Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。
数据导入。数据分析。一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。
数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模,得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况,行数据展示,和列查找展示。
搭建大数据分析平台到思迈特软件Smartbi看看,在Excel中对数据进行二次加工,告别依赖于IT人员处理的困境;数据有错误也不怕,能够对缺失、不规范的数据进行二次加工,并能将这些数据入库;不受限制的分析思路,按您的想法加工数据;将本地数据和线上数据结合起来分析。
数据分析平台靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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步骤一:开展大数据咨询
规划合理的统筹规划与科学的顶层设计是大数据建设和应用的基础。通过大数据咨询规划服务,可以帮助企业明晰大数据建设的发展目标、重点任务和蓝图架构,并将蓝图架构的实现分解为可 *** 作、可落地的实施路径和行动计划,有效指导企业大数据战略的落地实施。
步骤二:强化组织制度保障
企业信息化领导小组是企业大数据建设的强有力保障。企业需要从项目启动前就开始筹备组建以高层领导为核心的企业信息化领导小组。除了高层领导,还充分调动业务部门积极性,组织的执行层面由业务部门和IT部门共同组建,并确立决策层、管理层和执行层三级的项目组织机构,每个小组各司其职,完成项目的具体执行工作。
步骤三:建设企业大数据平台
基于大数据平台咨询规划的成果,进行大数据的建设和实施。由于大数据技术的复杂性,因此企业级大数据平台的建设不是一蹴而就,需循序渐进,分步实施,是一个持续迭代的工程,需本着开放、平等、协作、分享的互联网精神,构建大数据平台生态圈,形成相互协同、相互促进的良好的态势。
步骤四:进行大数据挖掘与分析
在企业级大数据平台的基础上,进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展,大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息,要想逐步实现这个功能,就必须对数据进行分析和挖掘,通过进行数据分析得到的结果,应用于企业经营管理的各个领域。
步骤五:利用大数据进行辅助决策
通过大数据的分析,为企业领导提供辅助决策。利用大数据决策将成为企业决策的必然,系统通过提供一个开放的、动态的、以全方位数据深度融合为基础的辅助决策环境,在适当的时机、以适当的方式提供指标、算法、模型、数据、知识等各种决策资源,供决策者选择,最大程度帮助企业决策者实现数据驱动的科学决策。
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