可视化仪表盘+数据挖掘，哪有那么厉害的数据分析软件！

在传统意义上来说，可视化就是利用计算机的图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论、方法和技术。通熟易懂的说法就是把信息转换成可见图形的过程。为人类和信息处理搭起了一座坚固的桥梁。对于人类来说，对于图像的理解能力比对文字的敏感程度要高的多，并且能快速的获取到需要的信息。

那么仪表盘又有什么作用呢？仪表盘可以促使用户注意危险信息并采取相应的措施；显示数据类型、趋势和异常数据；使用户预测可能发生的事情；把两个不同的图表连接在一起；分析数据的结构和重要信息；追逐信息路径、预测信息轨迹等等。

可视化仪表盘对于企业的运作而言意义重大，随着经济全球化程度的逐步加深以及全球市场的加速整合，企业自身的经营方式、战略定位、组织架构以及管理模式进行了一定的调整，以便最大程度地对企业资源进行整合，从而达到降低成本和提高效率的目的。实施企业数据服务管理正是企业加强管控、统一营运标准、保持企业竞争活力的有效办法。而企业数据服务管理成功实施的关键，又在于建设一个能够支撑其有效运行的数据挖掘分析系统，而可视化仪表盘就是其中一个关键部分。

数据挖掘分析系统重点之一就是进行数据挖掘。

数据挖掘可以分为三步：数据预处理、数据挖掘、后处理：数据挖掘要涉及的数据量是非常大的，而数据中很多都存在在一些缺失值和无效值，如果不把这些“脏”数据处理掉，那么做出来的模型将是失败的，实用性将会特别的差，所以数据预处理是非常有必要做并且重要的；完成了上一步之后，通常会将数据放到特定的模型中计算，再用标准去评判不同的模型，最后找到最合适用于我们的后处理，之后我们用最合适的方式将其展示出来。

如果将可视化与数据挖掘结合起来，那么将会是一款十分强大的BI工具了，让你再也不用为数据和数据展示而头疼了，今天小编就是为数据人带来了福利，现在就有那么一款BI软件——思迈特软件Smartbi，Smartbi融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求，提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能，提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求，满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求，实现“人尽其才”。

一、可视化仪表盘

1、提供丰富的图形资源库，报表图形任意切换，且不受维仪式、度量的限制。

2、支持业务主题和自助数据集，直接创建自助仪表盘。

3、内置导出引擎，多格式一键导出。

4、多元的地图功能：多种地图类型（染色、散点、热力），一键切换。

5、定时刷新数据，且对当前页面的所有组件生效。

6、能够使用富文本实现指标卡，支持插入单元格数据、组件及筛选器的字段。

二、大数据挖掘平台

数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。

1、操作简单

该平台通过直观易用的拖拽式操作可轻松实现数据准备，数据预处理、特征工程、模型训练、模型预测与评估的全流程，让用户轻松使用机器学习技术。除此，用户可通过对数据预处理操作、特征工程以及模型配置不同参数实现不同的任务需求。

2、丰富的数据预处理操作

该平台支持并行化的预处理操作，并支持多种数据预处理操作，例如：合并行、去除重复值、过滤空值、增加序列号、类型转换、随机采样、加权采样、分层采样、拆分等。

3、大量的实用算法

该平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、聚类、回归等算法，其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、渐进梯度决策树、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、渐进梯度回归树、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。

4、支持文本分析

面对生活中海量以文本形式存在的数据，抽取出未知的、重要的、有价值的知识，如词频分析，分析用户偏好、帮助知识管理、提升客户服务等。

这样一款拥有强大数据挖掘分析系统的BI工具，你心动了吗？

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