天氣從古至今一直是人類生活所參考的要素之一，從農業的作物發展到服務業的物品銷售，再到人們的出行活動，無一不在受著天氣的影響。我國從建國以來，氣象方面的系統就十分完善，就目前的BI商業智慧的發展狀況而言，從高空衛星定位，雷達監測，到地面氣溫觀測，大氣壓力，再到地下土表溫度，土地濕度等，無一不在利用資料分析軟體來進行分析，定論。對於民眾來說，資料最關鍵的用途之一莫過於天氣情況了，截止至今的氣象資料量也很巨大，但是現在這些巨大的資料量並沒有被人們充分的利用起來，下面我們就來具體看看天氣資料對我們生活中都有哪些影響。 人們的生活離不開衣食住行，那麼，影響衣食住行的最主要的一個因素就是天氣，通常情況下，人們會根據資料分析軟體（data analysis software）所分析出來的天氣狀況來決定是否外出去購買衣物或食物，甚至是一瓶飲品，所以天氣資料的分析對於物品的銷售量往往起到了很直接的作用。所以有許多從事相關行業的人員都會去對天氣資料格外關心，甚至可能會根據天氣資料所分析出來的天氣狀況來調整自己產品的銷售設計，推廣方式以及銷售模式等方案的決策。但是這些做法往往只限於專業、資深的從業人員，並且這種做法也僅僅是靠從業人員的經驗判斷而進行的，缺少很多專業的資料分析（data analysis），所以結果大多不是十分客觀，從而使銷售計劃容易因偏差而導致錯誤。 如何利用系統的行業資料與氣象資料來為我們的營銷做出精確的計劃一直是銷售行業所致力研究的課題之一，而銷售業績與天氣因素的關係的確切性也是資料研究的一大課題。 氣象觀測是一個很巨大的體系，由許許多多的資料所組成，並且風速、溫度、濕度、降水等相關的天氣要素每分鐘都在變化，需要全球各國的監測體統進行資料分析、匯總、總結，還要結合許多大氣科學，流體力學等相關知識，在通過計算機技術的資料分析才可完成。 氣象資料分析方法趨於完善並形成規模後，會讓我們的生活體驗到前所未有的便捷，並且對於銷售行業來講，更是可以使業績的提升帶來莫大的好處。

據研究調查顯示，在當今BI商業智慧的時代，巨量資料和資料分析（data analysis）將會成為傳統的計算機之後的另一個可成為生產率技術及服務產業發展的重要助力。將巨量資料全面實行後，將會使未來的市場更具競爭力，生產力以及創造力，會成為廣大消費者盈餘的重要因素。 以醫療衛生行業為例，如果能將巨量資料充分利用起來，就可在一定程度上避免治療的不必要性，從而使整體的治療成本下降，並且提高治療效率，完善治療流程，改善公共領域的管理等，利用巨量資料的普及化都可將這些問題妥善解決。 對於銷售行業來說，利用巨量資料的普及化可以有效的提高稅收工作的工作效率，提高教育部門和就業保障部門的服務效率，對於零售業來說，可以通過巨量資料系統來幫助整個供應鏈和業務部門的溝通，完善整個行業的工作效率，提高市場供給需求的速度，使營銷市場更快更好的為廣大消費者服務，使廣大消費者可以以合適的價位，找到更合適的產品。 資料分析系統已逐漸成為人們所關注的話題，甚至已經與人力，物力相提並論，隨著科技的發展，各大企業所需收集的信息也會隨之增多，而信息的存儲更會成指數形式增長，所以資料分析系統將會在未來的市場中為各大商家與消費者提供更加便捷的模式，在廣大的市場中發揮無限的潛能。 資料分析除了可以應用到商業活動中以外，還會對整體的國民經濟與人們提供更加便捷的應用方式，資料分析作為一種創新的系統還可以為世界經濟的發展提供重要的作用，可以使企業各部門間的生產率與競爭力得到有效的提高，並且可以為廣大消費者提供大量的經濟餘額。因為可以有效的利用資料分析來提高工作效率與質量，所以資料分析為市場帶來的價值不可估量。 對於官方政府而言，可以通過資料分析工具（data analysis tool）等系統資料分析讓政府的行政效率與管理機製得到較大的改善，使政府的辦事機能得到較大的提高。據不完全資料顯示，僅歐洲利用資料分析系統所省下的錢就高達千億美元，還沒有包括稅差等影響。 由此可見，資料分析系統體制對於人們未來的消費水平與質量都會有較大程度的改善與提高。

在這個BI商業智慧的時代，發展資料分析（data analysis）系統，致力於使其更加自動化，標準化，使各大商家的利益更加提高。隨著我國經濟水平的逐步提高與信息的高速普及，在資料系統方面，不僅僅應該讓信息產業得到巨大的改善，而是應該讓各大行業都利用好資料分析系統為其獲取更大的價值利益。資料分析軟體（data analysis software）統將促進信息化建設的發展，使資料結構化更加完善，使得未來的計算機行業不再以建系統為核心內容，而是以資料分析管理，歸納總結為主要點。並且資料信息化的研究課題現已得到了政府以及各大企業的足夠重視，相信在不久的將來會得到充分的利用。 現在，資料系統化分析的主要問題就是資料如何使用，怎樣合理使用才會使資料更具意義。現在的資料系統多是從結構與並行方面著手，解決了資料高並時存儲的要求與橫向發展的擴展要求，但是並不是十分完善，因為目前對於非結構化的內容依舊存在著，其實質方面依舊缺乏突破與發展，但這些內容是實現資料系統化的核心，所以對於非結構化的語言理解，多媒體內容理解等智能化處理包都需要做出相應的調整和改變。 由於涉及範圍較廣，涉及領域較多，所以資料分析系統一直是停留在設想的階段，沒有具體的實施步驟。提出資料產業專項： 一、可以擴展信息服務業態，組織以大資料為模範，進行加工，處理等深層次的信息資源整合，面向資料應用較頻繁的金融，醫療，交通，電子商務等領域對資料分析系統進行大規模的示範應用，提高資料分析系統對公共的服務能力。 二、可以促進航空航天等領域的信息發展，使移動通信，地理位置等多方面信息得到更加具體化的應用，推動產業創新能力，在重點領域實行實踐應用。 三、資料化系統實行也可以為地理信息帶來便利，可以擴展地理信息的服務市場，使更加資料化的信息融入到新型的創新模式中去。 四、以資料化產業為典型的示範項目，可以使信息化發展更加完善，為技術產品所提供的資料基數，加工與轉換都可以有更完善的系統支撐。 五、實行自主產業優化時，資料分析系統可以使資料儲存量更細化，市場需求量更加可視化，為企業的營銷推廣提供很好的資料。

隨著巨量資料時代的發展，關於巨量資料的理念也有了新的變化，其中最大的三個轉變是，要的是全體而不是抽樣，要的是效率而不是絕對精確，要的是相關而不是因果。 目前資料分析軟體（data analytic software)對巨量資料的處理方法有很多，但是根據長久以來的實踐，小編總結出了一些處理巨量資料的基本流程，而這個流程可能會對用戶理順資料處理有幫助，也對在使用資料分析軟體（data analytic software)時更加得心應手。而這個流程可以分為四步：1、採集，2、統計，分析，3、導入、預處理，4、挖掘。 第一步、採集 「採集」指的是利用幾個資料庫對來自客戶端的資料進行接收，並且用戶可以用這些資料庫來對資料進行簡單的查詢和處理。比方說電商企業會使用傳統的關係型資料庫來存儲每一筆資料。在資料採集過程中，並發數高是其中最大的特點也是挑戰，因為可能在同一個時間點，有成千上萬個用戶對資料進行訪問和操作，例如12306網站，再比如網購電商，它們的並發訪問量可能會在達到上百萬的峰值，所以在採集端需要部署大量的資料庫才能支撐起這樣的訪問量。 第二步、統計/分析 這個過程利用在主要是分布式的資料庫，或者說是分布式計算機群體對儲存於子計算機中的資料進行一些普通的匯總和分類，這樣來滿足用戶一些常見的分析需求。關於這個過程中的是實時性需求則可以用到一些巨量資料庫，在處理批量資料的時候，會在半結構化的資料上使用Hadoop。關於這一塊，最大的特點和挑戰是會涉及到大量的資料，對系統資源會有很大的佔用。 雖然採集端有很多資料庫，但是要對這些資料進行有效的分析，還要在來自端的資料集中到一個大型分布式的資料庫中，或者是對資料進行分布式的儲存，而且在導入資料的基礎上可以做一些簡單的精減和預處理。也有一些用戶在使用資料分析軟體（data analytic software)導入資料 的時候對資料進行流式計算，這樣滿足企業需要實時計算的需求。關於這個過程的最大挑戰和特點是，導入的數量十分巨大，在每分鐘中都會有百兆甚至上千兆的資料被導入。 第三步、挖掘 資料挖掘沒有預先設定好的主題，這是與前面的過程中的不同點。挖掘主要是在目前擁有的資料基礎上，進行各種演算法的計算，實現預測的效果，自此基礎上再實現一些分析高級別資料的需求。這個過程特點是挖掘的演算法很複雜，也是資料分析軟在在處理這個問題上的一個大挑戰，涉及的計算數量很大，而且在這個過程中常用到的演算法多是單線程。

信息化的時代，需要在大量的資料中提取到對自己有用的資料，而要做到這一點，那就必須要有資料分析軟體，而在目前市場所用的主流資料分析軟體（data analytic software)中，很多都對可視化資料分析進行了深入的挖掘，那麼可視化的資料分析軟體對當今的資料分析需求到底有多重要，下面我們就來看一下。 末端展示需求 在目前的資料軟體可視化（data visualization tool)的應用當中，末端展示是為熱門的一個，我們簡單的來理解末端展示就是將所得的資料或對資料分析的結果通過各種圖表以及圖形的方式來展現在平台上。這樣的展現方式可以讓大眾更為直觀獲得隱藏在表面背後的各種信息和發展趨勢。而這樣不僅方便用戶對資料的理解，還能讓分析員在講解資料的時候更加方便。 而且在一些資料分析軟體中具有資料共享功能，通過給邀請成員添加許可權的方式來讓不同身份的分析員參與到分析中，通過這種圖表，不管分析的是否精確，都能快速的根據資料圖表來獲得信息，發現趨勢，做出正確的判斷。 資料挖掘需求 大資料分析軟體的一個核心功能就是挖掘資料價值，大多是都十分關注資料分析軟體所具有的運行效能，因為這一點與對大量資料處理的能力和效率息息相關。雖然如此，如果忽略了對可視化的需求，那麼對挖掘信息尤其是對新手而言，入手就變得困難。 對資料進行準確詳細的分析，並不是一件簡單的事情，需要有專業的知識和行業經驗。在沒有現在這些資料分析軟體的時候，普通人分析資料那絕對不是一件容易的事情，現在的資料分析軟體使用教程中列舉了案例以及學習軟體，除了為初用者學習軟體提供方便外，也是讓初學者有一個初步的學習軌道。 大屏展示需求 大屏展示技術在市場已經被應用的很廣泛了，從政府政策到企業信息展現，現在對有明顯對大屏展示的偏愛。在大屏上展現資料，是可視化圖表一個非常好的選擇。與羅列數字相比，簡明的圖表更能表述信息。而一個成功的資料分析軟體就是要有這種成熟的展示技術，還要對一些解決方案，能對不同類型的屏幕進行兼容。 眾多的事實證明，資料可視化是實實在在的應用技術，不是噱頭。這個技術的應用不僅對推動資料分析軟體發展有積極作用，更是資料分析軟體的一個發展趨勢。

資料分析軟體（data analytic software），簡單的說就是主要用於進行資料分析的一種軟體。目前，這種資料分析軟體不僅在國外，就是在國內也有很多。它們各有各的特色，各有各的價格。就其形式來說，有單機版的，也有伺服器版的。就其價格來說，有可以免費使用的，也有需要花費上百萬的。 一、什麼是資料分析（data analytic ） 要了解資料分析軟體，我們首先要了解什麼是資料分析（data analytic ）。那麼什麼是資料分析呢?資料又可以叫做觀測值，也可以說資料是一種結果。而這種結果是通過進行實驗，進行測量，經過觀察，經過調查而得來的。通常來說，這種結果的表現形式是數量。而資料分析就是將這些資料進行收集，分析，然後使其成為有效信息的這個過程。當然這個過程是有組織，有目的的。具體來說，資料分析就是對於收集來的第一手和第二手的資料做出分析，然後再採用適當的方法進行統計，來達到對資料功能的最大開發，以及對資料作用的有效發揮。從而幫助決策者進行判斷，以便及時做出適當的行動計劃。因此來說，資料分析的應用範圍十分廣泛。 資料分析的三個步驟 一般來說典型的資料分析會包括以下三個步驟，探索性資料分析、模型選定分析以及推斷分析。探索性資料分析指的是在資料剛剛取得時，一般都是雜亂而沒有明顯的規律的，這就需要我們通過作圖或是製表的方式，利用方程、計算等手段探索並發現其中的規律。模型選定分析，是在探索性分析的基礎之上，來選定進一步分析的模型。推斷分析就是利用數理統計的方法根據這些模型的資料做出推斷。 資料分析（data analytic）的方法 資料分析（data analytic）的方法有很多，但是最常用的就是列表法和作圖法。這兩種方法都比較容易理解，在此不做贅述。 二、什麼是軟體 其次我們來了解一下什麼是軟體?軟體其實是一種集合，這種集合包括計算機資料集合和計算機指令集合。當然了，這種集合是按照特定的順序組織在一起的一系列的集合。計算機軟體一般會被劃分為以下幾種，資料庫、系統軟體、應用軟體以及介於系統軟體和應用軟體之間的中間件。 以上我們對於資料分析以及軟體分別進行了簡單的闡述，而資料分析軟體就是利用軟體的形式進行資料分析的一種方法。

80%的前500強企業就資料管理方面都有一個共性——管理規範，高效輔助流程。 但資料管理並不是一言即成，尤其是處於快速發展和轉型的企業。就資料系統而言，一旦系統增多，相應的資料問題也隨之而來。那麼如何統一有效地管理資料？實現資料可視化（data visualization)？這裡分享某百強集團搭建資料平台的建設經驗。 該企業到目前為止在大陸有超過30家分公司和120門店。集團和分公司之間存在一個非常強的集權管理。換句話說，集團的信息化要對事前、事中、事後進行合適的控制，這是非常難處理的局面。而在未來規劃中，該集團還將開設幾百家分店，意味著集團的信息管理中心將負責整個集團和下屬機構的信息管理建設的、任務，所以資料可視化（data visualization)無疑是非常重要的環節。 信息化規劃 集團的信息化規劃密切貼合整個集團的發展，包括財務、銷售、人力等各平台體系，以及核心部分的信息平台和資料中心。 新建立的當地分公司或門店會以省為單位尋找合適的廠商，後續再加上模塊，但主要走自己研發的體系和思路。但無論以何種方式都要解決一個核心問題——與集團的信息化對接要到位。 那目前的信息化建設是怎樣的狀況呢？ 行業裡面通常會有這樣幾個思路，企業通過資料平台將資料傳上去，實現所謂的資料業務間的交互。 該集團的信息化有很多複雜的角色，因為旗下還有各類機構不下十種。這十幾類機構要實現信息交互，傳統的雙層架構遠不能滿足。所以該集團的信息化體系是下面一個資料中心，上面是信息平台，再往上是業務框架。 信息化建設方法論 1、集團IT治理 由於分公司和業務人員散落在全國各地，所以會存在IT的滯留問題，為此形成了這樣一個集團的治理機制：集團把信息化的管理、維護、運營下沉到省區。 2、IT運維 IT運維主要包括每個醫院的伺服器、存儲、安全設備。 3、信息化的高度抽象 信息化歸根結底就是兩件事情，一是把各系統的資料變成信息，集成匯總。二是將信息化深入，但信息化要越做越好、越做越深入，環扣很重要。 4、資料應用模式 集團幾十家分公司，這樣的管理模式能將所有的資料都集中到資料中心，例如報表、報告都會集成到前端。但是這樣的想法實現起來很困難，因為每個醫院的資料中心並不標準化，資料清洗過再回到醫院很難滿足需求？所以，這樣的問題也是方法論裡面提到的必須要做的事。 對於資料中心，從可視化角度做了四個分類。第一個是最基礎的分類，資料的管理；第二個是資料的搜索；第三個是報表和導出；第四個是分析系統，例如領導決策系統。 但領導有時會看今日的銷售量，有時要看每個地區的銷售量，又或者是前一個季度的，這樣的需求技術人員永遠都追不上。所以這樣涉及大規模資料量的變化應該交由商業智能BI工具，整合到系統的自助化中去解決。 比如在這個過程中集團運用到的動態報表，領導層可以通過點擊按鈕鑽取了解到今天門診的情況。發現問題之後還會有一個審核機制，比如點進去之後發現問題了，他們告訴我變化的情況，用一個合適的東西告訴我，究竟問題在哪裡，然後去解決，而不是只是看到。這就讓決策輔助變成真正的決策支持。 未來展望 未來集團在規劃中提到，希望能做一些業務探索，專供可視化。同時，引入外部資料，將資料到行業各方面，甚至是行業的跨界合作。而這些資料的處理工作離不開帆軟的兩大法寶——報表FineReport和商業智能FineBI。工具的選擇會一如既往地考慮兩個核心，第一個是目的，這些管理者，業務人員，IT人員，信息主管他的目的是要幹什麼。第二個今天所謂的可視化能起到的價值，不管是哪個層面。

現在，隨著移動互聯網的高速發展，APP作為手機應用，不斷的大量湧現。在這個競爭越來越激烈的時代，怎麼才可以讓自家的APP在眾多競爭對手脫穎而出，這對於很多APP運營公司而言，是需要時刻思考的問題。也是關乎眾多APP運營公司的生存問題。所以，得到最快、最多的競爭對手準確資料，然後根據資料做出正確的推廣策略，才是每一個APP運營公司掌舵者最為關注的問題。所以，合理利用資料分析工具進行APP競爭對手的資料分析（data analysis），就顯得十分重要了。那麼，如何利用資料分析軟體進行APP競爭對手的資料分析呢?別急，下面筆者就帶你了解。 一、行業資料 想要分析APP競爭對手資料，首先就應該從APP的行業開始資料分析。大家必須明白，了解行業的相關資料，對於制定自家APP在未來的運營計劃是十分重要的。一般來說，從行業資料中，大家可以獲得行業的活躍度最高的用戶群信息、使用時長、新增用戶群等多種訊息維度。這些資料訊息的獲得，可以從各方面對自家APP進行對比，得出自家APP在行業中的水平與差異，從而知道自身產品的不足之處。這樣，才可以對自身產品的未來發展以及產品定位有著更為清晰的認識。 二、評估渠道的效果 現今，用戶獲取APP的渠道有很多，比如：微博、操作系統商店、交叉推廣等。各種渠道資料，讓APP 用戶來自不同的地方。但是，分析這些用戶來源渠道，可以獲得最佳的用戶推廣發展方向。要知道，正確分析出用戶是從哪裡來，哪裡來的用戶最多、質量最高，這對於APP經營者來言，無疑是抓到了渠道推廣金鑰匙。所以，對於APP經營者而言，正確的分析用戶渠道來源資料，從而獲得最好的推廣效果。 三、APP用戶分析 對於APP經營者而言，APP用戶資料分析，肯定是APP資料分析中重頭戲。要知道，現今APP產品這麼多，為什麼用戶就選擇了下載使用這款APP，這個問題的答案就是實現自家APP經營上升關鍵所在。因此，對於APP用戶分析，大家一定要進行詳細的資料分析。從用戶的使用設備終端類型、到網路的運營商，再到用戶地域的分布特徵等等，這些都必須進行嚴謹而認真的資料分析總結。只在這樣，才可以真正實現APP的經營計劃的準確與有效性。 finereport動態報表與BI商業智慧工具支持從資料庫，文本資料，程序源資料等多種渠道採集資料，對資料進行可視化分析，是APP運營人員值得掌握的一款資料分析軟體（data analysis software）。

在這個BI商業智慧時代，很多淘寶賣家在經營自家的淘寶小店時，都會將比較多的關注點放在自家店鋪本身。比如說，產品、爆款等。對於競爭對手的各項數項值，了解的卻不是太多。俗說：「知己知彼，百戰不怠。」所以，熟悉了解競爭對手的一切，才有可能在競爭中脫穎而出。因此，利用數據分析軟體（data analysis software）進行競爭對手的數據分析就顯得尤為必要了。那麼，如何才能利用數據分析工具進行競爭對手的數據分析呢?不要急，下面筆者就給大家簡單介紹一下。 首先，如果要利用數據分析工具（data analysis tool）進行淘寶小店的分析，那麼，肯定是先要選擇一款實用的數據分析軟體。 其次，要想在淘寶進行競爭對手的數據分析，肯定要選擇對適合競爭對手，否則分析出來的數據再準確，對於淘寶賣家而已，無疑是白廢功夫，廢紙一張。所以，選擇適合的競爭對手分析是十分必要的。而且，對於用於分析的競爭對手選擇，筆者建議大家可以利用淘寶搜索，來尋找符合自己分析標準的賣家。可以從以下方面進行篩選：寶貝標題的關鍵詞、價格標定範圍、店鋪等級相同或者相近的等。在篩選分析的淘寶賣家前，可以自己先列出幾個條件，根據條件搜索尋找真正的競爭對手。在這裡筆者需要提醒大家注意，對於競爭對手的分析大家應該著重尋找店鋪活力強的對手，而不是尋找銷量大的對手。 再次，對於利用數據分析軟體進行淘寶店鋪的分析時，大家需要記住的是，對於競爭店鋪的分析應該著重關注競爭店鋪的創建時間、主推的寶貝、主要經營的類目等。對於，競爭店鋪的各種寶貝銷量分布、店鋪流量等數據，其實都可以利用數據分析軟體分析總結出來。所以，沒有必要將太多關注度放在銷量、流量上。而應該對競爭對手的產品等進行分析總結。 最後，對於淘寶小店的賣家而已，分析競爭對手數據有利於掌握到競爭對手優勢，以及自身不足。而且，對於數據分析工具的利用，完全不再多餘花費人力與物力，畢竟這些資源都是淘寶免費提供的。所以，經營淘寶小店一定要做好競爭對手的數據分析。

俗話說：「工欲善其事，必先利其器。」所以，在做任何事情之前，對於即將利用的工具進行最好的選擇，無疑會起到事半功倍的效果。資料分析也是一樣。對於想要做好資料分析（data analysis）的人們而言，選擇一款功能強大、並且適合自身的資料分析軟體，無疑可以給未來的資料分析如虎添翼。因此，在資料分析時，選擇一款適合自身的資料分析軟體（data analysis software）十分重要。那麼，到底應該如何選擇適合自己的資料分析軟體呢?下面，筆者就從以下幾方面簡單介紹一下資料分析工具的應該如何選擇。 在今天這個動態報表與BI商業智慧時代，想要選擇適合自身使用的資料分析軟體，大家應該從以下三面進行選擇考慮，這三個方面包括：資料存儲功能、資料的報表功能、資料分析功能。對於這三個方面，大家可以自身的實際情況進行選擇，不一定非要三種功能全部齊全的軟體可以選擇使用。那麼，筆者下面再談談資料的以上三種功能在實際資料分析中作用。 一、資料的存儲功能 對於資料的存儲功能，筆者認為這是每一個資料分析人士都應該必須要掌握，而且需要的一種資料庫技術。對於這項功能，筆者不要求大家進行熟練的操作。但是，必須要了解資料存儲的一系列原理、類型。比如說，資料存儲的安全性等等。這些對於資料分析者而言，都是十分重要的原始資料保護。 二、資料的報表功能 不管是進行任何的資料分析，在完成後一般都會為報表形式呈現在大家面前。所以，對於將分析結果呈現出來的軟體，是顯得十分重要。資料分析完成後，將資料作面專業的報表上向需要的企業與部門，這些報表的製作都必須專業。所以，資料分析軟體的報表功能對於需要資料上呈的分析者而言，是十分重要的。 三、資料軟體的分析功能 現今，已經是巨量資料時代，每天有大量各種各樣的數量產生。這些資料看似沒在關聯，實際上資料中卻藏著大量的用戶信息，如何利用這些用戶信息，分析這些用戶資料。從而得到正確的市場信息，這就是十分重要的工作。當然，如果用戶資料比較少，還可以手工分析。但是，如果用戶資料比較多，那麼就只有利用資料分析軟體進行分析了。所以，資料分析軟體的分析功能，也是很重要的。