数据挖掘平台（数据挖掘工具）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据挖掘平台的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、国内主流的数据分析报表软件有哪些？

• 2、哪些数据分析平台比较好?

• 3、报表工具有哪些

• 4、数据挖掘的应用领域有哪些

一、国内主流的数据分析报表软件有哪些？

国内主流的大数据分析软件有思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi企业报表平台、自助分析平台、数据挖掘平台、SaaS分析云平台。并且电子表格、自助分析平台、数据挖掘是同一套产品的不同模块。

思迈特软件Smartbi的设计方式，直接把excel当作设计器，只需要安装一个3.4M的插件，即可实现报表开发。也支持WPS开发报表。（打开excel的速度很快，5s内。没有分辨率的问题）可支持excel所有公式。

思迈特软件Smartbi针对数据准备的经验丰富，有自助ETL、业务主题创建、数据集、抽取数据监控。

报表软件靠不靠谱，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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二、哪些数据分析平台比较好?

广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）数据分析平台专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

“思迈特软件Smartbi”是企业级商业智能和大数据分析品牌，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。

自成立初期，思迈特软件Smartbi就一直坚持国产自主研发道路，先后获得软著数十项；同时与华为、深信服、新华三、达梦、麒麟软件、人大金仓等合作伙伴通力合作，共同打造产品销售、产品整合、产品应用的国产化可信生态体系，与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务。

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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三、报表工具有哪些

报表工具有很多的。下面我为大家列举几款可供参考：

1、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。

2、BIRT报表

BIRT是Eclipse-based开源报表系统，主要基bai于Java和J2EE的Web应用du程序中。

3、JasperReports

最流行和最常用的开源报告工具通常与ireport一起使用。

4、ActiveReports

ActiveReports 是一款专注于 .NET 平台的报表控件，全面满足 HTML5 / WinForm / ASP.NET / ASP.NET MVC / WPF 等平台下报表设计和报表开发工作需求。

选择报表工具我建议可以使用思迈特软件Smartbi的产品。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。

1、大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。它融合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。

2、自助分析平台：围绕业务人员提供企业级数据分析工具和服务，满足不同类型的业务用户，可以在Excel 或者浏览器中实现全自助的数据提取、数据处理、数据分析和数据共享。帮助企业推进“全民化、普惠式BI”，从管理层到一线员工，都能够从企业数据获取价值；打造企业数据文化，助力企业的数字化转型。

3、数据挖掘平台：通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。

4、SaaS分析云平台：全新一代云端数据分析平台，自助、快速搭建数据分析应用。

报表工具靠不靠谱，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。

四、数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：

(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；

(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；

(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；

(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；

一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：

美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。

Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。

Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

以上就是关于数据挖掘平台相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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