知名的数据分析系统有什么用

① 大数据分析系统具体指的是什么

随着大数据时代的来临，大数据分析应运而生。据我所知，九舞数字已经拥有了大数内据分析系统容。这个系统包括：智能大数据分析、智能招商成果统计、独立账号管理。再详细点就是智能大数据分析是根据二维码微沙盘扫描成果，在后台生成大数据追踪系统，形成不同时段的大数据分析，并分析传播效果；智能招商成果的统计是根据不同客户的访问量，分析出意向客户的存在，筛选优质客户，确定意向后拜访交流，节约人力输出，减少时间浪费；独立账号管理是根据不同招商主体，设定不同权限的账号，每个账号旗下的招商信息均可生成独立报表。

② 数据分析常被应用于哪些领域有什么作用

【导读】众所周知大数据已经渗透到了我们日常生活中，各行各业都有它的身影，除了在工业和生活中有多应用，在我们的医疗行业也是不可或缺的存在，那么你知道数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?在此引用马云说的一段话“数字化以前只是让一些企业获得更好，而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进，未来一二十年，中国有望实现数字化。并且，在未来，大到企业、小到个人，都将从数据分析中获益。”由此观之，未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将成为企业获益的关键因素。那么，数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?下面，我们就来一起了解下。

1、医疗行业

依托于大量临床数据的收集、实验和分析，在医疗保健方面，我们取得了实质性的进步，这使得普通人的寿命得以延长。

目前，我们已经能通过收集各个患者的数据，包括：姓名、性别、年龄、体重、病史，以及生活方式、习惯、喜好等等，加以分析，来为他们提供对患者最有益，最适合病人本身的个性化服务。

另外，现如今，大多数人都希望通过佩戴健身追踪器，如智能手环等，来帮助自己了解自己的饮食是否健康，体重是否需要加以控制，从而保证身体健康等。除此之外，这些设备所检测到的数据，还可以被用于其他医疗保健、公共卫生状况预测等。

2、物流领域

得益于各国数据系统的逐渐完备，当下，我们的物流行业得以蓬勃发展。通过对数据的深入分析，物流行业在各个方面都得到明显的改进。

比如，通过天气数据的预测分析，航班公司可以合理安排航班的起飞时间、延误时间等，并能根据季节性变化、最新社会趋势或事件的发生(例如：冬奥会)，合理的预估航班座位需求数量、飞机数量，以及对应淡旺季的机票价格等。

又或者，像DHL、FedEx、顺丰等大型快递公司，他们可以通过数据库分析，来合理规划运行路线，合理缩短快递的交付时间，从而提高运营效率。

即使您是从另一个国家订购的商品，也可以通过数据库的数据信息，预估商品在运输途中所需要耗费的时间。如果没有数据库和数据分析，显然这是办不到的。

3、人脸识别领域

说到人脸识别技术，想必大家并不陌生。面部识别算法就是基于人脸数据而产生的。早在10年前，面部识别算法就产生了，但由于算法不够精确，经常出现把动物、照片等，误认为是人脸的问题。

如今，随着越来越多的人脸数据为之助力，人脸识别技术得以进一步完善。例如，现在的智能手机几乎都提供人脸解锁功能，甚至可以识别双胞胎。

更值得一提的是，随着人脸识别技术的进一步精确，未来，人脸识别技术将对执法提供强有力的支持和保障。

4、无人驾驶领域

基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析，曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车，最终成功被我们的科学家变成了现实。

要知道，对于一辆无人驾驶汽车来说，它每秒可产生的数据接近1GB，这相当于一年的PB数据，也相当于一辆汽车产生的数据。之所以有这么庞大的数据量，这是因为，除了实时收集和处理数据的传感器(雷达，摄像机，GPS，超声传感器等)外，它还需要使用普通汽车的数据。例如，使用最新的导航数据，规划出行路线图，然后通过机器学习，帮助汽车收集处理行程中，可能遇到的紧急状况等问题。

以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

文章来源：https://wenda.hqwx.com/article-42047.html

③ 数据分析在企业中的应用有哪些

1、管理工作简单化

复杂的运营管理过程用科学思维分析，聚焦数据的主要矛盾点，配以简洁的数据呈现，且尽可能地简化概念来解决，不仅加速了决策效率，也往往还会收到柳暗花明的效果。一个简要的汇总不亚于面面俱到陈列，一组KPI呈现也比数十页的PPT效果要强很多。

2、优化运营管理流程

通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化;是访问流量的变化还是转换率的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

3、创造更大的价值效益

商业价值的创新来源于数据价值的有效转换，价值可以通过数据呈现。生产中，当NPI导入量产后，每多久需对ERP系统损耗系数进行调整，哪些制程、哪些料号需要调整?需要通过对生产过程数据进行分析来决定。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数的关键才能提升直通率，降低物料成本的同时才能创造更大的收益。

4、拓展新业务新商机

数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据，更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案，一条新的流水线的布局，一个新的客户导入或一个新业务模式的开发，均离不开数据预测、分析与推演。

④ 数据分析有什么好处

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

⑤ HR需要掌握的数据分析工具有哪些

MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel、Python、R这几款工具。
MATLAB
MATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析的软件，它还可以高效地处理其他很多的数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计，相比于它强大的统计分析功能，这可说是大材小用。它具有丰富的库函数（工具箱）；内嵌绘图功能，可实现数据的多维度展现；同时有良好的交互设计，活跃的社区以及丰富的文档……这些都使它具有极高的易用性，我们也可使用解释执行语言对其进行编程。
SPSS
SPSS是Statistical Proct and Service Solutions的缩写，是一款由IBM公司推出的用于分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等一系列任务的软件产品及相关服务的总称[5]。SPSS可以用在经济分析、市场调研、自然科学等林林总总的领域。它最大的特点是“简单易用”。虽然它对前沿理论的支持不够全面，但是囊括了绝大部分常用的统计方法。简单的操作方式、友好的操作界面，再加上强大的功能，使其在国内统计分析工作领域吸引了大量用户。
Stata
Stata是Statacorp于1985年开发出来的统计程序[6]。和SPSS一样，它也支持常用分析方法，可用于多个领域，不过实践中在医学和生物学研究上的应用较多。Stata采用菜单和编程相结合的使用方式，其易用性虽不如SPSS，但在功能上略胜一筹。它在企业和学术机构的应用比较广泛。
SAS
SAS诞生于北卡罗莱纳州立大学，起初只是一个用于分析农业研究的项目。随着需求的增长，它的使用范围扩展至医药企业、银行业以及学术和政府机关。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。SAS功能极其强大，算法包非常完善，但是它是纯编程界面，易用性低且入门困难，适合高级数据分析师或者专业人士使用。在统计分析领域，SAS一度是“统计分析系统”的缩写，被誉为国际上的标准软件和最具权威性的优秀统计软件包。
EViews
EViews是Econometrics Views的缩写，由Quantitative MicroSoftware（QMS）开发，是一款基于Windows设计的统计分析软件[8]。EViews可以用于常规的统计分析，但它在计量经济分析方面特别有效。它的易用性高，且相比于上述其他分析软件，入门级别低。针对计量经济学相关的分析，可以首先考虑该软件。
Excel
Excel是微软公司为Windows操作系统编写的一款电子表格系统，可以画各种图表、做方差分析、回归分析等基础分析。它的专业性虽然不高，但是完全可以胜任日常工作中简单的统计分析工作。同时，它极其方便的操作方式，以及Microsoft Office软件包成员之一的身份，使它成为最流行的个人计算机数据处理软件。
Python
Python是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明的一种面向对象的解释型编程语言，并于1991年公开发行第一个版本。Python是本书各种代码实现所使用的语言。之所以把Python语言列为数据分析的工具，是因为围绕它实现的各种数据分析与数据可视化的开源代码库被广泛应用。同时，Excel、SPSS等工具虽然具有可操作的界面，但并不能有效地结合Hadoop、Hive等组件有效地处理海量数据，而这些都是Python可以胜任的。
R
R是专用于统计分析以及可视化的语言，是AT&T研发S语言时的产物，可以认为是S语言的另一种实现方式。同Python一样，R也提供了极其丰富的库函数来做统计和展现。因为R太过强大且拥有大量的用户，为了能顺应用户的习惯，降低学习的成本，Python在数据处理上的很多库函数都是模仿R的实现，以保持与其基本一致的使用方式。

⑥ 大数据分析有哪些应用

1、广告行业

比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

2、内容引荐

比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

3、餐饮行业

快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

4、教育范畴应用

网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

5、医疗范畴

智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

⑦ 企业为什么要使用bi系统bi系统又有什么作用

bi系统可以提高企业的数据处理、数据分析效率，能将企业现有的数据进行有效的整合，为管理者提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

作用：BI系统可以将数据做可视化处理，数云NewBI支持多来源，多维度数据整合，通过可视化呈现方式，提供灵活的自定义报表设计功能、手机端仪表盘功能以及数据权限等功能。

有一款软件就很好的运用了bi 系统更好的为软件提供了便利。思迈特软件Smartbi（思迈特软件Smartbi）定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。

它融合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现。帮助企业推进“全民化、普惠式BI”，从管理层到一线员工，都能够从企业数据获取价值；打造企业数据文化，助力企业的数字化转型。

bi系统靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

⑧ 大数据分析软件具备哪些功能特点

一、大数据收集

数据分析软件需要有较强的数据收集能力，软件程序要有定义数据，获取数据，转发数据，操作数据，和存储数据的能力。数据收集是数据分析前提条件，自动可视化的便捷操作界面和多样化的数据收集方式，在用户操作获取数据的时候就显得尤为重要。

二、数据加工

数据加工是指将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。数据加工是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中数据加工会花掉整个项目至少1/3的时间。

三、智能数据化分析

智能数据化分析将是BI软件重要竞争力之一，是大数据收集，数据加工之后最终的成果。通过人们对事物的趋势分析，只有更加精准的数据分析，才能发现其内在的规律，从而实现企业的战略部署。

大数据分析是当今社会所独有的一种新型能力，能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品、服务或深刻的洞见。大数据不仅会变革公共卫生，也会变革商业、变革思维，改变政府与民众关系的方法，开启重大的时代转型。

关于大数据分析软件具备哪些功能特点，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。