對於一個作用於用戶端的數據軟體來說，轉化數據以及交易數據還有用戶數據等工作，都要應列入到日常的監控數據指標里。通常情況下，由Finereport動態報表與BI商業智慧軟體分析，這一系列的數據都有著自己的波動周期，在每個周期里數據所產生的變化是比較穩定的，如果在某段周期里這些數據不符合平時所預期的變化，意味著發生了數據的異常。那麼怎樣來做好對數據異常的分析呢？ 1、識別以及確認數據異常 對數據異常進行分析時，首先要想辦法來察覺到異常的現象，再來確認這些異常數據是否真正的存在，如果不能確定這些情況會在執行的過程發生很多錯誤。要察覺到數據的異常需要依靠平時所積累的豐富經驗以及對於產品業務有一個非常充分的了解。如果具備了對異常數據的敏感性，就可以藉助於最基本的數據分析報表，來發現異常數據。對於那些不能簡單理解的數據要進行一個詳細的分析，這需要經過一段時間的訓練。 2、數據異常分析的方法 如果對數據異常已經可以確定存在了，還需要找到發生的具體原因。通過大膽的設想對於異常數據產生的原因做一個合理的猜測，異常數據的出現通常是由於忽視造成的，在猜測的過程里可以聯繫到所有可能發生的情況，通過對產品信息的分析，來得到一個數據異常產生的堤原因。 3、產品層面的分析 如果用戶的整體特徵發生了變化，所產生的產品數據也會隨著發生變化。對那些需要進行支付的產品軟體來說，在運營活動中能夠影響到市場大小和市場份額，大額的促銷活動能夠提升自己在市場中所佔有的份額並且能夠侵占到競爭對手在市場上的份額。 4、分步 通過數據分析軟體（data analystic software），我們可以先假定某個產品發生了轉化數據降低的現象，這個轉化通常是因為發生多步轉化的結果，在對這種情況進行數據分析的時候，可以把每一步轉化進行細分，查清楚是還是因為其中的某一個步驟出現了問題。 以上就是關於怎樣通過數據分析工具（data analystic tool）對於異常數據進行分析的相關介紹了。需要記住的一點是，如果猜測到了是因為某種原因從而造成了數據的異常，只需要找到這種原因的細分情況進行對比，就能夠證明或者是證偽出這種猜測是否正確。

目前很多創新型的企業都在研究自己進行資料管理的策略，來確定在什麼樣的環境下和在如何通過資料分析工具來得到解決方案。依託於已經得到廣泛應用的資料分析（data analystic）產品和服務以及相關的技術，企業開始通過全新的資料管理方法，來打破以往的傳統管理帶來的限制，創造出更多的價值。那麼企業在選擇資料分析軟體時，怎樣判斷它們在資料分析方面的能力呢？給大家提供幾個標準： 1、分析軟體的性能 首先，要分析所選擇的資料分析軟體（data analystic software）能不能幫助用戶把信息輕鬆而且快速地遷移到雲端的環境中。過於緩慢和複雜的資料採集方式能夠影響到進行商業決策的速度，在資料準備以及資料載入的過程中會使資料的管理效率降低，在日常運營工作中的成本也會相應的增加。所以在選擇適合的資料分析工具時首先要對該軟體的分析能力進行一個客觀的判斷，選擇一個效率高的計算方法。 2、工作負載的靈活性 和分析報告和資料挖掘等常見的功能相比較，能夠支持同時多個工作負載的資料分析軟體才真正的具有靈活性以及敏捷性。而且要能在記錄里輕鬆的添加和插入，及時進行內容的更新。這對於進行及時的商業決策有很大的幫助作用。 3、資料分析的能力 這裡所說的資料分析能力並不只是簡單的進行資料分析，是解決實際問題的一種方法。如果沒有一個非常合理的執行系統以及標準工作流程，很可能會造成通過表面判斷導致的錯誤，影響工作的效率。 ４、預處理資料信息的能力 目前我們所能夠獲得的資料越來越多，過多的資料卻引發了很多的新問題。通常在採集資料時所獲得的口徑並不相同，存儲的格式不一樣，如果所獲得的資料不能符合進行資料分析的要求會造成很多的麻煩，所以在使用資料分析工具時也要注意對於資料信息進行預處理的能力是否足夠強。 以上就是關於在選擇適合的資料分析軟體時需要注意的幾個要素。如果進行資料分析時採用的方法比較複雜，還需要對於採集到的資料進行相關的篩選來構成一個個小的資料集，在資料集中的過程中所產生的變數的分布以及統計等指標也要進行一定相應的分析。 文章由Finereport動態報表與BI商業智慧工具提供。

許多企業在進行生產活動時會產生出大量資料，通過資料分析軟體在對這些資料進行深層次的挖掘時會產生相應的分析報告，通過這些分析可以幫助企業在運營和策略方面進行調整。資料分析軟體通過合理科學的統計方法對於收集到的一手資料以及二手資料通過分析，最大化的獲得更多潛在數據的資料，充分發揮出資料的真正作用。 １、意義和作用 使用資料分析工具對子進行分析是在對資料進行統計過程中的最後一個環節，也統計過程中最重要的組成部分。做好相關的資料分析（data analystic），能夠促進企業的持續發展，幫助管理者提供更加合理的決策依據。 ２、能夠完整而且正確的反映出客觀情況 通常人們在統計和調查相關的資料或者是動態報表與BI商業智慧資料的時候，往往只能得到一部分或者是側面情況，即使擁有著足夠的報表資料，如果不經過深入的加工與分析，很難看到事物的本質。為了能夠完整而且正確的反映出事情的客觀全貌，可以使用資料分析軟體所獲得的大量而且豐富的資料以及資料再加工與分析研究，只有才能夠做出一個科學合理的判斷，並且編寫出一份可靠的分析報告。這樣的報告會比普通的資料更加集中、更加系統而且更加全面的反映出實際的情況，方便人們進行閱讀和理解，並且加以利用。 ３、發揮監督的重要手段 監督在資料分析中具有非常重要的作用。通過資料分析軟體可以掌握更多豐富的資料以及相關資料，能夠全面而且準確的掌握以及了解經濟狀態以及當前的發展變化。進行監督時所採取的一個重要方法是進行資料分析，來全面客觀的向企業的決策層以及相關的管理部門反映出真實的情況。 以上就是關於資料分析工具對企業所具有的意義和作用的相關介紹了。因為通過資料分析軟體進行資料分析建立在對已經掌握的數據資料進行加工的基礎上的，所以要想讓資料分析軟體充分發揮作用，首先需要掌握豐富的信息，要不斷的擴大自己的信息源，這不僅僅是使分析內容得到充實的前提，同時也能夠提高分析的質量。所以管理者要擴大自己的思路，通過多種渠道來獲得更多的有效信息。

目前，隨著互聯網的快速發展，人們很容易得到大量的數據信息，那麼哪些數據能夠產生出真正有意義的價值呢？挖掘出數據的真正價值可以把它們體現在不斷進行細分的網站中，更好的為用戶提供具有個性化服務，從而表現出商業上的價值。本文將給大家介紹幾點通過數據分析軟體對數據信息進行細分的建議，讓得到的數據能夠直接轉換成有價值的信息。 1、一濾、二組、三細分 據帆軟動態報表與BI商業智慧軟體分析，雖然目前有很多的網站進行的是海量數據分析（data analystic），但大量的信息也很可能會導致出現一些錯誤結論。這是因為JS代碼是在客戶端執行的，所以會形成固有錯誤，除非使用數據分析軟體對得到的這些數據重新進行過濾和處理。 2、細分客戶的類型 通常我們對用戶的類型分為，新訪用戶和潛在的用戶(有過多次訪問的經歷，但是還沒有進行註冊)，網站會員和客戶以及公司的員工。這些用戶因為類型的不同，對網站進行訪問的目的也有很大的差異。會員自身的行為和潛在的用戶表現出來的可能會完全的不同。會員通常能夠讓轉化率的指標出現一個虛高的現象，而公司的內部員工實際轉化率會高一些。 3、對渠道的類型進行劃分 渠道的類型通常會分為，付費和自然流量，付費的媒體和免費的媒體，內部和外部的廣告，還有聯盟。一些網站的分析軟體所提供出來的基本流量報告，如果沒有再加入進行跟蹤的代碼，通常難以超越這三種最基本的類型。 4、自然流量產生的加代碼 一些網站得到的自然流量是不可信的，這主要是由於加入的代碼質量比較差。所以要仔細的檢驗用戶郵箱和社會媒體以及重定位等的監測代碼是不是已經準備而且是完全正確的，只有這樣才能夠真正的判斷出所統計的輸入是不是真正的直接輸入。只有直接輸入的信息才是真實有效的。 同時在使用數據分析軟體（data analystic software）進行相關分析的時候，還可以把網站用戶分成五種，研究和購買以及重複購買還有談判與推薦。不同的人群對內容所產生的印象也不一樣，要利用相同的內容進行定位幫助網站進行分析。從而構建出一個良好的購買流程，不斷優化用戶的各方面體驗。

大數據分析的過程是複雜的，不僅在數量有變化，而且在速度以及多樣性方面都時刻發生著變化。所以數據分析軟體對大數據分析方法在如今大數據領域中就變得尤為重要，甚至可以說這是決定信息到底有沒有價值的關鍵所在。而目前市場現有的大數據，雖然在方法上有些差別，但是基本上還都包含了五個基本方面的分析方法，而這五個基本就是大數據分析（big data analystic）中最為關鍵的部分。 1、預測性分析能力(PredictiveAnalyticCapabilities) 如果數據分析工具（data analystic tool）對數據挖掘的好，那麼分析員就能在此基礎上對數據有更好的理解，而預測性分析則可以讓分析員在觀察數據時通過可視化的分析以及數據得到的結果更加有用，並且能獲得一些預測性的判斷。 2、數據質量和數據管理(DataQualityandMasterDataManagement) 在企業管理中，管理員對數據的質量和數據的管理是一種最好的實踐，而大時代的背景下，企業高管通過利用標準化的流暢以及數據分析方法對數據進行處理，這樣可以讓預先定義好的分析結果的質量更高。 3、可視化分析(AnalyticVisualizations) 數據的可視化分析在數據分析軟體中是最為基本的一個要求，不管是數據分析專家來說，還對對普通用戶來說，都是如此。可視化就是更為直觀的展現數據，並且讓數據自己說話，讓數據告訴觀眾結果。 4、語義引擎(SemanticEngines) 目前非結構化的數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰，而大眾也需要一系列的相關工具去對數據進行解析、提取和分析，而語義引擎就是當前一種能從「文檔」中只能提取出信息的基本方法。 5、數據挖掘演算法(DataMiningAlgorithms) 如果說可視化的功能是為廣大數據軟體用戶所提供的，那麼數據挖掘就是給先進的機器開發的，通過集群分析法、分割分析法以及孤立點分析當演算法可以深入到數據的內部，挖掘出數據深層次的價值，當然了這樣的演算法不見要對大數據的量進行處理，還要處理數據的速度。 以上就是關於數據分析軟體所需要具備的五大基本分析方法。大數據的時代，一定要掌握好對大數據的分析，這是決勝於未來的關鍵。而隨著技術的發展，未來的數據分析肯定會比現在更加精細和完美。 文章由Finereport動態報表與BI商業智慧工具提供，希望對您有所幫助。 更多好文推薦： 【生產和庫存】分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了！ 大屏做成這樣，領導不重視你都難！ 真正的數據分析師都做些什麼？ 書單 | 從入門到精通，數據分析不得不看的10本「好書」！ 從事數據分析的你，如何做好職業規劃？ 【銷售】銷售真的可以精準預測，只要你這樣分析！ 4大案例分析金融行業的大數據應用 資料分析人的福利：20個免費開放資料源 【戰略】打敗競品第一步，做好競品分析！

隨著巨量資料時代和動態報表與BI商業智慧軟體的發展，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。 目前資料分析工具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分析（data analystic）有幫助，也對在使用資料分析軟體時更加得心應手。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，但是要對這些進行有效的資料分析，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 analystic 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，也是資料分析軟體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。

在充斥著動態報表與BI商業智慧工具和信息化的時代，需要在巨量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” target=”_blank”>資料分析軟體，而在目前市場所用的主流資料分析工具（data analystic tool）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（data analystic）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工具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 巨量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工具所具有的運行效能，因為這一點與對巨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，現在的資料分析工具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。

俗話說，「工欲善其事，必先利其器」那麼在數據分析（data analystic）方面又有哪些可以使用的利器呢?我們應該如何挑選適合自己使用的利器呢? 一、數據分析軟體，數據分析工作的利器 我們說不管是數據分析或者是統計分析，使用和利用相關的工作軟體都能夠起到事半功倍的效果。所以掌握適合自己使用的數據分析軟體” target=”_blank”>數據分析軟體在數據分析工作中就顯得尤為重要。那麼我們要如何挑選適合自己使用的數據分析軟體（data analystic software）呢? 二、如何挑選適合自己使用的數據分析軟體 一般來說，不同的分析方法都會有不同的分析軟體工具，來滿足不同分析工作的需要。那麼，我們要如何挑選適合自己使用的數據分析工具呢? 按照數據的不同類型我們可以把數據分析軟體分成四個不同的層次，存儲層、報表層、分析層以及展現層。下面我們就對於不同的層面，分別進行闡述。 1、數據存儲層 數據存儲層的主要功能就是對數據的存儲。對於我們來說，掌握至少一種的資料庫技術還是十分必要的。當然，這種掌握不一定要特別的熟練，但要能夠對於數據的存儲、基本結構以及類型有個大致的理解。這包括數據的安全性、唯一性以及表的關係等等。 2、數據報表層 數據被存儲以後，對於企業來說，還有解決報表的問題。這個報表問題不僅僅是數據分析問題，這個報表要能夠看到，能夠看到各種類型的報表。目前，能夠為企業提供的報表開發工具在國內和國外都有很多，國內諸如finereport動態報表與BI商業智慧軟體。 3、數據分析層 有關數據分析層的數據分析軟體有很多，其中有些還是我們經常用到的。對於數據分析工具來說，同一種數據分析軟體也會有不同的版本。基本上版本越高的越好用，但還是有人會喜歡用老的版本，這是一個習慣問題。學會了熟練使用一種數據分析工具，再接受其最新的版本其實並不困難。 4、數據表現層 數據表現層是用來表現數據的方式，這些表現的方式有很多，我們比較常見的有PPT，圖表，或是Flash等等。我們經常會用到PPT來寫報告，現在有的數據分析軟體還可以將報表在PPT中得以動態的展現。 以上四個層次的說明並不是對於軟體的區分，而僅僅是對於軟體的應用加以說明。具體來說，每個軟體基本都是以上四個層次的融合。這就需要我們根據自己的需要去選擇適合自己使用的數據分析軟體。

據相關的資料分析（data analystic)，十個人中有九個人是做淘寶生意的，但是若說要讀懂淘寶的資料，那是必須要花一番功夫的。很多媒體特別推崇資料分析軟體（data analystic software)的作用，資料分析工具是與「巨量資料」與「互聯網+」相互呼應的工具，掌握資料分析軟體” target=”_blank”>資料分析軟體的作用將會有助於店鋪的流量以及轉化。很多人都認為資料就是一個電子網路交易平台的生命，它將會大大影響店鋪的發展。 一、資料分析軟體之淘寶資料的意義 根據Finereport動態報表與BI商業智慧工具分析，資料分析軟體可以幫助淘寶店鋪完成一個完整的優化過程，了解更大平台以及行業的發展狀況，同時也可以幫助儘快掌握店鋪的經營狀況，是否有優化以及提升的空間，對於不足的地方是否有改善的空間。 二、資料分析軟體有助於發現商機 據相關的資料統計資料分析工具的功能是十分強大的，它通過完整的資料分析報告可以發現更好的商機。通過資料分析軟體的作用，可以讓淘寶店主了解更多的隱藏資料，比如說近一個月的訪客數佔比、近一個月內行業瀏覽量占上級行業瀏覽量比例、近一段時間內行業支付訂單數等等，另外還可以了解段內行業下商品指數、流量指數，一般來說分析出來的供需指數越小，競爭就越小。很多的商機都是存在於微小的資料中，只有通過資料分析工具的作業，才能全面掌握行業的情報。 三、資料分析軟體的實時分析性能 據相關資料分析可得，資料分析軟體擁有實時分析的性能，只有完全掌握資料分析軟體的功能，就可以完全掌握瀏覽量佔比、支付額佔比、支付訂單數等資料，引近相關的資料與行業相關的資料進行實時分析，當然，資料分析軟工具可以幫助用戶分析近七天、三十天之內或者近半年的相關資料，這種相關性的結合分析將會讓淘寶店主更加了解行業內的供需指數或者競爭度。把兩個變數或者兩個事件之間有效地結合起來，這就是資料分析軟體強大的作用，在提供實時分析資料的基礎上提供相關性分析。 資料分析軟體之淘寶資料流量有著非常大的引導作用，通過這些資料分析的結果將會進一步增強行業的競爭以及發展能力，對於整個淘寶行業以及自身淘寶店鋪的發展將有很大促進作用。

大數據、數據分析（data analystic）、雲計算等新型名詞是時代發展的新產物，它們在一定程度上促進了國家經濟的進步及發展，特別是數據分析軟體（data analystic software）在各個行業都有非常強大的應用，金融行業、教育行業、航空行業等，每一個行業在資料分析工具的作用下完成了商業模式的多次進化，由傳統IT企業工作方式向著擁有著新商業操作模式的企業進化。據報道天津南大通用數據技術股份有限公司更是發布了基於互聯網的數據分析軟體。 日前天津南大通用數據技術股份有限公司在天津賽象酒店正式發布了它們首款數據分析軟體「數據觀」，這是基於互聯網新的士創新發展數據，同時向天津市以「小巨人」企業為代表的科技型中小企業免費開放註冊和試用，此次會議吸引了120餘家企業以及160多名代表，與會代表展開了激烈的討論，這一款數據分析軟體「數據觀」的出現將會進一步推進商業智能新服務。 數據分析軟體「數據觀」是南大基於基礎技術加以整合研發的新型數據分析工具，南大是專業從事高端大數據技術服務和商業智能服務的技術公司，擁有多年的數據分析軟體研發經驗，此次「數據觀」的研發與面市是為了向廣大中小科技企業提供一種更加簡單、更加方便使用的在線數據分析產品，它將成為新一代的數據分析軟體。 數據分析軟體「數據觀」是基於雲端的海量數據加以融合并利用，可以讓企業的經營者從龐大的數據中抽身出來，從而提供探索式的數據分析服務,能夠對於複雜、海量的數據進行過濾， 排序，函數計算等處理，從而挖掘出數據中蘊藏真正的價值，讓用戶以及企業能夠進行真正的自助服務，從而有利於企業做出更有創新性和有價值的決策。 數據分析軟體「數據觀」與傳統的商業智能(BI)工具有著根本的區別，它不需要安裝，只需要簡單高效的操作，就可以進行快速的推動數字化管理，它的特性是採用南大通用成熟的加密技術，從而全方位確保了數據的存儲、傳輸的安全性。與眾的參與者真正從應用層面深入了解「數據觀」的作用，切身體會數據觀的便捷數據分析服務，讓數據觀的便利服務性能夠真正服務於各大企業。