大數據產品快訊

㈠ 大數據產品有哪些

大數據產品有哪些我覺得大數據產品就是一些推薦，比如說你最近想買空調，只要你一搜索空調的話，那麼後台就會在這幾天一直給你發空調的一些推薦。

㈡ 國內真正的大數據分析產品有哪些

大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。

基於專數據挖掘技術的輿情監屬測系統為另外一個十分重要的產品。

很多政府，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。

實施後好處:
1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息
2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測
3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存
4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面
5. 系統可自動對信息進行分類
6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息
7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類
8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

㈢ 什麼是大數據，如何利用大數據來銷售產品

先看什麼是大數據？網路上的學術定義就不說了，搜一搜兄寬就能找到，超子感性的介紹一下大數據。

首先是大數據的「大」

這個「大」描述為「多」的話比較好理解。然後這個「多」可以指兩個方面

1、數據的量多，也就是有足夠的樣本數據，這樣挖掘出來的數據價值可靠性更高，假如只有一兩個數據，就算得出結論了你也不敢信啊。

2、數據的種類多，可以是數字，文字，圖片，視頻，音頻，銷售數據等等都可以。相對大多數的應用場景，數據種類越多越豐富就越好。

再看數據的高精度握慶

不管數據有多大量，多豐富。首先得要保證數據的精度，准確度。比如我要分析周邊人群快銷品的消費習慣，但是拿來了一大堆數碼產品的銷售數據。驢唇不對馬嘴的數據再多也沒價值。

然後還要具有高度時效性

這個時效性也可以分兩個方面。

1、數據本身的時效性，假如拿一堆10年前的數據來用，其實參考價值不大了，畢竟早已時過境遷了，當然也不是絕對的，只是相對於絕大多數的應用，越「新鮮」的數據，越好。

2、數據處理的時效性，假如我拿到了一大批，種類豐富的「新鮮」數據，10年才能處理完，這樣還有啥意義。所以從這方面而言，大數據並不是只有數據本身，還要包含數據的傳輸，儲存，計算以及結果分發等一系列的處理技術。這些技術必須能都高效的加工數據，保證數據價值的時效性。

總結一下，大數據可以感性的理解，就是大量的，豐富的，准確的，新鮮的海量數據，同時還要包含有能夠高效處理這些數據的一系列技術。在銷售領域，不管是線上還是線下，大數據都能提供相當大的幫助。感性的理解下。

一、人群定位

我們的產品誰在看，誰在關注，誰在購買我們的產品。通過數據的總結分析，准確定位轉化率最大的人群，男生還是女生，老人還是年輕人，可以把流量精準的投放在轉換率大的人群。

二、地域定位

分析不同地域的銷售數據，哪個地域的量最大，哪個地域的銷售潛力最高。都可以通過數據來挖掘，可以幫助我們安排銷售策略的側重點。

三、產品定位

什麼產品賣的好，什麼產品受歡迎。統計數據，根據結果可以安排羨皮亮不同產品的生產和銷售方案。

四、趨勢定位

通過數據規律，分析人群的潛在消費趨勢，最大概率上，什麼產品未來會好賣，可以幫助新產品方向的定位。

簡單的說，大數據就是為了挖掘數據背後的價值，幫助人們做決策，提供有效的依據。

㈣ 大數據產品有哪些

問題一：目前大數據產品有哪些？ 大數據產品的分類在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型（如靜態報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定製服務型數據產品，再到智能型數據產品等。
普通報表型數據產品過於蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合於專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定製服務式和智能式的數據產品。舉個例子，像企業級的大數據產品商業智能正是此趨勢下的衍生品，發展數年，像國外的SAP，IBM，Oracle廠商，國內的FineBI等都是代表。

問題二：國內真正的大數據分析產品有哪些 大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。
基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。
很多 *** ，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。
實施後好處: 1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面5. 系統可自動對信息進行分類6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息 7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

問題三：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

問題四：國內真正的大數據分析產品有哪些 目前，大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業都有著廣泛的應用。

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題七：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題八：大數據產品主要是用來做什麼的 大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數據進行收集和存儲，在這基礎上，進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。

問題九：國內真正的大數據採集產品有哪些 大數據的應用分為兩類
第一類：基於自身平台的數據採集，現在的三大互聯網巨頭等擁有大量用戶數據，通過自身數據挖掘可以完成。
第二類：基於爬蟲或者類爬蟲技術，幫助企業， *** 採集網路 *** 息，也就是網路信息採集系統，樂趣的「樂」，思維的「思」
其主要應用在於：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。

問題十：大數據分析領域有哪些分析模型 IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。 RIIL Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。

㈤ 互聯網巨頭掘金大數據 大數據市場一觸即發

互聯網巨頭掘金大數據 大數據市場一觸即發

互聯網遍布人們生活的當下，每人每天都會在網路中產生大量數據，這正成為眾多互聯網企業眼中新的掘金之地。

10月15日，在西安互聯網+大數據峰會上，記者了解到，包括中國電信、網路、滴滴在內的眾互聯網巨頭已從日漸成熟的大數據市場中看到蓬勃商機，並開始加速布局。

掘金大數據

網路是最早進行大數據商業化和產品化嘗試的互聯網企業，據網路大數據部高級產品設計師辛廣蓉介紹，其大數據部成立近兩年時間里，人員已增長近一倍，目前近400人，開發的標准大數據產品有十個左右，其三級開放平台包括網路大腦、數據工廠和開放雲，其計劃中的戰略是將大數據應用推廣至3600個垂直行業。

「業務量很大，每天收到的大數據相關郵件超過100封，現在我們幾千個重點客戶都在使用大數據但代理商那邊還沒有開始，所以未來增長空間很大。」

據了解，目前大數據生態圈已格局初具，主要由基礎設備提供商、數據能力與產品提供商、業務應用與融合服務提供商構成，中國電信也在近期啟動了大數據項目的試點，據中國電信陝西信產公司渠道及銷售拓展部主任何子明介紹，中國電信目前已經形成了風險防控、精準營銷、咨詢報告、區域洞察四個系列13個種類的大數據產品。

「大數據資源的積累各有側重，各大企業也自有定位，比如阿里側重電商、騰訊是社交、網路是主動探索，而電信是擁有全程系統的端到端大數據」，何子明稱，中國電信陝西信產公司是電信集團首批大數據試點機構和核心企業，全程參與了全部大數據產品的規劃和設計。

像滴滴公司這樣的大數據資源巨頭雖然尚未進行對外的商業化，但也箭在弦上。據滴滴出行北方區總經理常湘介紹，滴滴內部的各項服務和業務都得益於其擁有的世界領先大數據平台驅動。「滴滴、快遞合並前的市場大戰中，如果說滴滴能有一些優勢的話主要就體現在智能化大數據平台上，這個平台讓滴滴用戶一旦用了快滴馬上會捕捉到並啟動返券、線下沙龍等措施一個月內把用戶拉回來」，常湘稱。

企業互聯網化浪潮

「互聯網是管道，大數據是流淌在裡面的價值流，雲計算是對其進行處理的方法，三者的結合就是互聯網的未來，而對於企業來說，其最大的未來是進行互聯網化，我們過去5年就服務了近22萬家企業說明現在這個觀點認可已經很廣泛，接下來幾年抓不住這個浪潮的企業日後就很難追趕和跟隨，甚至可能被邊緣化。」西安互動未來信息技術有限公司CEO王維搏對此分析道。

作為資深互聯網應用與融合服務提供商，王維搏認為大數據正快速形成一個越來越龐大的生態系統，近年來互聯網巨頭們紛紛押注大數據和雲計算，試圖挖掘政府、金融、電商等行業的相關需求，現在，這一努力已經在包括大量傳統行業在內的更廣領域全面展開。

目前，大數據的商業價值已經在企業中獲得了廣泛的認可。數據顯示，去年我國大數據市場約6億元人民幣，增長率近50%，未來隨著越來越多的大數據分析平台和工具的廣泛應用，其潛在商業價值將會被進一步釋放並獲得企業認可。

但企業重構互聯網基因也是一個專業而復雜的過程，需要進行重新定位，互聯網化價值鏈重塑、互聯網全平台建設和全網整合等。「未來5年是新秩序的建成期，這期間如果說有最大的風口我認為就是傳統產業、傳統企業的互聯網化，但對於許多企業來說，現在剩下的窗口時間已經不多了。」

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㈥ 如何通過大數據提高產品銷量

商業大數據應用來於營銷自主要體現在以下三方面
1、精確市場定位：通過商業智能分析企業銷售經營數據，來對銷售市場的環境有個全貌的數據了解。比如在某房地產業利用商業智能FineBI，分析一個或多個地區的人口分布，住房條件，交通情況，土地利用率等，來幫助幫助企業在後續開發中因地制宜地制定方案
2、創新挖掘客戶需求:客戶消費是盈利之根本，營銷過程中要不斷挖掘新用戶，老用戶要二次開發。我們可以通過商業智能數據分析，從客戶的年齡，地域，收入水平，教育情況，消費方式，喜好等維度進行分析，將客戶歸類，潛在性地定位了用戶需求，提高了銷售的成功率。
3、優化產品與服務：前兩種都是用於外部環境，通過數據分析，我們還可以分析出企業產品與服務所存在的問題，尤其是在互聯網IT領域，這類數據的利用尤為明顯。如優化網站結構，產品推送更新等等。

㈦ 2020年度大數據解決方案TOP50出爐！智領雲榜上有名

近年來，我國大數據生態環境不斷向好，產業發展維持高增長態勢，大數據技術在與政府、企業核心業務的融合中，釋放出了更多創新活力和應用潛能。

此次上榜企業，均屬於大數據領域的驅動力量，也是其所在行業不可替代的創新主力。入選榜單進一步提升了智領雲的品牌形象和影響力，更是對公司產品與技術實力的認可。

未來我們將不斷挖掘大數據的巨大潛力，擴大自身專業性和影響力，更好地支撐企業數字化建設，落地更多的數字化創新應用，不斷 探索 大數據產業鏈的融合應用，為各行各業數字化轉型提供可實踐的方法論與經驗，並致力於為大數據與行業的融合創新不斷貢獻自己的力量。

關於智領雲

武漢智領雲 科技 有限公司成立於2016年8月，專注於雲計算、大數據領域前沿技術的研發。公司創始團隊成員來自於推特（Twitter）、蘋果（Apple）和藝電（EA）等矽谷知名企業，是矽谷最早一批從事雲計算和大數據研究與實踐的技術專家，擁有十多年的雲計算、大數據系統的系統架構和系統開發經驗。公司作為擁有雲計算、大數據領域核心技術的高 科技 企業獲得了來自矽谷、國內知名投資人和投資機構的青睞。

公司為企業級客戶提供雲原生數據中台系統解決方案；幫助企業搭建數據和AI中台，輕松打造業務數據能力閉環，掌握全面、及時、更多維度的業務現狀，提升數據驅動應用的迭代和發布速度；實現系統資產（人/資源/數據/應用） 在同一系統中的統一管理，建立數字化運營體系，並最終完成數據驅動的數字化轉型。

公司在能源、教育、醫療 健康 、物聯網、金融等行業同國內外很多知名企業和上市公司建立了合作關系，包括：D2IQ(Mesos平台的主要開發商)，埃克森美孚（中國）、天源迪科、中電數據、天喻教育、深圳智宇、青島賽維、廣州暢驛、楚天雲、華訊網路、南瑞集團等。公司與合作夥伴在多個領域中展開緊密的合作，充分利用各自的優勢，共同為企業客戶提供更有價值的雲計算、大數據產品和技術服務。

㈧ 國內真正的大數據分析產品有哪些

國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層
第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。

BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。

Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份——商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。

3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統計分析功能

4、表現層
表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：辦公常用，用來寫數據分析報告；
Xmind&網路腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次；
Xcelsius軟體：Dashboard製作和數據可視化報表工具，可以直接讀取資料庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表