷史數據並創建模型以幫助預測未來事件。傳統上，高級分析一直是訓練有素的數據科學家，統計學家和數據工程師的領域。但是隨著軟體的進步，公民數據科學家越來越多地扮演這些角色。許多分析公司預測，在生成的高級分析數量上，公民數據科學家將超過數據科學家。

6、機器學習

機器學習涉及使用演算法迭代分析模型的自動化，這些演算法可以從數據中反復學習並優化性能。藉助適用於大數據的機器學習演算法，您可以使計算機工作，以尋找新的模式和見解，而無需對它們的外觀進行明確編程。尋找可提供自然語言搜索，圖像分析和增強分析的數據分析解決方案。

④ 數據分析系統有哪些

1、 Cloudera Cloudera

提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。Cloudera Manager是一個復雜的應用程序，用於部署、管理、監控CDH部署並診斷問題，Cloudera Manager提供Admin Console，這是一種基於Web的用戶界面，是您的企業數據管理簡單而直接，它還包括Cloudera Manager API，可用來獲取集群運行狀況信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星環Transwarp

基於hadoop生態系統的大數據平台公司，國內唯一入選過Gartner魔力象限的大數據平台公司，對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能上進行了細化，為企業提供hadoop大數據引擎及資料庫工具。

3、 阿里數加

阿里雲發布的一站式大數據平台，覆蓋了企業數倉、商業智能、機器學習、數據可視化等領域，可以提供數據採集、數據深度融合、計算和挖掘服務，將計算的幾個通過可視化工具進行個性化的數據分析和展現，圖形展示和客戶感知良好，但是需要捆綁阿里雲才能使用，部分體驗功能一般，需要有一定的知識基礎。maxcompute(原名ODPS)是數加底層的計算引擎，有兩個維度可以看這個計算引擎的性能，一個是6小時處理100PB的數據，相當於1億部高清電影，另外一個是單集群規模過萬台，並支持多集群聯合計算。

4、 華為FusionInsight

基於Apache進行功能增強的企業級大數據存儲、查詢和分析的統一平台。完全開放的大數據平台，可運行在開放的x86架構伺服器上，它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心，針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台軟體。

5、網易猛獁

網易猛獁大數據平台使一站式的大數據應用開發和數據管理平台，包括大數據開發套件和hadoop發行版兩部分。大數據開發套件主要包含數據開發、任務運維、自助分析、數據管理、項目管理及多租戶管理等。大數據開發套件將數據開發、數據分析、數據ETL等數據科學工作通過工作流的方式有效地串聯起來，提高了數據開發工程師和數據分析工程師的工作效率。Hadoop發行版涵蓋了網易大數據所有底層平台組件，包括自研組件、基於開源改造的組件。豐富而全面的組件，提供完善的平台能力，使其能輕易地構建不同領域的解決方案，滿足不同類型的業務需求。

⑤ 商業智能的數據分析處理功能體現在哪幾方面

通過與BI系統相結合，根據不同工作流程所處階段和分析需求角度出發，BI數據分析可被劃分為描述性分析、診斷性分析、預測性分析和處方式分析四種類型。

1.描述性分析

描述性分析主要需要匯總原始數據，並將其轉化為人可以理解的形式，例如各種報表、圖表等。需要注意的是描述性分析通常都是從過去的數據里提取出有價值的見解，但往往不具備解釋問題發生原因的能力。

2.診斷性分析

診斷性分析是基於描述性分析的基礎之上。通過診斷性分析，可以深入挖掘問題根源，識別依賴關系，找出影響因素。藉助聯動、下鑽、挖掘、預警等方法，可以知道問題是如何發生的，企業接下來需要關注哪些方面以幫助解決問題。

3.預測性分析

相比較於描述性分析和診斷性分析在過去數據上的集中，預測性分析往往更能說明未來可能發生的事情。通過使用描述性和診斷性分析的結果來檢測趨勢、異常或做聚類分析後，對未來進行動態預測。

4.處方式分析

處方式分析是基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」、「可能會發生什麼」的分析，通過演算法手段最優化決策，來幫助用戶決定應該採取什麼措施，以便消除未來可能發生的問題或獲得更有利的趨勢。作為最先進的分析方法，它不僅需要歷史數據，還需要很多外部信息，利用更為復雜的工具和技術，如機器學習、業務規則和演算法等，這也決定了它的實施和管理相對於其他分析類型來說更加復雜。

做好BI數據分析不可或缺的分析流程

要做好BI數據分析，整個過程可拆分為以下7個步驟：

BI數據分析流程

① 明確需求

明確需求是數據分析的第一個步驟，一般剛入門的分析是以被動分析為主，也就是他人發現問題，你來進行數據分析，所以要清晰的勾繪需求內容，讓輸出結果與需求的契合度更高。

② 確定思路

分析思路可謂是分析的「靈魂」所在，它是將分析工作進行細化，分析思路清晰、有邏輯，可避免一個問題反復分析的情況。

確定思路需要從分析目的出發全面、深入拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的分析框架。

③ 處理數據

當拿到數據時，數據不能滿足直接用來分析，所以需要將收集到的雜亂無章的數據，快速、准確加工成適合數據分析的樣式。

④ 分析數據

分析數據是分析流程重中之重的工作，可謂是「抽絲剝繭」，它是從分析目的出發，按照分析思路，運用適當的分析方法或分析模型，使用分析工具，對處理過的數據進行分析，提取出有價值的信息。

⑤ 展示數據

展示數據也稱為「數據可視化」是以簡單、直觀的方式傳達出數據包含的信息，增強數據的『易讀性』，讓閱讀者輕而易舉的就看出數據表達的內容。

俗話說的好「文不如表，表不如圖」，所以展示數據一般用圖表進行展示，常用圖表有表格、柱狀圖、折線圖、條形圖、散點圖、餅圖。

⑥ 撰寫報告

撰寫報告是指以文檔形式輸出分析結果，其內容是通過數據全方位的科學分析來展現運營情況，能夠為決策者提供強有力的決策依據，從而降低運營風險，提高盈利。分析報告就是第1步~第5步工作的總結，以文檔的形式展現「推理」的過程，並說明最終的結論。

⑦ 效果反饋

所謂效果反饋就是選擇恰當且代表性的指標，及時監控報告中提出的策略執行進度、執行效果。

一般第 7 步效果反饋後還會回到第 1 步需求溝通，與他人溝通反饋效果情況，比如是否有異常、異常原因、下一步動作等，如此反復迭代，就形成了閉環分析。