- 数据需求分析包括什么?
- 资讯类型:数据政策 / 发布时间:2023-12-25 03:57:12 / 浏览:0 次 /
一、数据需求分析包括什么?
数据需求分析
1
、写出系统的任务和特点
2
、要实现的功能模块和作用
3、
系统结构图
4
、采用的数据库
5
、开发运行环境
"需求分析",是指对要解决的问题进行详细的分析,弄清楚问题的要求,包括需要输入什么数据,要得到什么结果,最后应输出什么。在软件工程当中的"需求分析"就是确定要计算机"做什么",要达到什么样的效果。
二、分析数据的软件?
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
三、数据分析都包括什么?
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
四、传统数据分析包括?
传统的数据分析是将原料做归集呈现,而高级分析是尽可能的拿到所需要的数据,通过预测从而支撑决策。
传统数据分析主要是“看”图表这样的被动固化感知,而高级分析更多的表现出主动性,我们可以通过实用工具去主动探究。
传统的数据分析主要是对历史的统计进行描述,也就是看过去以及现在的情况,而高级分析是根据过去和现在的情况对未来进行预测,这也是其标志性的不同点。
传统的数据分析一般存在于少数高水平业务专家头脑中,而高级分析因为通过知识图谱、专家系统、规则引擎等实现了业务知识的标准化,从而比较容易形成组织知识,这样更便于保存,不易流失。
传统的数据分析所使用的主要是内部已经整理好的数据,一般都是有什么数据就分析什么数据,而高级分析因为其所需要解决的问题;
所以要尽可能多的获取数据,包括新闻资讯、社交媒体、图片图像、卫星遥感、传感器等数据。
五、spss数据分析软件?
SPSS数据分析软件是一款相当优秀和实用的统计分析工具,SPSS统计分析软件官方版软件可提供了大量的信息和文档,其中包括插件、工具、命令语法参考和各个模块的指南等。
该软件是面向行业应用人员所设计的,SPSS统计分析软件在统计方法具有成熟、实用、易用性、界面易操作等特点。
六、数据分析的软件?
常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+、Python等。
Excel:为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
SAS是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件,提供从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。
R是一个开源的分析软件,也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级分析工具。
SPSS是“统计产品与服务解决方案”软件。除了基本的统计分析功能之外,还提供非线性回归、聚类分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的时序分析。
友盟+是最常用的APP分析软件,友盟+作为一款自助式分析工具,主要功能包括:App用户统计、用户行为分析、行业看板、用户运营工具。
Python是一种解释型脚本语言,语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库,现在大数据分析一般都用Python来完成。
七、tabular数据分析软件?
Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services-The BISM Tabular
这个是Microsoft公司的,这个你只有买,几十块钱。你可以去百脑汇,或者淘宝买
八、mac数据分析软件?
Metabase mac版
是mac上一款开源的数据集可视化分析工具,可用于共享,可视化和分析数据,而无需处理复杂的工作流程。Metabase可以与H2,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Amazon Redshift,SQLite和SQL数据库服务器连接,以便导入数据集以进行进一步分析。而且Metabase集成了多种可视化模式(数字,表格,线条,条形图,饼图,区域,州/国家地图),您可以选择最适合您数据的模式。
九、大数据图形分析软件?
QlikView 是一个专注于用户作为数据接收者的解决方案。
用户可以按照类似于开发人员处理数据的工作流程来探索和发现数据。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性,这款软件致力于维护数据之间的关联性。不管在何种情况下,即使搜索项目的起源不相交,最终用户依然能够通过查找可感知相关项目的蛛丝马迹来发现你的数据。
QlikView 非常灵活,用户可以设置和调整每个对象的属性,并自定义可视化和仪表盘的外观。除了如此强大的灵活性,它还提供了一个集成的 ETL(提取、转换、加载)引擎,让你可以执行普通的数据清理操作。
十、数据分析用什么软件好?
看看网上po的各种分析软件教程,步骤奇多、难度只高不低,但效果呢?耗时长,分析报表交到领导手里已丧失大部分失效性;报表难懂,即使运用柱形图等分析图表也难以让人看懂;报表模式僵硬不灵活,无法灵活多样化展示数据,领导想针对某组数据深入分析还得重新制作报表……,眼看互联网、物联网都如火如荼了,数据量像坐火箭一样蹭蹭蹭地长,还用一般分析软件做数据分析,恐怕再怎么加班在加班也追不上市场变化。大数据时代做分析,还是用BI软件更合适!
用BI软件做数据分析有哪些显而易见的好?
分析来得更及时
一名熟练掌握BI软件的员工能在短短几分钟内完成主题分析报表,甚至在借助BI报表模板的前提下,分析时间还将进一步缩短。不管需要分析的数据量多或少,企业级BI软件都能快速完成各项分析功能设置、分析报表设计。
为什么用BI软件做分析,效率这么高?
一方面是由于BI软件数据中台发挥重要的数据口径统一作用,打通多个业务系统主数据与交易数据,消除信息孤岛,使BI系统能秒速实现数据自动匹配。另一方面是由于BI软件强大智能数据分析能力。以OurwayBI为例,由于其预设数十种常见数据运算分析,一键即可完成数据智能分析。
终于能一眼看懂分析报表
由BI软件制作的分析报表直观易懂到初入门者也能一眼看懂。不管数据多乱、多庞大、多复杂,BI软件都能通过直观的可视化分析图表将数据情况如数呈现,一改分析报表密密麻麻写满数字,不直观的现象。
想分析什么,立即就能实现
同一张BI报表,在不同人眼里各有不同的用处,有些人想通过它分析具体某部门的数据,有些人想通过它分析整个企业各个部门的数据,还有些想通过它分析部门考核与个人考核之间的关系,想实现这一切,只需要在BI报表中自定义字段与维度组合,或通过智能钻取、高效联动、筛选等可视化分析功能进行调整。
更重要的是,进行以上操作不需要等,不需要IT部门协助,也不需要重新制作分析报表,浏览者当场就能通过点击的方式实现。
借助专业BI解决方案,搭建更适合自己的智能数据分析平台
在我们的很多企业级BI用户中,很大一大部分是初次接触BI,虽然有明确的分析需求,却仍感觉无从下手,无法在短时间内搭建一个独属于自己的,更符合实际分析需求的成熟大数据智能可视化分析平台。
为此,以OurwayBI为代表的奥威BI软件推出行业独有的“BI+”模式,也就是奥威BI软件+奥威BI解决方案。这是一种充分利用前人经验,结合不同行业不同企业实际情况而形成的,快速、稳定、实用的BI软件落地新模式。通过借助专业奥威BI解决方案的帮助,根据分析需求选择合适分析模型、行业特色分析模型、特色可视化分析功能模块的方式,在短时间内快速搭建满足企业实际分析需求的大数据可视化分析平台,快速投入数字决策,全面提升企业数据分析能力、管理决策水平。
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