随着数字化时代的来临，企业面临的数据处理与分析问题越来越多，近几年冒出了众多的BI工具，都着重强调其数据可视化效果有多好。诚然，数据可视化效果是很重要，清晰亮丽的各类图表，狂拽酷炫的动态大屏展示，看起来真的很爽。但是，可视化只是BI工具的最终呈现效果，企业做数据分析不是仅仅把表做好看，真正的数据分析需要数据的获取、清洗、形成报表、得出结论等一系列工序，最终为企业管理者提供决策支持。
数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。其中前者的计算机建模及实现过程通常被称为监督学习，后者的则通常被称为无监督学习。预测主要包括分类 – 将样本划分到几个预定义类之一，回归 – 将样本映射到一个真实值预测变量上；描述主要包括聚类 – 将样本划分为不同类（无预定义类），关联规则发现 – 发现数据集中不同特征的相关性。
数据处理是BI中不可或缺的一个环节。目前，企业需要使用ETL工具从分布式和异构数据源（例如关系数据和平面数据文件）中提取数据到临时中间层进行清理，转换和集成，并将这些数据从前端导入到集中式大型分布式数据库或分布式存储集群最终被加载到数据仓库或数据集市中，并成为在线分析处理和数据挖掘的基础。数据处理系统的性能与优劣直接影响数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行数据处理时，要根据数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现数据质量的最优化。
在众多的BI工具中，亿信ABI绝对是比较全能的一个。其融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。平台内置了数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
预测挖掘：
多样的算法：分类分析，关联分析，回归分析，聚类分析，时间序列预测等等。
全程可视化：不懂算法也不用担心，拖拽式操作轻松掌握数据挖掘。
模型评估：提供科学的模型评估方法，根据评估结果智能的推荐最佳模型。
数据处理：
构建数据仓库：用于帮助政府和企业构建数据仓库。
ETL工具：通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度。
一体化：无需多套工具，数据处理和分析完美衔接。
△ 可视化ETL数据处理
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/228846.html原文链接：https://javaforall.net
