在企業辦公的過程中會涉及到很多的人員，同時也會涉及到很多方面的資料，人們需要將這些被涉及到的方面都統籌在一起才能夠更好的提升辦公的效率，在此過程中資料分析軟體起到了重要的作用，將計算機、網路和其他的要素等都統籌在一起，從而建立了協同辦公的模式，下面讓我們來看看它是如何起作用的。 之所以要建立一種協同辦公的模式，就是因為人們在辦公的過程中都希望儘可能的節省時間，儘可能的提升效率，而且一旦建立了這樣的模式之後就可以很好的降低成本，讓每一個人的辦公過程高效方便很多，整個公司的運行效率也會獲得顯著的提升。那麼，如何建立協同辦公的模式呢？ 先來看看在這樣的模式中都需要什麼樣的要素，網路在此過程中算是重要的環節，資料分析工具（data analystic tool）會充分的發揮網路的作用，它所建立的模式也是一種在線辦公的模式，讓每一個人都可以儘快的通過網路獲得最新的工作動態。 充分的利用信息化則是當前的協同辦公模式的第二個方面的特點，信息化的前提就是要充分的搜集各個方面的資料，同時還需要對上述的資料進行篩選，這樣才能夠進行更深入的資料分析（data analystic）和完善，通過恰當的資料分析方法，對資料展開分析之後的結果也會更為完善的展示在大家的面前。 當然，建立協同辦公模式的關鍵其實就在於溝通各個辦公人士，在不同的人群當中實現資源和信息的共享，互相分工合作，提升協作的效率，讓每一個人在這樣的模式中不斷的提升效率，更可以分享到更多的信息，從長遠來看，自然也就會讓整個公司的運營效果會更好。 除了上述的作用之外，它還可以建立一種知識信息的管理模式，凡是公司在業務運營以及日常的工作中所涉及到的知識和信息等都可以在該模式中有所體現，並且將這些資料信息和知識等構建成一定的知識信息管理門戶，從而為企業隨時驅動和使用。 資料分析軟體的出現極大的改變了人們的傳統辦公模式，在它所建立的協同辦公模式中不但可以搜集到更為廣泛和精準的資料，而且還可以針對資料進行深入的分析，更為關鍵的是它在公司內部人員之間建立一種資源共享的模式，從而從整體上提升了辦公的效率。

隨著網路互聯交流產生越來越多的數據、企業在發展運營也出現各類不同的數據，很多人面對這些多的數據，第一感覺就是無從下手，無法找到數據分析的開端，也無法準確分析數據變化的過程。人們對於這些數據的感覺就是忽近忽遠，而數據分析軟體（data analystic software）的出現就是解決這些看似雜亂無章的數據，那什麼樣的數據問題能夠通過數據分析工具來解決呢？ 一、解決大、亂、雜的數據 現今越來越多的人開始關注大數據並重視它的應用，而大數據最大的特徵就是海量的資料庫，這些數據往往彼此不相關，卻又包含著內在的聯繫，想要從這成千上萬中的數據中找到相互間的內在規律，人腦有限的記憶力是很難達到這個要求的，傳統的數據分析軟體很難滿足大數據分析龐大的工作量，現今的數據分析軟體正處於不斷升級中，為的是更好地解決大、亂、雜的數據所帶來的影響。 不論是什麼樣的數據或者數據分析軟體都需要按照一定的規律與規範進行整合，特別是數據分析方法的整合更為重要，因為它是理順雜亂無章數據的關鍵。數據分析軟體必須要保持不間斷地、連續地、高效地運轉才能更好實現數據的價值。 二、衝破孤島數據的不連貫性 在大數據時代，在行業內出現的數據一般是鏈條狀的，而鏈條數據主要表現在人類生活、生產等形成過程中，比如說現今大多的搜索引擎、電子商務平台、社交平台等形成的都是條數據，若是這些大數據單獨平行而存在，相互之間互不關聯、相互不產生作用，那麼容易造成數據與數據之間的割裂與不通融，這樣一種混沌的、不關聯的狀態將會大大限制大數據未來的發展。 數據分析軟體的出現衝破了這些孤島數據的不連貫性，數據分析師將這些不相連的數據通過數據分析軟體進行關聯和數據聯想，從而可以大大提升數據的價值以及實現力。同時，數據分析軟體通過高性能的連接以及負載架構的均衡找出最合適的分析路徑，從而將孤島數據轉化為連貫的數據。 數據分析軟體在一定程度上解決了大、亂、雜的數據以及孤島數據，使得人們能夠更好地通過數據分析（data analystic）利用大數據的作用，實現大數據在新時代下新的發展價值。

現在隨著大數據分析軟體的日益增加，琳琅滿目的大數據分析工具（data analystic tool）讓很多用戶都覺得難以選擇，有些數據分析軟體更是有著類似的功能容易混淆，用戶僅靠細微的差別是很難將它們完全分清，最重要的區分因素和選擇關鍵在於企業自身的能力以及在數據分析方法的成熟度，那麼如何才能選擇適合的大數據分析軟體呢？主要在於要考慮數據分析軟體的易用性、演算法複雜性和價格等各方面的因素進行綜合考慮。那麼選擇大數據分析軟體的標準有哪些？ 一、滿足分析多樣性的特點 現今隨著眾多企業發展模式的不同，對於數據分析軟體的要求也各不相同，企業用戶需要數據分析軟體能夠根據不同的案例以及類型做出不同的分析，從而建立特定的分析模型，比如回歸、聚類、行為建模等。根據企業當前的發展需要去選擇能夠支持多種分析功能的數據分析軟體才是選擇最重要的標準。 數據分析方法的多樣性不僅包括分析模型的多樣性，同時也包括統計工具和語言的多樣化，很多的數據分析軟體都會採用資料庫集成和用戶自定義功能相互結合的方式，作為數據分析軟體，能夠識別更多的分析語言也是特別重要的手段之一。 二、能夠包含最大範圍的數據分析 數據範圍分析是另外一個選擇大數據分析軟體的要點，現在數據分析涉及的範圍非常廣，比如結構化和非結構化信息、本地資料庫和數據倉庫、基於雲端的數據源等，企業用戶在選擇時需要考慮如何選擇合適的分析工具進行數據分析、各種數據種類的需求方式以及所需要處理的數據量有多大，以滿足大範圍的數據分析要求。 三、擁有非常高的擴展性能 數據分析軟體一般不僅只用一次，它需要反覆多次的使用，但是在使用過程中需要考慮它的擴展性，有些企業的數據量以及分析需求較高，那麼企業用戶在選擇時一定要選擇支持擴展的數據分析軟體，同時需要具有較高的性能和協作便利性。小企業所選擇的數據分析軟體可以不具備與可用資源擴展兼容的特點。 大型企業用戶最好選擇高性能、功能較為高級的數據分析軟體，因為它需要更多的協調性，同時能夠適應整個企業的協同運營。小型企業用戶在選擇時可以選擇靈活性高些的數據分析軟體。

隨著數據分析軟體（data analystic software）在大數據時代的全面應用，很多的軟體開發公司也一直致力研究開發新的數據分析工具，以便於更好地為企業提供服務。日前FineReport將各項的數據分析技術加以整合，深入挖掘了更集成、更核心、更專業的數據分析軟體,從而提供更加專業、個性更加獨特的數據整體解決方案。目前所推出的多種數據分析軟體主要包括以下幾個特點： 一、數據分析演算法流更快捷更智能 據FineReport介紹，目前所推出的部分數據分析軟體是以演算法流作為基本構造， 它包含優化後的流程以及擁有不同數據的整合方法，在實際應用中更有優勢，只要在演算法流中添加需要分析數據就可以立即得到相應的數據分析（data analysis）結果。它不僅可以完整地保留分析的過程，同時還能實現更加準確智能的分析過程，讓用戶無論是對分析的過程還是結果都能夠一目了然。 數據分析方法中的演算法流另外還有一個優勢就是可以實現一鍵處理，它將整個數據處理按不同的級別進行串聯，然後進行優化整合，將預測、驗證、訓練等一同加入到演算法流中，從而實現快速得到分析結果。 二、減少用戶操作實現同步建模、驗證與預測 數據分析工具中應用演算法流，可以為用戶提供更多的便利，用戶可以從添加數據建模、驗證與預測數據組建最基本的數據分析模型，基於這種模型引入將要驗證以及預測的數據有利於更快地得出分析結果。 三、智能數據更易載入到資料庫 數據分析軟體的基礎就是資料庫，擁有更加智能化的數據進行載入可以增加數據的匹配性，減少數據類型與長度、數據與字元等不符的情況發生，智能數據載入不僅可以實現複雜情形下的數據載入，同時也可以實現匹配度更高更準確的數據載入。 四、增強用戶體驗感 FineReport所推出的數據分析軟體更方便用戶進行操作與體驗，無論是用戶偏好設置還是自定義報表設置都可以很快實現。 數據分析軟體的發展與創新是日新月異的，各大軟體公司也在不斷調整自身結構創開發更高級的數據分析軟體，它未來將向著深度化、智能化、高級化的大方向快速發展。

在很多商業經營行業，一提起數據分析就不會讓人覺得陌生，這是因為處在大數據時代下，數據分析（data analystic)工作已經成為了企業不可或缺的重要工作項目之一。面對龐雜的數據分析工作，合適的數據分析軟體（data analystic software)就顯得尤為重要了。那麼，如何選擇合適的數據分析工具，是一件讓人頭疼的問題，下面，就讓我們一起來了解一下吧。 第一、數據分析的範圍 對於不同的企業來說，數據分析軟體也並不是完全相同。這是因為數據分析軟體所進行分析的範圍會涉及到很多方面，包括非結構化信息和結構化信息，大數據平台的數據，數據倉庫，雲端上的數據源，本地資料庫等等，諸多的數據信息具有不同的分析範圍，而且，不同的數據分析軟體所作用於數據管理支持的程度也是存在區別，所以，在選擇數據分析軟體的時候，要充分對數據獲取和處理的範圍進行區分。 第二、高性能和擴展的相關支持 企業對於數據分析軟體是否需要具備可擴展的性能，是根據企業的數據分析量和分析需求來進行決定的。如果企業的數據量不多，那麼其選擇的數據分析軟體就可以選擇入門級別的軟體類型即可，不需要具備可擴展的性能特點。 第三、協作性 當企業的規模越大，對於數據分析的工作要求就會跨越多個部門，甚至多個數據分析師。所以，為了能夠加強各部門對於數據結果的分析和解釋，就需要擁有更多的協作模式和方法。通過藉助數據分析軟體的商業擴展、數據共享等模式，能夠有效的提高各部門之間的通力協作，讓數據更加完善高效。 第四、廠商的規模以及產品的集成 廠商規模以及產品的集成問題，與企業的規模大小有著非常重要的聯繫。如果說企業規模大，選擇具備整套數據分析的軟體，能夠更為妥善的對數據進行企業級的處理與許可。而如果企業的規模較小，小型廠商的產品則能夠更為靈活的對數據進行處理，更加具有一定的緊密性。 選擇合適的數據分析軟體，可能在目前看來還讓人有些摸不著頭腦，不過，只要在選擇軟體的過程當中，能夠有效的對以上內容進行參考，一定能夠起到很大的幫助作用。

財務報表分析 財務報表分析是以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據，採用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動、分配活動的盈利能力、營運能力、償債能力和增長能力狀況等進行分析與評價的經濟管理活動。它是為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來做出正確決策提供準確的信息或依據的經濟應用學科。 財務報表分析的方法與分析工具眾多，具體應用應根據分析者的目的而定。最經常用到的還是圍繞財務指標進行單指標、多指標綜合分析、再加上借用一些參照值（如預算、目標等），運用一些分析方法（比率、趨勢、結構、因素等）進行分析，然後通過直觀、人性化的格式（報表、圖文報告等）展現給用戶。 財務報表開發 一般而言，報表開發主要是指開發財務方面的報表，例如資產負債表、利潤表、現金流量表、利潤分配表、庫存明細表等。 報表開發一般有兩種方式： 一：相當於程序開發，建立資料庫，設置Reporting Service工具，通過該工具建立報表。然後在VS程序里調用。組織SQL語句，把用戶習慣的方式把數據呈現在表裡邊。提供一個更直觀，更簡單的資料庫查詢窗口。 二：直接借用成熟的報表工具開發報表，工作量少，有比較完善的報表開發方案，但對於習慣編程的程序員而言，可能會不夠靈活。 報表開發維度參考 以下維度借用FineReport開發出的報表來展示 每日資金計劃 每日資金計劃維度報表開發需要注意幾個關鍵點： 1.日期鎖定 2.行頭固定：防止行名稱太多，展示時找不到項目名字，另外，表頭也需要固定，防止項目名稱過多，報表往下拉的時候找不到表頭。 資金計劃匯總 注意事項參考上面 每日店鋪業績小結 選擇部門的時候，日期需要鎖定 每日店鋪業績小結 日期鎖定

報表系統中有一些重要的更新和訊息需要及時和方便的推送給我們，這時候能夠推送到通訊軟體或者我們企業自有的行動app中就在方便不過了，今天就和大家分享一個以微信wechat為例子的專案，看看怎樣通過FineReport報表軟體推送訊息！ 場景1： 對於生產類的資料，往往需要監控某個指標是否在規定範圍內，如果超過了閥值，就要通知到相關人員去確認。 這種情況下，可以採用FR的排程設定，監控資料是否超過閥值，如果超過，則自動推送訊息至行動APP端。 場景2： 對於財務類的資料，如月報，不確定填報人何時提交資料的，就需要監控是否已經有新的資料提交上來，然後通知相關人員查看匯總資料。這種情況下，也可以採用FR的排程設定，監控是否有新的資料，如果有，則自動推送訊息至行動APP端。 問題： 在使用訊息提醒時，往往還會遇到一個要求，就是根據資料的不同，需要推送給不同的人。 專案： 我們以一個實際案例來看看推送訊息的使用過程，場景如下： 例如公司要求每個銷售在每月的1號至5號之間需要評估自己這個月的預計簽單額，並且填報到資料庫中月度目標額表中， 不確定銷售會在哪一天提交資料，因此需要監控資料庫是否有新的資料進來，從而推送訊息給這個銷售對應的區域經理。 在每個月的1號從資料庫中的合同明細抽取出各銷售本月的簽單額，與預計額比較，然後推送給銷售告訴他上月銷售目標是否達到。 示意流程圖如下： 相關模板及排程設定設置： 1、監控資料是否更新 這個方案中是用資料庫的觸發器來監控的，大體思路為： 原始資料庫表為plan，新建一張資料庫表plan_new用來保存插入的新資料，在資料庫中定義觸發器如果插入了新的資料，則將新資料保存到plan_new中 填報模板為plan.cpt 註：當然這個監控資料更新可以不用這個方法，也可以使用其他方式，例如sqlserver的話使用CDC變更資料捕獲等方式來監控表資料是否變更，或者用報表來間接判斷等。 2、獲取更新，如果有更新的資料則自動通過wechat微信推送給區域經理 sql查詢更新表plan_new，做成模板plan_manager.cpt 打開排程設定，設置排程設定，模板選擇plan_manager.cpt 因為我們要實時監控，所以執行頻率如設置每隔一分鐘執行一次，當然如果不需要精確到一天的具體時間，可以設置每天執行一次或者每周執行一次，根據需要設置。 執行條件處我們採用公式判斷，B1單元格取的為更新的資料條數，如果B1=0，則表示沒有更新，那麼此次任務不執行 只有當B1>0即有更新資料時，才執行。 生成的結果名字為「銷售預估簽單額」，注意需要給用戶設置可以訪問這個目錄的許可權 並且設置推送wechat微信消息 我們來查看一下效果，模擬銷售A在2015-11-01 15:00錄入的資料 我們來看一下定時器的後台監控，可以看到，在15:01分的時候，排程設定成功了，並發送了消息 而收到的消息則為A提交的資料 例如，我們在2015-11-01 15:05的時候，模擬銷售B提交資料，又會及時推送B的資料 打開消息，看到的是B的資料 3、將不同的資料發送給不同的人 到了下個月1號，我們從資料庫中匯總出每位銷售實際的簽單額，與預估值進行比較，推送訊息給對應的銷售，讓他知道他上個月的目標是否完成。例如，我們取到的資料如下： 這個時候，需要自動給銷售A、D推送訊息告訴他們沒有完成目標，而給銷售B,C推送訊息告訴他們完成了目標。 如果要實現這種，首先需要製作模板，將資料根據用戶進行過濾，實現不同的用戶登錄，只能看他自己的資料 例如這邊的模板real.cpt，在sql中資料用用戶名進行過濾 如銷售A登錄時，只看到銷售A的資料 然後我們再來設置排程設定 設置每個月的1號執行任務 結果報表為「目標完成情況」，設置根據用戶選擇不同的內容 然後在設置推送wechat微信消息 啟動後，每個月的1號就會把上個月每個銷售的目標完成結果推送給他。 而打開看到的只有他自己的資料，例如D收到的消息打開就是 其他 這個方案，不僅僅適用於推送wechat微信消息，也適用於推送訊息至app客戶端，只需將排程設定最後一步設置為「推送訊息」即可，如下圖：

如今，企業需要對抗一大波來襲的技術初創公司，這些公司行動敏捷，能快速適應外部環境的變化。為立於不敗之地，傳統企業不得不改變經營模式，將目光轉向IT以期獲得創新之源及競爭優勢。在此背景下，2016年里我們將會看到企業將IT的重點從「面向基礎架構」轉向「面向應用」 (application enablement)，投入預算將投入到應用開發、分析、以及大數據。這也為2016年將要湧現的一些IT關鍵趨勢做了鋪墊。 趨勢一、 IT技能和職能的轉型 今天的業務正受到社交、移動、數據分析與雲計算的洗禮而經歷轉型。為應對轉型挑戰，IT必須拋去枯燥繁瑣的工作，將人員從基礎架構管理與運營中解放出來，著眼於雲計算實施、分析、開發運營(DevOps)、移動，以及業務解決方案等領域，開發專項技能。這種IT技能的轉變涉及到文化改變，需要得到企業與IT領導的支持。 趨勢二、DevOps 加速應用交付 開發運營(DevOps)將在企業加速應用交付中發揮更大作用。開發運營(DevOps)是一種軟體開發方法，是指在應用生命周期中運營和開發工程師協同合作以實現較高的IT性能。根據Puppet Labs 2015年開發運營情況報告，擁有高IT性能的公司更可能會獲得超出預期目標兩倍的營利、市場份額及生產效率。 趨勢三、數據倉庫（Data Warehouses）過渡至數據湖（Data Lakes） 大數據分析涉及到海量的異構數據 (heterogeneous data)，這些數據來自不同渠道及不同知識領域。數據湖將這些數據源按其原始狀態匯聚一起，然後直接利用應用加以分析，同時還可整合到現有的數據倉庫，避免浪費已經投入的資金。 趨勢四、IT將掌控對分析平台的配置 企業領導將目光轉向IT並投資於分析平台，認可IT對於企業的安全、數據隱私、整合、服務水平的重要性。這將扭轉「企業使用自有分析平台與工具，導致數據孤島」的局面。 趨勢五、融合服務替代參考架構 融合解決方案的實施逐漸取代集合各種最佳實踐的參考架構。融合式基礎架構帶來了更先進的平台，能夠更好地調協管理IT資源，從而獲得更高的成本效益，節省了時間。 趨勢六、從內存資料庫 (In-memory Databases) 獲得動力 在今天的實時業務環境下，快速報告與分析具有明顯的競爭優勢，因此，向內存資料庫轉移的勢頭會愈發強勁。合并SAP業務包至 S/4 HANA 內存資料庫，融合解決方案以及雲服務提供商的湧現，將大大簡化IT，推動這種遷移趨勢。 趨勢七、快閃記憶體設備開始替代高性能硬碟 具備「容量-成本比」優勢的TB級快閃記憶體設備的出現，使得其有能力與高性能的15K轉硬碟一較高低。因此，2016年交付的大部分存儲系統將會包含一定比例的快閃記憶體，以提升反應時間，消減管理存儲性能的成本。 趨勢八、企業為下一代雲計算作好準備 根據《經濟學人》的研究，一些最佳實踐將幫助企業領導從雲計算中獲得最大利益，其中包括：改善供應商選擇;根據任務選擇適當的雲服務;更好的利用集成器，連通雲服務與現有IT基礎架構;利用雲計算改善業務運營，提升員工效率。 趨勢九、純粹的IT基礎架構公司將受到衝擊 隨著IT更多關注於應用交付、分析以及物聯網，純粹的基礎架構公司將不得不面臨收益下滑的境地。為了應對這種局面，它們將拆分部分業務，收購新的基礎架構公司，或與其它基礎架構公司合并，以實現規模經濟。但是從長遠來看，他們將不得不整合 IT 與運營技術，圍繞關鍵型物聯網以及公共安全、交通、健康與生命科學等領域的交付解決方案。 趨勢十、IT在第三平台中將扮演領導角色 在企業因社交、移動、分析及雲計算(統稱為第三平台)驅動轉型的過程中，IT 將發揮更積極的作用。與認為IT 不在推動企業技術中扮演主角的觀點相反，我們認為，IT可貴的價值就在於其能夠根據企業的安全需求、數據保護、可用性及協作要求，實施第三平台技術。如果IT不扮演這種領導角色，其結果將是信息孤島和重複工作，抑制企業成長。

現代人的工作的每一天都會有和資料打交道的機會，為了融入更多的資料，也為了更好的處理資料，對於java報表開發工具的使用是必不可少的，主流的軟體往往在能夠幫助用戶們開發出合適的報表的同時也會具有很多的屬性，這些屬性的存在也可以幫助用戶們更為精準的處理資料，下面讓我們來看看這些屬性都有什麼樣的表現吧。 能夠讓用戶們在桌面運用，也能夠在移動辦公中得到運用，使用戶在很大程度上擺脫了時間和空間的限制，隨時都可以處理報表，隨時都可以搜集資料和資料分析，同時在這些不同的平台上還可以進行報表的分類，還可以修改歷史等等，用戶在組織和管理報表的過程中就會簡單很多。 在很多人用戶看來，支持桌面和移動報表應用是一種最為人性化的屬性，除了整體的特點之外，用戶還可以根據目標設備自動來調節報表顯示的方式，從而優化了整個報表開發的操作體驗，在新的用戶界面中還有一些功能極具有個性化，比如說排序、分類和增強等，所有的功能都會讓用戶在使用中更為方便。 主流報表開發軟體還就的功能就是報表分類，有的時候用戶儘管處理的資料屬於同樣的類型，但是需要不同類型的報表來處理，用戶們就能夠將一些不同功能的報表組織起來，分類更為容易，即便是系統中成千上百的報表也可以很好的分類，所以用戶們在尋找自己所需要的報表時就會簡單很多，此外在報表伺服器中還可以創建系統級的報表分類，用戶也可以定義自己的分析，同時還可以將自己的類型報表進行歸類。 除了上述的屬性之外，報表中還可以修改記錄，並且將全部的修改記錄清晰的保存起來，報表在修改之後都會產生修改記錄，記錄中會對於修改人，修改的具體日期以及修改的備註內容等進行顯示，其他的用戶在看到修改結果之後就能夠追溯到原因，然後據悉預覽和設計一些歷史版本的報表。 這些都是主流報表開發軟體所具有的屬性，在具有了上述的諸多功能和屬性之後人們在利用該軟體來開發報表時就會更為簡單的，同時它所具有的諸多屬性也會讓人們在處理資料的過程中更為精準。

在互聯網時代中，每一個上網的人都會在網站上留下一定的痕迹，這些痕迹會自動的生成為資料，資料本身昭示著人們的行為、需求和傾向，因此對於企業和商家來說，這些信息至關重要，當然，想要從這些資料中獲得更多對自己有用的信息就需要對這些資料進行精準的分析，而在此分析過程中需要使用到資料分析軟體，那麼在對資料分析的過程中都有什麼樣的特點呢？ 資料分析軟體的主要功能就是對資料進行分析，原因就在於資料儘管是有價值的，但是這些價值並不是直接呈現出來的，而是蘊藏在其中的，所以就需要深層次的分析，更需要全面的聯繫的分析，這樣才能夠全面的把握資料所代表的含義，因此對於大家來說資料分析是一個不能夠避免的過程。那麼資料分析都有哪些特點呢？ 第一、廣泛性 這充分的體現在資料分析軟體所搜集的資料上，它從廣泛的範圍中搜集資料，有的是從一些社交網站中搜集而來的資料，有的是從一些網頁上搜集來的資料，還有的是從一些瀏覽器上搜集而來的資料，這些都能夠很好的表現出消費者們的一些傾向，只有搜集來的資料更為廣泛才能夠篩選出真正有用的資料。 第二、深刻性 資料分析過程中還充分的體現了深刻性，最為主要的原因就在於資料的價值不是從表面上就可以看出來的，有的時候需要進行深入的分析之後才能夠真正的掌握其中的含義，有了該軟體之後就能夠真正深入透徹的分析資料，分析潛在的客戶真正感興趣的內容，同時也能夠分析出商家和企業所真正應該努力的方向。 第三、關聯性 即是人們在分析資料的過程中會聯繫資料和其他的因素分析，從而更透徹的明白都有哪些方面的因素影響到資料，這些因素可能會成為日後改善的方向，同時也會成為具體原因分析中重點闡述的對象。 資料分析軟體成為了人們在日常辦公的過程中經常會使用到的一種軟體，它的出現能夠幫助人們更為全面和深刻的分析資料，尋找資料所具有的深層次含義，讓人們在運用資料的過程中更為得心應手。