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          Pentaho Business Analytics
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          訪問次數(shù):112更新時間:2022-03-13 15:07:51

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          產(chǎn)品簡介
          現(xiàn)代化的、簡單且交互性強的商業(yè)分析解決方案
          產(chǎn)品介紹
          Pentaho Business Analytics商業(yè)分析解決方案提供現(xiàn)代化的、簡單和交互式的方式,使商業(yè)用戶可以訪問、挖掘和混合所有類型和大小的數(shù)據(jù)。由于*的分析方案越來越多,從基本的報表到預測建模,用戶可以從多個維度分析和可視化數(shù)據(jù),并且限度減小對IT的依賴。同時,實際的移動設計體驗使得用戶無論身處何地,都有很高的工作效率。

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          * 關于本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考,精準產(chǎn)品資料以介紹為準,如需購買請先行測試。

          交互式可視化分析方案

          商業(yè)用戶擁有很強的自主性,可以實時訪問、分析和可視化任何數(shù)據(jù)。

          功能強大的交互式可視化

          • 交互式可視化分析有數(shù)據(jù)鉆取、lasso濾波、縮放和易于審查的屬性高亮顯示。

          • 交互式可視化庫中包括geo繪圖、熱網(wǎng)格和散點/氣泡圖。

          • 專業(yè)的可視化插件有助于開發(fā)*的可視化功能。

          • 為大數(shù)據(jù)量的快速思維分析提供了極大規(guī)模的的內存數(shù)據(jù)緩存。 

          • 真實移動體驗,支持本地手勢和全面的分析能力,包括內容創(chuàng)建。


          靈敏的圖形化面板

          交互式面板擁有高度圖形可視化界面,為商業(yè)用戶提供了一個關鍵的性能指示器,改善組織架構的性能。

          用于商業(yè)洞察的分析面板

          • 基于Web的拖拽面板設計,包括豐富的導航、數(shù)據(jù)鉆取以及一個過濾控件庫。

          • 為企業(yè)量身定制的面板。

          • 集成的Portal和mash-up技術將商業(yè)分析方案和應用的結合在一起。


          全面的報表解決方案

          可以完成多種報表的制作,自主交互式反饋到高容量,高度特化的企業(yè)報表。

          易于使用的交互式動態(tài)報表

          • 針對商業(yè)用戶,提供基于web的,直觀的交互式報表。

          • 針對高級用戶,提供豐富的圖形化企業(yè)報表設計器。

          • 以HTML, Excel, CSV, PDF and RTF等常用格式輸出。

          • 內存緩存,快速獲取結果。

          • 針對NoSQL面向市場的報表。


          流線型管理

          一組典型的高效開發(fā)和部署工具,使流線型用戶環(huán)境的管理變得很簡單。

          高效管理

          • 分析方案的安全性,內容權限,版本控制,鎖定和失效。

          • 的可靠性,備份和恢復功能。

          • 任務重啟和回滾與企業(yè)數(shù)據(jù)集成。

          • 通過內置報表進行性能監(jiān)測和審查。


          完整的數(shù)據(jù)集成

          支持從Hadoop,NoSQL,Analytic等相關任何數(shù)據(jù)源訪問,合成,混合以及傳遞數(shù)據(jù)。

          簡單的拖拽可視化設計器

          • 簡單拖拽設計,無任何編碼需求。

          • 自適應的大數(shù)據(jù)層輕松地添加大數(shù)據(jù)插件。

          • Hadoop的可視化MapReduce設計,可消除代碼,減小復雜度。

          • 源架構數(shù)據(jù)混合技術能滿足用戶全面分析數(shù)據(jù)的需求.

          • 支持所有數(shù)據(jù),包括大數(shù)據(jù)的編配和集成功能。


          預測性分析方案

          強大的、*的機器學習算法,數(shù)據(jù)處理工具和精密的分析方案可發(fā)掘有意義的模式,以及使用標準分析方法和報表無法發(fā)現(xiàn)的相關性。

          發(fā)掘數(shù)據(jù)中有意義的模式

          • 功能強大的算法,包括分類,回歸,聚類和關聯(lián)性分析。

          • 使用預測模型標記語言(PMML)導入第三方模型。

          • 使用Pentaho庫對模型進行存儲和版本控制。

          • 使用Pentaho數(shù)據(jù)集成對Hadoop 集群內外的模型優(yōu)化。

          • 算法并入了Pentaho的可視化界面。

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