大数据处理及分析方法？数据分析软件轻松搞定

对大数据的重视让很多企业都在纷纷寻找更好的大数据处理及分析方法？这款数据分析软件轻松搞定！

一、数据采集

虽然每天互联网都会产生大量的数据，对于企业来讲，要搜集对自己企业有用的数据才是真的大数据。首先都需要了解需要收集哪些数据。考虑到数据收集的难度和成本，大数据分析平台并不收集企业的所有数据，而是直接或间接相关的数据。企业应该知道哪些数据可用于战略决策或某些详细的决策，并且分析后的数据的结果是有价值的。而大数据的采集很简单，通过操作数据分析软件，利用多个数据库对各种数据进行查询和处理，并存储在相应的空间当中。Smartbi提供了强大的数据采集功能，既减少了开发人员的工作量，又可以满足业务人员的数据采集需求。

数据采集的功能和亮点 

1、Smartbi提供Excel数据批量导入功能，能够简便的将Excel数据，一键上传、数据入库的一种方式导入数据库，支持自动创建数据库表，业务人员可以自行选择增量或者全量的方式导入数据，导入后可与其它企业内部数据（关系型数据）一起用于后续的语义层封装和关联查询。 

2、回写填报  

数据填报满足数据收集需要，通过回写权限和规则定义，实现用Excel设计采集表单、Web填报数据，配置灵活便捷，支持在报表上直接进行数据填报，支持校验公式进行数据校验，支持多人填报，支持会签及分支的流程审批。可适用于单条数据采集、清单数据检验补录、调查问卷等采集场景，并且可支持在移动端进行数据填报。

二、导入以及预处理

采集所产生的数据虽多，但是却并不全是有效的，需要数据分析软件对其进行分析，而要想分析这些数据，就要先将这些数据导入到一个数据库中，并做一些简单的处理，这样可以集中删除一些无用但是占内存的数据，帮助企业更快的找到有效数，满足企业对数据的分析要求。

Smartbi通过封装ETL算法，将技术分离，可以实现业务人员进行自助ETL操作。自助ETL以工作流的形式实现为库表提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化工具，将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据模型，也可以增强自助数据集构建数据模型的能力。

自助ETL，无需单独部署，能够与Smartb无缝连接，允许将数据准备的结果，以数据表方式直接提供给BI使用。自助ETL采用分布式计算架构，同时单节点情况下支持多线程，这极大地提高了数据处理的性能，亿级的数据量处理时间可以达到分钟级。

ETL流程定制界面用于设计定制ETL工作流。如下图所示：

三、统计分析

通过Smartbi数据分析软件这些工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。

图：类似Excel数据透视表的操作示例

四、数据挖掘

与以前的统计和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何预设的主题，主要是基于对现有数据的各种算法的计算，从而达到预测的效果，以实现一些高级的数据分析需求目的。企业要想发展的更快更好，不仅仅需要对数据进行分析，还要做好充分的挖掘。从收集的数据当中，了解各种企业发展的情况，预测未来可能遇到等问题，并找到最佳解决方法，这是挖掘大数据最大的目的。

Smartbi Mining以互联网式用户体验为目标的全新产品设计，极简风格的流式建模，快速实现各种类型的数据挖掘应用，为个人、团队和企业所做的决策提供预测性智能。

平台具备流程化、可视化的建模界面，内置实用的、经典的统计挖掘算法和深度学习算法，这些算法配置简单降低了机器学习的使用门槛，大大节省了成本，业务人员可通过轻松拖拉拽组件的操作，进行可视化建模，完成模型流程的搭建，并能将模型发布管理。

该平台将机器学习系统做成更加通用的、简单易用的平台，可以帮助企业将相关业务轻易接入该平台，从而帮助企业利用机器学习的手段挖掘分析企业数据和解决相关的业务问题。

图：拖拉拽建模示例

Smartbi Mining汇集50+种数据挖掘算法组件，灵活建立业务模型流程，主要包含基本的数据特征处理、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法，以及支持Java和Python算法扩展。

任何数据都可能成为自身发展的阶梯。而数据分析软件是承接这一阶梯最好的桥梁。如今市场中有很多不错的数据分析软件，但是并不是所有的都适合自己企业发展。尤其是，国外的数据分析软件虽然功能多，但是不适合国情且价格昂贵。国内市场经过这么多年的发展已经逐渐涌现出一些BI市场上的“领头羊”。例如思迈特软件研发的Smartbi，有效的将数据仓库、数据挖掘以及OLAP技术融合在一起，并且操作界面简单，易学易懂，容易上手，在国内BI软件中着实使人有眼前一亮的感觉。国内的本土企业从易学性和实用性角度来看，还是应该更多地使用国内的BI产品和服务。

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