數據分析使企業能夠分析其所有數據（實時，歷史，非結構化，結構化，定性），以識別模式并生成洞察力，以告知并在某些情況下使決策自動化，將數據情報與行動聯系起來。當今最好的數據分析工具解決方案支持從訪問、準備和分析數據到實時分析和監視結果之間端到端分析過程。下面我們來一起看看數據分析用什么軟件吧。 一、數據類型 在進行大數據分析時要明白分析什么數據，大數據要分析的數據類型主要有四大類： 1、人為數據 非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。 2、交易數據 大數據平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。 3、IoT數據 這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、家用電器和工廠機器。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。 4、移動數據 能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據到個人信息資料或狀態報告事件。 二、數據分析工具功能 1、數據整理/數據準備 良好的數據分析解決方案包括可行的自助數據整理和數據準備功能，可以輕松，快速地從不完整，復雜或凌亂的各種數據源中收集數據，并進行清理以方便進行混搭和分析。 2、商業智能和報告 分析數據并向業務主管和其他最終用戶提供可操作的信息，以便他們可以做出明智的業務決策。 3、地理空間和位置分析 如果您的分析解決方案不包括地理空間和位置分析，則分析大型數據集通常沒有任何意義。將這一層智能添加到數據分析中，使您可以開發見識并發現以前可能從未見過的數據中的關系。您可以更好地預測最有價值的客戶在哪里，以及他們購買產品的途徑。 4、數據可視化 為了從數據中收集見解，許多分析師和數據科學家依靠數據可視化或數據的圖形表示來幫助人們直觀地探索和識別數據中的模式和異常值。出色的數據分析解決方案將包括數據可視化功能，從而使數據探索更加輕松快捷。 5、機器學習 機器學習涉及使用算法迭代分析模型的自動化，這些算法可以從數據中反復學習并優化性能。借助適用于大數據的機器學習算法，您可以使計算機工作，以尋找新的模式和見解，而無需對它們的外觀進行明確編程。 6、流分析 在緊要關頭處理實時事件已成為當今數據分析的一項關鍵功能。實時從IoT流設備，視頻源，音頻源和社交媒體平臺中提取數據是當今頂級分析解決方案的一項基本功能。 7、預測分析 今天，業務數據分析的最大用途之一就是預測事件。預測分析涉及獲取歷史數據并創建模型以幫助預測未來事件。例如，預測何時機器將發生故障或在特定時間在特定商店需要多少庫存。 三、數據分析工具介紹 億信ABI作為一站式數據分析平臺，融合了ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用等核心功能。億信ABI是一個幫助企業挖掘數據價值、驅動企業進步的商業智能平臺。幫助企業任何角色快速處理數據、進行分析及決策。它既能支持對分析表進行數據回填設置，又能完成數據融合，提升數據質量，服務數據分析。