报表分析软件有哪些推荐？

发布时间：2022-10-14      游览量：1937

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现如今为了数据分析工具能有更好的运算运算能力，在对其进行产品设计时应充分考虑企业或相应终端对数据处理的具体需求，今天思迈特软件就来为大家讲解数据分析工具分析的设计要点以供大家参考。

1. 选择合适的操作系统

根据目前的情况，很多企业使用RedHat、Centos的开源版本作为基础平台架构进行统一的数据分析工具设计并在此基础上完成相应的数据处理工具设计。需要注意的是在操作系统的选择,完全基于大数据平台数据处理的需求,筛选的系统应用程序的操作系统可以满足需求,同时还要求其版本尽可能适应系统标准,确保过滤系统能符合系统支持的大数据处理平台。

2. 筛选和设计数据访问和预处理工具

事实上在海量数据信息的处理中，由于数据信息来源广泛数据不仅包含企业自身的数据，还包含了外部数据以及在经营生产过程中引入的其他信息。因此，也需要企业设计相应的数据分析和处理工具。其中的要求之一就是要实现对海量数据的有效访问并在获取数据信息后，能够实现对数据信息的预处理对获取的数据信息进行集成、分析、数据预处理等操作。

3.根据需求完成数据存储操作

数据存储顾名思义是根据系统设定的标准和要求将相应的数据信息引入数据库系统。目前，我们正在开发存储引擎，如前面提到的Hadoop、Hbase、Kudu等。在筛选数据存储工具时还需要结合需求，并根据数据存储的未来变化进行综合权衡。

4. 根据标准要求筛选和设计数据分析工具

在数据分析工具的设计中，目前常用的是Hive。Hive本身也是建立在Hadoop平台上的数据库，完全满足了基于不同标准的数据查询需求。在数据挖掘中，基于SQL用户可以充分利用HDFS大规模数据集对相应的数据信息进行搜索和查询。在此过程中为了充分满足系统数据检索和使用的要求将对黑斑羚进行释放有效补充蜂箱。这样，系统的数据挖掘处理不仅可以更好地实现避免并发，而且可以提高数据挖掘的有效性，以更好的效率促进数据挖掘的具体实施。

5. 数据显示与输出

基于大数据平台进行数据分析和处理的目的是输出最终的数据处理结果，以满足用户对数据的使用需求。这也是数据分析和处理工具设计的最终目标。

相应的分析和处理后的数据可以连接到主流的BI系统完成数据信息的输出，保证用户在终端上可以看到处理结果。

随着大数据的快速发展，人们的工作和生活环境发生了巨大的变化。在大数据发展的背景下，企业应充分站在大数据发展的背景下结合企业发展目标的设定，有效地引入和应用基于大数据平台的数据分析工具。通过合理的大数据分析，企业可以明确自身的发展现状以及在发展过程中存在的问题和不足。

一、数据处理
Smartbi大数据分析平台可接入多种数据源，支持多种类型数据的跨库查询，业务人员通过简单的拖拉拽式操作，可以自动关联不同数据库的数据。面对社保、公积金等大量数据，Smartbi采用分布式高速缓存，1秒内可以快速查询十几亿条数据。

二、财务分析
Smartbi一站式大数据分析平台为审计提供财务总体看板，业务人员能实时掌控财务情况，及时发现数据疑点。

财务分析

三、业务分析
当审计面对大数据量的清单明细查询时，Smartbi提供自助化的操作界面，通过简单的鼠标勾选数据字段与查询条件快速获得所需数据，并提供聚合计算、 告警规则、重定义表关系、改变条件组合逻辑等功能。

业务分析

另外还采用了“类Excel数据透视表”的设计，能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。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。

类Excel数据透视表

四、报告自动生成
Smartbi 将Office Word/PPT/WPS作为报告的开发工具，基于报表体系制作可刷新数据的报告模板，将数据从IT环节贯通到办公系统。数据一刷即变，提高报告的制作效率。

自动生成数据报告

五、复杂报表和数据报送
Smartbi一站式大数据分析平台提供丰富的报表资源，囊括分组报表、清单报表、交叉报表、列表报表、多源报表、分片报表等各种类型报表，最大程度满足用户对报表的需求。

交叉报表

六、审计大屏可视化
Smartbi提供了面向业务人员的仪表盘设计工具，简单易用，业务人员10分钟即可轻松掌握。

数据分析师的最重要任务永远是解决问题，这也是分析师的最大优势，无论是生活还是工作中的问题，我们都要很快找到较优解。

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