分析工具關鍵字列表
據Smart Industry報導，通用(General Electric)預測未來5年連網裝置的數量將超過全球人口，我們可望從物聯網(IoT)搜集大量數據，但Clockwork Solutions的專家不諱言指出，物聯網真正的價值不在于數據，而是經過全方位分析的數據。
數據要化為可行的洞見，必須先經過分析，才會發現模式、趨勢和關聯性，讓企業領袖借此做出明智的決策。數據要化為可行的洞見，必須先經過分析，才會發現模式、趨勢和關聯性，讓企業領袖借此做出明智的決策。
我國安防行業迄今已有35年歷史，已成為體量巨大、體系完備的成熟產業。目前我國的安防市場尚未飽和，隨著存量產品更新、海外市場的開拓和民用領域的興起，預計到2022年，安防行業市場規模將達到近萬億。
摘要：商業智能可以定義為獲取和轉換原始數據的技術和工具，這些信息可以為業務運營提供有意義的好處。商業智能可以定義為獲取和轉換原始數據的技術和工具，這些信息可以為業務運營提供有意義的好處。
語義引擎被用來應對非結構化數據多元化給數據分析帶來的挑戰。大數據分析還有很多方法，其最終目的是實現數據價值，利用大數據分析的手段讓大數據不再是巨大的負擔，而是潛在的黃金。
隨著開放源代碼工具可以訪問的SAS Viya的發布，公司正在放棄發布一個完整軟件的傳統方法。但隨著開源分析工具的出現，企業比以往任何時候都有更多的選擇，這些工具正日益成為數據科學家和業務分析師的首選。
互聯網發展至今，分析工具也發生了根本性變化，以前的網絡分析可能只有點擊計數的工作。最后，由于Localytics允許開發人員跟蹤用戶在應用中的路徑
有時候大數據分析似乎總是在原地踏步，似乎數據信任的問題阻礙了數據分析的進一步應用。Forrester研究公司在2016年7月發起了一份調查報告，針對KPMG（畢馬威會計事務所）管理的2165位數據和分析決策制造商進行調查。
對于大數據，有觀點認為有了足夠大的數據集，分析的統計方法就是非必要的。雖然“N等價于所有”的理論在短短幾年前還是革命性的產物
如果分析工具與企業業務需求不匹配，那么即便最好的高級分析工具也是注定要失敗的。在一線采用分析工具的關鍵所在 分析團隊經常會收到這樣的提醒：要尋找投資人并解決與業務線相關的項目。
大數據環境下，基于Hadoop和Spark等技術的部署更加廣泛，先進的分析工具可以幫助企業更加有效地利用數據。
考慮到現有技術解決方案的復雜性與多樣化，企業往往很難找到適合自己的大數據收集與分析工具。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬于一款業務開發平臺且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。
交叉分析法：通常是把縱向對比和橫向對比綜合起來，對數據進行多角度的結合分析。可以得出結論：Android端在二季度新增用戶降低主要是由于A預裝渠道降低所導致的。這個過程中，轉化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法進行分析。
那些生活在高科技世界里，并把“社會化媒體營銷”、“Facebook營銷”以及“內容營銷”這種詞語掛在嘴邊的營銷人員，其實并不真正地理解營銷策略、營銷渠道與營銷內容之間的基本區別。
雖然認知計算和互聯網在數據分析領域常被人們提及，但很多企業仍然優先考慮傳統的BI分析工具。Dresner咨詢服務的最新報告表明，即使是先進的商業分析工具，如認知計算、機器學習和互聯網等蓬勃發展，企業仍然熱衷于選擇傳統的BI分析工具。
來自美國富國銀行（Wells Fargo）的企業模型風險部副總裁劉維政表示，對于富國銀行，“萬物皆可分析”是一個立體的構面。來自沙特電信客戶生命周期管理的總經理Luca Decarli進一步補充道，監控和風險控制也是“萬物皆可分析”所應關注的方面。
SDN通常被網絡專業人士描述為將控制平臺和數據平臺分離開來，雖然這在技術上沒錯，不過這種描述并未凸顯出SDN的實際效益。可能有人會認為在我們正視SDN分析之前軟件定義網絡無法真正實踐，當然，也不刨除這種可能。
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