数据分析系统有哪些功能

① 在excel中数据分析的功能包括哪些

在Excel的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析。

版这其中包括：直方图、相权关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

Outlook 2003在许多地方做出了改进，包含Kerberos验证、远程过程调用，以及缓存交换模式。Outlook在这一版中加入了垃圾邮件筛选器，协助解决垃圾邮件的问题。

(1)数据分析系统有哪些功能扩展阅读：

Microsoft Office 2010有32位和64位版本，微软称32位更为稳定，建议64位的电脑安装32位的Office。

由Office 2010起，大量授权版也和一般版一样需要产品引导。Microsoft Office 2010已有Service Pack 1，版本为14.0.6029.1000。

Office 2010是最后一版支持Windows XP、Windows Vista（Service Pack 1或以上）、Windows Server 2003和Windows Server 2008的Office套装软件，于2010年6月发行正式版。

② 数据分析的作用有哪些

1.评估产品机会

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。

2.分析解决问题

产品出现不良状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题。

3.支持运营活动

产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的，人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据，才能对具体的活动作出最真实的评判。

4.预测优化产品

数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动，区别只是先见性数据能预测未来发生什么，缩短迭代周期，精益求精。

③ 数据分析工具需要具备哪些功能

分析数据并向业务主管和其他最终用户提供可操作的信息，以便他们可以做出明智的业务决策，这是数据分析的最大用途之一。数据分析也称为“商业智能”，是任何企业的信息门户。消费者，开发人员，数据建模人员，数据质量经理，业务主管，运营经理和其他人员依靠报表和仪表板来帮助监视业务进度，状态，中断，收入，合作伙伴等。

2、数据整理/数据准备

良好的数据分析解决方案包括可行的自助数据整理和数据准备功能，可以轻松，快速地从不完整，复杂或凌乱的各种数据源中收集数据，并进行清理以方便进行混搭和分析。

3、数据可视化

为了从数据中收集见解，许多分析师和数据科学家依靠数据可视化或数据的图形表示来帮助人们直观地探索和识别数据中的模式和异常值。出色的数据分析解决方案将包括数据可视化功能，从而使数据探索更加轻松快捷。

4、地理空间和位置分析

如果您的分析解决方案不包括地理空间和位置分析，则分析大型数据集通常没有任何意义。将这一层智能添加到数据分析中，使您可以开发见识并发现以前可能从未见过的数据中的关系。您可以更好地预测最有价值的客户在哪里，以及他们购买产品的途径。

5、预测分析

今天，业务数据分析的最大用途之一就是预测事件。例如，预测何时机器将发生故障或在特定时间在特定商店需要多少库存。预测分析涉及获取历史数据并创建模型以帮助预测未来事件。传统上，高级分析一直是训练有素的数据科学家，统计学家和数据工程师的领域。但是随着软件的进步，公民数据科学家越来越多地扮演这些角色。许多分析公司预测，在生成的高级分析数量上，公民数据科学家将超过数据科学家。

6、机器学习

机器学习涉及使用算法迭代分析模型的自动化，这些算法可以从数据中反复学习并优化性能。借助适用于大数据的机器学习算法，您可以使计算机工作，以寻找新的模式和见解，而无需对它们的外观进行明确编程。寻找可提供自然语言搜索，图像分析和增强分析的数据分析解决方案。

④ 数据分析系统有哪些

1、 Cloudera Cloudera

提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、 阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、 华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、网易猛犸

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

⑤ 商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面

通过与BI系统相结合，根据不同工作流程所处阶段和分析需求角度出发，BI数据分析可被划分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析四种类型。

1.描述性分析

描述性分析主要需要汇总原始数据，并将其转化为人可以理解的形式，例如各种报表、图表等。需要注意的是描述性分析通常都是从过去的数据里提取出有价值的见解，但往往不具备解释问题发生原因的能力。

2.诊断性分析

诊断性分析是基于描述性分析的基础之上。通过诊断性分析，可以深入挖掘问题根源，识别依赖关系，找出影响因素。借助联动、下钻、挖掘、预警等方法，可以知道问题是如何发生的，企业接下来需要关注哪些方面以帮助解决问题。

3.预测性分析

相比较于描述性分析和诊断性分析在过去数据上的集中，预测性分析往往更能说明未来可能发生的事情。通过使用描述性和诊断性分析的结果来检测趋势、异常或做聚类分析后，对未来进行动态预测。

4.处方式分析

处方式分析是基于对“发生了什么”、“为什么会发生”、“可能会发生什么”的分析，通过算法手段最优化决策，来帮助用户决定应该采取什么措施，以便消除未来可能发生的问题或获得更有利的趋势。作为最先进的分析方法，它不仅需要历史数据，还需要很多外部信息，利用更为复杂的工具和技术，如机器学习、业务规则和算法等，这也决定了它的实施和管理相对于其他分析类型来说更加复杂。

做好BI数据分析不可或缺的分析流程

要做好BI数据分析，整个过程可拆分为以下7个步骤：

BI数据分析流程

① 明确需求

明确需求是数据分析的第一个步骤，一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。

② 确定思路

分析思路可谓是分析的“灵魂”所在，它是将分析工作进行细化，分析思路清晰、有逻辑，可避免一个问题反复分析的情况。

确定思路需要从分析目的出发全面、深入拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。

③ 处理数据

当拿到数据时，数据不能满足直接用来分析，所以需要将收集到的杂乱无章的数据，快速、准确加工成适合数据分析的样式。

④ 分析数据

分析数据是分析流程重中之重的工作，可谓是“抽丝剥茧”，它是从分析目的出发，按照分析思路，运用适当的分析方法或分析模型，使用分析工具，对处理过的数据进行分析，提取出有价值的信息。

⑤ 展示数据

展示数据也称为“数据可视化”是以简单、直观的方式传达出数据包含的信息，增强数据的‘易读性’，让阅读者轻而易举的就看出数据表达的内容。

俗话说的好“文不如表，表不如图”，所以展示数据一般用图表进行展示，常用图表有表格、柱状图、折线图、条形图、散点图、饼图。

⑥ 撰写报告

撰写报告是指以文档形式输出分析结果，其内容是通过数据全方位的科学分析来展现运营情况，能够为决策者提供强有力的决策依据，从而降低运营风险，提高盈利。分析报告就是第1步~第5步工作的总结，以文档的形式展现“推理”的过程，并说明最终的结论。

⑦ 效果反馈

所谓效果反馈就是选择恰当且代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度、执行效果。

一般第 7 步效果反馈后还会回到第 1 步需求沟通，与他人沟通反馈效果情况，比如是否有异常、异常原因、下一步动作等，如此反复迭代，就形成了闭环分析。