數據分析軟體，簡單的說就是主要用於進行數據分析（data analystic）的一種軟體。目前，根據Finereport動態報表與BI商業智慧等相關數據研究，這種數據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、什麼是數據分析 要了解數據分析軟體（data analystic software），我們首先要了解什麼是數據分析。那麼什麼是數據分析呢?數據又可以叫做觀測值，也可以說數據是一種結果。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。而數據分析方法就是將這些數據進行收集，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，數據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，來達到對數據資料功能的最大開發，以及對數據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，數據分析的應用範圍十分廣泛。 數據分析的三個步驟 一般來說典型的數據分析會包括以下三個步驟，探索性數據分析、模型選定分析以及推斷分析。探索性數據分析指的是在數據剛剛取得時，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數據做出推斷。 數據分析的方法 數據分析的方法有很多，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數據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。 以上我們對於數據分析以及軟體分別進行了簡單的闡述，而數據分析軟體就是利用軟體的形式進行數據分析的一種方法。

我們知道，報表設計器默認設置的內存較小，默認最大是512M。動不動就佔滿了，對於現在電腦動不動就幾個G內存的來說，調大點內存不算什麼。 現在雖有設計器內存監控插件（http://market.fanruan.com/ShopServer?pg=product&pid=556），但也不是萬能的，卡死還是有的，使用中還會有各種不便。 為此，下面教大家一個辦法，小小的設置就可以讓你的設計器內存飆升，不再卡死（不是使用bat啟動大內存設計器哦！） 準備工具：記事本。 步驟：1、新建一個文本文檔，重命名為designer.exe.vmoptions，輸入下面三行內容 （PS:為什麼是3行，不是2行？） 因為下面還需要一行空格 2，將此文件保存到你的報表安裝目錄下的bin目錄，比如安裝到C盤的話，就是C:\FineReport_8.0\bin 下， 3、OK，大功告成。重新啟動你的設計器吧，進入決策系統看看你現在的內存是多少。 附改之前 改之後 為了方便懶得自己動手的同學，這裡附上已經改好的文件，直接放到上面說的目錄下就行了。 文章由Finereport動態報表與BI商業智慧提供~

數據分析軟體是非常強大的分析工具，特別是在大數據以及海量數據急增的時代，雖然收集以及分析存在分析和技術方面的挑戰，但是據報道現今絕大多數的公司都能夠從容地面對並且接受這種挑戰，同時某些公司或者企業已經能夠在各大商業活動中提升自己的能力，各種不同的數據分析工具（data analystic tool）在商業活動中有著什麼樣的表現。隨著數據分析軟體的滲透力與應用能力不斷加強，各大企業以及公司都非常看好數據分析軟體的作用。 一、數據分析軟體有助於更好的商業決策 有些數據分析軟體（data analystic software）是非常簡單直觀的工具，它在商業活動中的表現非常強大，通過這種簡單直觀的數據分析訪法可以直達可視化的表達中心，它可以讓用戶或者企業有足夠的時間和空間進行體驗，在分析的過程中，數據分析軟體可以呈現一個假設、驗證、直觀的檢驗過程，從而做出更好的商業決策。 二、數據清理軟體擁有更強的數據分析能力 據相關人士統計分析，某些數據清理工具在數據分析上擁有著更強的能力，可以對一切準備好的數據進行分析，舉個例子來說，用戶或者企業想要清理一個含有化學名稱的資料庫，這些資料庫同時含有不同的拼寫、大小寫、空格等，這樣的數據分析僅僅利用計算機來完成將十分困難，而幸運的是，某些數據分析軟體公司所開發創造的數據清理軟包含許多聚類演算法，可以快速清理資料庫中的數據，並形成完整的數據分析報告。 三、用於操作、分析和建模的數據分析軟體 隨著數據分析軟體開發技術的精進，很多的數據分析軟體也實現了功能上的進步，據統計60%的數據分析工具是通過可視化編程的方式來實現操作、建模以及分析，只要在操作中建立關鍵的節點，就可以利用模塊將關鍵的節點運用相應的流程連接起來，同時還可以採用一些更加先進的編碼來進行分析。 數據分析軟體對於大數據分析、大數據的可視化以及映射功能等來說都是一個非常強大的工具，有些數據分析訪法和工具更是處於不斷的進步發展中，不僅可以用於精確的分析，而且可用於濾出最有用的結果以及相關的信息，商業活動有了數據分析軟體的加入，將會發展更加順利。

處於巨量資料時代，企業的每一個經營管理過程中，都會產生海量的資料信息，而對於這些龐雜的資料信息，企業只有正確的去進行處理，才能夠從中獲得對企業發展和經營具有指導性的意見和支持。而面對我國眾多的資料分析軟體（data analystic software）種類，企業如果不能有效的去辨別，很可能會步入選購軟體的誤區，從而對企業的資料處理工作造成影響。 據不完全統計，目前我國企業中，有67%的企業由於沒有正確選擇資料分析軟體，導致企業資料處理工作陷入了僵局，無法有效發揮資料分析（data analystic）工作的重要作用，這與選購軟體的誤區是有著極大的聯繫。企業選擇資料分析軟體時，所應當注意避免的誤區有四點： 誤區一、只有IT部門負責選購 資料分析軟體並不只是IT部門的專業工作，而是要對企業中的各個部門進行融合和資料分析，所以，選購資料軟體，並不只能由IT部門進行負責，而是應當由各個部門進行有效參與，才能選擇出最為適合的資料分析軟體。 誤區二、價格貴的就是好 面對資料分析軟體，不能以價格的高低作為最基礎的選擇依據，要知道，並不是所有的資料分析工具都適合企業自身的情況，所以，選擇合適的，而不選擇最貴的，才是選擇資料分析軟體的基礎條件。 誤區三、資料庫開放的軟體才好用 信息結果的主要根源就是資料庫，而開放的資料庫則會面臨暴露信息的危機，對企業信息保密的狀況也會有極大的威脅。所以，這樣的誤區一定要避免。 誤區四、一步到位最省心 企業和技術的發展，永遠不會一步到位，隨著發展而變化才能夠趕上時代的潮流，所以，不要選擇那些宣稱一步到位最為省心的軟體，否則將無法有效的適應企業的需求。正確的做法就是，選擇能夠經常升級和更新的資料分析軟體，具有靈活性才是選擇的基礎條件。 通過這篇文章，相信能夠讓企業對於選購資料分析軟體的誤區有所了解，從而能夠正確的對資料分析工具進行選購。

數字彩票的中獎幾率真的完全靠運氣嗎?技術性的資料分析軟體真的沒有效果嗎?想要中大獎只能靠懵?但其實，彩票是可以通過資料分析軟體的正確使用推出中獎結果的。某網友近日就解析了這個利用資料分析軟體玩轉數字彩票的理論。 彩票資料分析（data analystic）系統藉助十多萬的專業的數學模型，對一些彩票以往的中獎號碼進行了一個大的統籌計算，並加以分析，藉助這種智能化的分析，推算出中獎號碼最容易出現在什麼樣的數階內。如果在系統運算推算出的數階內選擇彩票的號碼，就會比較容易中獎，也就是大大提高了中獎率。這樣做的效果是，讓資料的可選範圍大大縮減，那麼彩民在購買彩票時候的選擇範圍縮小了，選擇中獎的號碼自然也就相對容易了很多。 彩票資料分析系統的工作原理其實就是把不容易中獎的號碼過濾掉。那麼究竟怎麼算是對於不容易中獎的號碼的有效過濾呢?這裡給大家詳細解釋一下。 首先，這裡牽扯到了所謂的理論概論，也就是說你選的指標理論上有多高的中獎幾率。比如一個彩票，有100組可選號碼，25注為指標，那麼這個彩票的理論概率就是25%，如果指標是30注，那麼中獎概論就是30%。在彩票的玩法中規定，低於20%的指標都稱為小概率指標，簡稱小指標。因為小指標的中獎率偏低，所以中獎的獎額也就相對較高。下面我們以小指標的彩票玩法為例，介紹一下資料分析軟體(data analystic software)在這裡面的計算應用。 假設我們在資料分析系統里設置一個欲中獎概率14，再把理論概論設定為5%-20%，搜索一下指標，就會發現有一個特點，這些搜索出來的小指標在中出之後的10期會出現重複再中的情況。根據這個假設，對比了2015年某彩票下半年出現的81次小指標的情況，居然有75次符合上面的推論結果，在中出10期之後又再次中出了。 鑒於以上的假設和推算，說明資料分析軟體在這裡面的計算是起到了一定作用的。這在彩票的玩法中被稱為回補，按照資料分析的結果對容易回補的數字進行集中投注，中獎概率就會大大提升，這也是為什麼很多彩票類的資料分析軟體宣傳自己可以通過運算推算，有效控制和提高中獎幾率的原理。

近年來，信息時代的發展呈現出了數據的巨大潛力，尤其是數據分析軟體的問世，讓數據分析(data analystic)充分體現了它的巨大價值。那麼未來一段時間，數據分析軟體的功能將會呈現出怎樣的發展趨勢呢?以後的數據分析工具又將具備愛哪些讓人感到驚喜的功能呢? 功能一：接軌雲計算 雲計算也是信息時代里的新興產物，它本身並不是為數據統計而生，但是在應用中卻著實讓數據分析的應用有了更高的技術拓展。目前的發展情況來看，數據分析軟體（data analystic software）的應用以及逐漸開始往雲計算的方向遷移，也因為數據分析要依靠於穩定的、可靠的、安全的平台環境，所以目前許多國外的數據分析工具，已經是在雲計算分析平台來建立。 同時，因為雲計算平台的成本低、性能高的特點，這樣的發展趨勢將會逐漸成為主流。國內的很多著名的數據分析軟體也開始基於雲計算平台的應用，來提供數據分析訪法方面的相關服務與諮詢。目前國內數據分析軟體市場還沒有完全成熟，這樣的應用平台無疑將發揮巨大的潛力。 功能二：突出可視化 數據分析可視化是現下數據分析軟體最流行的應用技術之一，可視化，顧名思義，是將數據分析的過程或者結果用圖表的方式展現在平台上。這也就要求數據分析工具的平台必須要有非常強大的圖形渲染的功能，還要配置可視化的豐富效果，用以滿足使用者的各種不同需求。 功能三：定製化 每個用戶、每個行業的需求都各不相同，那麼真正功能強大的數據分析軟體需要在處理出核心數據問題的同時，滿足數據的個性化需求，增加用戶對於數據處理的介面和數據結構的可擴展性，實現針對數據分析的各種不同的具體需求。 總之，隨著數據分析軟體的不斷發展，未來的軟體工具肯定要適應多樣化的數據處理需求，才能實現價值最大化。而對於數據分析軟體的開發，也需要數據分析這項內容的全部參與者一起來參與，共同提高數據處理的效率效果。正所謂，發展需要跟隨需求的腳步，因為數據分析的需求逐漸豐富化，所以數據分析軟體的發展勢必要以滿足日益增加的智能化、可視化、定製化數據分析特徵為核心，加以量化和提升，方能實現數據分析功能的綜合性優化。

現在的大數據信息背景環境下，大數據分析工具（data analystic tool）仍然是傳統的技術數據分析模型，主要在數據篩選、過濾等方面進行統計分析，但現狀是，由於各行業電子商務的快速發展，結構化的數據越來越少，反之，非結構化的數據逐漸增加，這對數據分析的難度，無疑提出了更大的調整，僅靠傳統的技術分析模型遠遠無法滿足大數據的分析需求。那麼大數據的處理分析工具要何去何從呢? 一、軟硬體互相結合 要對大數據進行最佳的優化，僅僅只靠硬體基礎的話，局限性非常大，更重要的是數據優化的軟性方案。只有將軟硬體兩方面完美結合，才能將本已成熟的數據分析業務推向更高的層次，滿足客戶大數據的最佳優化需求。同時，隨著硬體基礎不斷的完善，設計更強大的軟體方案，相輔相成，達到與客戶之間更高效的合作。 二、分析方式不斷優化 現階段對於大數據的處理一般是集中在數據規模的處理、數據分析（data analystic)方式的優化等方面的討論。其中，分析方式的優化更為突出，特別是隨著自我修正的方式不斷發展，服務渠道也發生了很多的變化，對於現有大數據分析軟體的缺陷部分不斷進行優化，設計了很多彌補之處，讓數據的自我修正更好的取代了傳統的數據分析方式，達到更好的分析效果。 三、新模型的發展 為了讓大數據分析發揮更好的分析以及決策作用，新型的機器學習模型誕生了。它是在假設的基礎上產生的模型，並且在未來將得到更好的發展和應用。目前，這種機器學習模型還處在實驗的階段，不過我們相信，在這個技術通過不斷的實驗和完善之後，一定可以為客戶實行更大的價值。比如降低風險方面，舉個例子，銀行業的大數據，如何保障它的安全，及時發現壞賬等問題，都得通過這個模型來慢慢建立和調整。因為就大數據分析而已，如果是基於這個機器學習的模型，那麼它的變數是可以不斷增加的，這樣，自然可以讓分析者在複雜變數的情況下也能快速的得出分析決策，而這正是機器學習的最大優勢。 綜上所述，未來大數據的發展，主要集中在人性化、智能化的方向上，通過這兩大方面的不斷提升，實現更加完善的大數據分析效果。

在現代社會，每時每刻每個角落都充斥著巨量資料和資料價值。但如果是具體到巨量資料的具體應用，則立刻變得十分模糊，難以捉摸。讓人有種雖然時刻面對巨量資料，卻不知道究竟為何物的感覺。直到新型資料分析軟體（data analystic software)的問世，讓人們感覺豁然開朗。 一、解開巨量資料雜亂表象 巨量資料是一項非常龐大的海量資料綜合，較之一般的資料顯得更加雜亂無章，也讓分析工作變得沒有頭緒，無從下手。不論是巨量資料本身還是針對次問題的資料分析軟體，都需要通過整合和規範來更好的體現它的價值。於是，隨著資料分析（data analystic)技術的不斷提升，專門針對巨量資料的立體式的，不間斷且有統籌功能的巨量資料分析工具出現了，讓雜亂的巨量資料開始變得有章可循。 二、解除資料孤島 現代社會，人們接受最多的是條資料，也就是各個行業和領域鏈條狀的資料結構，也是巨量資料的基本組成結構。這些條資料看似凌亂割裂，互不相通，所以很容易給人一種糊塗的感覺，不知道如何家裡利用和分析。而巨量資料分析軟體的功能，讓這些條資料架構進行有效的調整，通過各種資料分析路徑的匹配，轉化為高可用性的關聯資料，不再是資料孤島。 三、全新的資料分析工具 因為巨量資料分析本身複雜性的特徵，幾乎不可能被通過人工進行有效的分析，所以，對於巨量資料的有效分析只好通過專門的資料分析軟體來進行。新型的資料分析工具除了以上提到的特點，還專門配備了專業的資料分析相關人員，而只有軟體與人員的高度配合，相輔相成的合作模式才可以開創全新的資料分析模式，對巨量資料進行更有效、更有益的資料分析結果。 原本，我們對於以後巨量資料分析的認知和設想，主要是基於目前資料分析軟體的發展現狀，對未來的一些想像。而對於巨量資料未來的作用，也更多的是對技術、對科技發展的美好期望。從這個角度來看，現下新型巨量資料分析工具的出現，不但讓巨量資料本身變得有條理，可整理，還讓巨量資料在未來的作用能夠有所顯現，期待未來巨量資料分析工具能夠發揮更優秀的作用。同時，也更期待對於巨量資料的有效解析能夠讓我們的未來更加美好。

房地產行業從黃金時代進入白銀時代，企業E化建設被越來越多地提上日程。然而縱觀房企的企業E化之路，多半是坎坷，少數是成功。究其原因，從王石曾經的一句話就能看出端倪——「搞不懂IT，我就連董事長都辭掉」。 由下至上的推動成為最大障礙 目前房企企業E化建設的瓶頸究竟在哪裡？ 追尋源頭，房地產最早的企業E化建設就是運用軟體進行輔助管理。那時候，各部門依據業務使用部門級軟體，如財務部門的財務軟體，銷售部門的售樓系統。由業務部門發起需求，執行層提出需求，是自下而上地推動，更像是業務部門的企業E化。短期內，企業確實也見到效果了。例如，通過售樓系統，企業可以防止銷售部門的違規銷售行為，最大程度地控制公司資金。又如，通過項目成本系統，企業優化了項目流程，控制了資金流出的節奏，防止資金和時間的浪費。 但是，隨著企業的發展，規模擴大，布局擴張，由點到點的各業務部門企業E化之間缺乏聯動，各自為政，不能實現企業完整經營資料的共享和綜合分析，其實是浪費了信息和資料。這個時候就需要進行全局性的企業E化建設，這些已存在甚至優化程度已經很高的細部管理反而成為進一步變革的障礙。很多企業就面臨這樣的問題，原來的部門軟體，是用還是不用，棄之可惜，不棄，無法與整體規劃相融合。 決策層的眼界與意識決定成敗 從一些標杆房企的企業E化建設經驗可以看到，目前房企企業E化之路的關鍵，不是資金問題，也不是技術問題，而是是否有變革的決心和勇氣。決策層必須要有規劃的意識，才能讓企業E化系統恆久地發揮效力。房企自身存在的諸如觀念滯後、管理粗放、流程混亂、人才機制缺位等深層次問題，才是其企業E化失敗的核心原因。從決策層開始，企業上下建立起充分統一的思想認識，建立由點及面，由戰術到戰略的發展脈絡，經過堅持不懈的持續投入才能夠做好。 整體規劃，步步為營是關鍵 作為行業的龍頭老大，萬科在企業E化管理領域也一直處於領先地位。早在1987年，萬科就開始了財務系統建設。1997年，萬科成立了IT信息技術中心，成立之初就安排了8個人的編製，並且設立在集團辦公室下面，直接接受董事長王石的任務派譴，王石董事長當時甚至發出了「搞不懂IT，我就連董事長也辭掉」的宣言。之後，萬科先後上馬OA系統、財務系統、銷售管理系統和物業管理系統等等，並由深圳萬科向各地輻射。 認識到財務部門與公司業務運行關係最緊密，萬科在集團信息系統的整體規劃構架下，又實現了財務系統、成本系統和資金系統的一體化集成。新系統使集團完成了對全國約30家子公司的統一結算，在業務量增加了8倍的情況下，結算中心卻一直只有6名員工。依託財務集中管控系統，萬科在集團總部和400多家下屬公司範圍內實現了跨行業、跨地域、多機構、多項目需求的財務集中核算，這已經成為了他們內部重要的經營和管理工具。 現在，萬科設有專門的流程與信息管理部，由集團副總裁專門管理，這樣使得IT成為萬科決策層直接管理的內容，大大提高了管理效率。 房企紛紛練「內功」尋求突破 萬達、龍湖都設有專門的CIO（首席信息官）職位從事企業E化管理工作，綠城、華僑城等也在09年初投入百萬甚至千萬元用於企業E化系統的建設，企業E化建設已經成為房企精細化運營中不可或缺的關鍵一環。目前第二梯隊企業也紛紛開始內部企業E化建設，旭輝從去年下半年已經開始全面啟動，新城地產直接跨境，聯手了新加坡電信，整體規劃，分階段建設的企業E化管理平台「新雲「也即將啟動。 地產各界紛紛開始了「企業E化」的大動作，無論是藉助「巨量資料」「雲計算」還是「互聯網+」，都是流程精細化運作的體現，也是地產未來轉型發展的大趨勢。 那麼企業該如何消除企業E化的「壁壘」， 強化業務流程與企業E化工具的結合? 基於這樣的背景，帆軟為此舉辦2016中國百強地產CIO高峰論壇。屆時會邀請80多家地產企業的CIO，圍繞巨量資料、資料分析、數字領導力、雲計算、雲安全等新興技術，深入討論如何構建房地產企業資料存儲體系、運維體系、決策分析平台。 大會直播詳情請見： http://www.finebi.com/frestate/

擁有數據分析從業人員或者購買了高級的數據分析軟體（data analystic software)，並不完全等於具備了強大的數據分析能力。除此之外，人們對於數據分析方面的誤解，還有以下兩大方面。 一、數據分析算不上技術，也算不上報告 這是我們最常見的一點誤解，相信很多人都有這樣的誤解。因為當很多人提到數據分析（data analystic)的時候，都覺得這是IT人員的事情，他們認為數據分析是與技術有關的。實際上，數據分析的首要目的是將數據轉變為信息，在這一層面講，數據分析的技術確實只是數據分析工具，產出的是報告。 數據分析確實需要以技術作為基礎，但這也並不代表著數據分析一定需要IT人員來操作。舉個例子，財務管理方面也是需要利用數據分析軟體來生成相應的財務報告，但這項內容卻沒有由IT人員操控，因為這涉及到的是財務的審核與規劃。 除此以外，也有相當多的人不清楚所謂的數據分析與報告產出之間有何區別。其實，如果說報告里沒有核心信息能夠被翻譯成影響商業決策的見解，那這也就算不上數據分析，只是一份數據報告，僅此而已。 二、不懂業務的人難有見解 很多人認為，數據分析是需要有很強的業務基礎，才能對此有所見解，否則產出的報告都很那對業務有真正的指導意義，其實不然，原因如下： 首先，見解本身就不應該期望能夠從一份報告中得出，因為報告本身只不過是提供了一些數據的結論用以明示是發生了什麼，至於怎麼做，如何做，則不該屬於數據分析報告需要承擔的職責。 其次，尋求見解其實是一種探索並學習的複雜過程，它需要由熟悉透徹了解業務的數據分析師員來發起並負責，依據數據分析報告提供的數據結論，找到應該採取的正確行動，以期尋出具備可行性的見解。而尋找見解的過程本身就不應該包括不懂業務的第三方。 數據分析是一個奇妙的過程，它是數據和人直接的相互協作，是技術和人的鼎力配合，是一個集多責於一身的重要過程。其中，數據分析報告只是提供信息，更重要的是根據這些信息獲取有效的核心內容，並以此提出並實施見解的行動。沒有數據分析方法的技術，這個過程的難度會大大增加，過程也會更加複雜，因此數據分析的重要性也是不可替代的。