美林數據技術股份有限公司創建于1998-03-16，經歷快速發展，已經發展成為一家頗具規模和成效的數據可視化工具、大數據分析工具x332099n的公司，是中國商務服務、IT軟件服務、其他軟件服務行業的標桿企業之一。

   美林數據技術股份有限公司堅持以BI可視化、機器學習、自然語言處理的持續技術創新，為廣大客戶不斷創造TEMPODATA價值。美林數據在浙江省、吉林省、舟山市、寧波市等地都設有分支機構，近101-500人人員專注于哪里的工業大數據行業的創新發展；并且憑借不斷增強的數據分析平臺哪個好創新實踐能力贏得了廣大客戶的信任與合作。 延伸拓展 詳情介紹：大數據分析大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V，數據量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價值（Value）。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。前端展現用于展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho，Spagobi，Openi，Birt等等。用于展現分析商用分析工具有StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos，BO，MicrosoftPowerBI，Oracle，Microstrategy，QlikView、Tableau。國內的有BDP，國云數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。數據倉庫有TeradataAsterData，EMCGreenPlum，HPVertica等等。數據集市有QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。大數據分析的六個基本方面1.AnalyticVisualizations（可視化分析）不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。2.DataMiningAlgorithms（數據挖掘算法）可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。3.PredictiveAnalyticCapabilities（預測性分析能力）數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。4.SemanticEngines（語義引擎）我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.DataQualityandMasterDataManagement（數據質量和數據）數據質量和數據是一些方面的實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。6.數據存儲，數據倉庫數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載（ETL），并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。

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