半岛o客服InetSoft产品信息:分析功能

这是一个有用的产品信息目录,和好处,InetSoft分析功能构建到它的商业智能软件的仪表板,报告和分析:半岛o客服

数据分析的三大支柱——每一个业务需求策略函数获得最大利润以及维持自身市场。多赚利润,维持市场的这些天是一个大问题。因此,要使用最新的数据分析技术,而不只是依赖于可用的数据。先进的数据分析包括三大支柱即速度、敏捷性和性能是重要的利用潜力。这些柱子加强本身的分析策略,提高您的业务多个折叠。数据分析的三大支柱是:速度敏捷性性能。正如我们前面提到的,你不能只依赖于可用的数据,从而决定对你的业务。,而你要把最新的数据分析技术获得的实时数据对市场情况和相应的设计策略。这种数据分析不能用通常的CPU。因为机器执行分析采取了大量的输入数据和处理它们使用一些数学工具来实现结果……

4信用合作社如何使用仪表板和分析方法——像许多其他业务,现在很多信用合作社正艰难应对连续技术采用和创新。有些人可能会发现自己在许多重要的技术趋势和面临越来越多的问题,如网络安全问题,fintech解决方案,和市场的挑战。在千变万化的银行业生存和发展,信用合作社需要投资于最新的行业技术。这种策略不仅提供一个竞争优势,但它也有助于吸引年轻人才,提高能力,以适应不断变化的市场标准。商业智能(BI)解决方案的仪表板和数据分析等的一些最有趣的技术投资选择信用合作社。采用机器学习,这些解决方案允许从当前和历史业务数据,做出正确的预测未来。世界各地的企业都投资于这些解决方案;事实上,全球BI和分析软件市场将增加至少30亿美元在2020年和2023年之间……

5数据智能营销行动的鼓舞人心的例子——如何使用数据来提高你的营销策略。数据分析和市场营销做一个完美的匹配,很多企业不合并这两个学科。而塑料横幅广告和放之四海而皆准的消息曾经是最重要的,在我们现代高度关联,消费者命令时更多的投资于一个品牌或一个业务。细分市场、产品或产业,与你的目标受众在个人层面上,激励客户忠诚度,并加速你的商业增长,采用数据驱动的方法你的营销活动....至关重要

5 v的数据分析-审查和分析数据的过程,以提取的见解和制定明智的决策被称为数据分析。它需要收集、处理和分析来自多个数据源的数据,包括数据库、电子表格、和网络平台,使用各种方法和工具。数据分析是:速度的5 v的体积不同价值的真实性。体积是指数据库中存在的数据量。数据的价值取决于它的大小。当你有一个巨大的数额,它被认为是大数据。这也是相对于可用的计算能力。但是一般来说,数据分析是建立在大量的数据的存在没有它不可能创建先进的机器学习和人工智能模型。科技界对AI需要处理进展,学习和理解大量的数据。想打败他们的竞争对手的公司必须有这样的数据开发和利用先进的分析。 The speed with which data is being accumulated and accessed refers to the Velocity. In this tech era, you can find huge amounts of data flowing in and out every day. This continuous flow of data must be quick so that it is available for businesses to use to their advantage at the right time. The market situation is highly competitive which demands creating timely strategies. This can only be possible with the help of big data...

6阶段的数据分析——数据分析的过程中观察和分析数据得出结论并做出明智的判断。为了收集、处理和分析来自不同数据源的数据,包括数据库、电子表格、和网络平台,使用一系列的方法和技术。数据驱动的决策和优化操作,数据分析采用在一系列的行业,包括商业、金融、医疗保健和政府。数据分析的六个阶段:请准备过程分析股票行为。每个数据分析都是为了解决一个问题。但是你不能选择一个合适的模型没有理解问题是什么。因此,在第一阶段的数据分析始于问正确的问题意识到这个问题。没有理解问题,你无法正确的决议。同时,发现问题可能是一个困难的任务。下面是一些指导方针来识别问题,提出正确的问题……

实现敏捷性分析与数据mashup——需要快速反应,快速变化的商业环境迫使组织加快业务决策。但能够迅速提问获得答案并不是一个简单的任务。而商业智能(BI)工具和应用程序已成为可行的解决方案,传统方法构建和部署这些系统是复杂的,笨重,昂贵的和经常未能跟上BI终端用户的需求和期望。往往,资源受限的IT部门负担过重BI请求,有时在几天,几周,甚至几个月来满足他们。面临的挑战是提供BI系统打破传统BI解决方案部署的模具通过消除这个瓶颈,分析转向业务用户。我们需要的是一个更敏捷方法,允许业务用户自助式BI需求。Ovum认为实现自助式BI敏捷性的关键驱动因素是数据mashup技术……

根据发现的结果分析——用户行为分析的结果发现如何?如何发现用户行为关系的发现,可能需要进一步的软件实现工作或需要进一步可视化?在我们的世界中,你发现和分析,你可以做几件事情,当你选择你感兴趣的状态。您可以导出图表到PowerPoint,词,PDF,或Excel,正如我们看到的一个例子。您还可以导出的行和列的表和记忆. csv文件,然后可以导入到任何东西。所以我们有客户会将分析结果与他们其他的报告系统。我们有客户有联系这些东西通过控制系统,例如,如果你发现,问题和你说想通过信息反馈给你的规划者,回来您可以连接到操作系统。所以我认为这是问题的答案。我们试图发现分析工具,它是一个与世界其他地方的你在无论是微软Office的运作可以使演讲或是否将数据发送到另一个系统…

临时报告分析——风格情报™特设报告工具使用户能够从多个角度分析多维数据。构建你的特别分析使用快速和方便地访问数据从一个原始报告。用户可以立即访问数据通过使用一个指向和点击的界面。这降低了要求不同部门和/或部门单独的数据在一个紧迫的情况下。

Adobe仪表板分析软件——Adobe分析和利用的深度和广度InetSoft直观灵活的健壮的软件在数字营销仪表板可用!半岛o客服多年来,InetSoft继续满足半岛o客服BI领域的要求,解决连接和混合问题通过不断添加新数据源连接器,在云和前提。把最好的和最新的软件服务工具和按需市场,灵活和嵌入式特性,它使InetSoft一站式运营所需…半岛o客服

Adobe分析仪表盘工具Adobe分析仪表盘——寻找一个好的解决方案?半岛o客服InetSoft开拓性的BI应用程序产生美观仪表板,mashup电子商务数据与其他营销数据在你的组织中。查看演示,互动的例子…

高级分析——其定义和当前状态——我们如何定义高级分析?先进的分析,可以认为它是更深层次的深入,一种更特别的分析提前你不一定知道。你没有一定标准的。而不是说一个典型的BI环境有标准化的报告。他们可能有一些提示或选择,但是他们很好盒装和罐装和标准化。先进的分析是当你开始进入更深的潜水特别分析,所有的,包括数据挖掘,预测建模,试图获得更多的主动,而不是预测追溯报告。所以我们看到两者之间的联系是,当你看一个标准化的报告在BI环境中,你可能会看到一个异常,积极或消极,你想更多的了解。可以启动一些高级分析挖掘,诊断是什么导致它。是好事还是坏事?接下来你会做什么? At the same time you might start with something that’s an ad hoc analytic to begin with. Data visualization is pretty valuable, and over time you could end up transitioning the results into a reporting environment once that logic is defined. So advanced analytics and BI are distinct but inter related, and if they’re both used appropriately, you can get more from both those areas than you would individually...

亚马逊极光分析工具——你需要帮助理解亚马逊极光数据?亚马逊极光是一个关系数据库服务开发和Amazon Web服务提供的2014年10月开始。半岛o客服InetSoft的软件可以访问亚马逊极光,以及各种大型数据源从任何地方,使其更容易操纵数据,因为它是所有在一个地方……

替代Qlik意义——选择商业智能(BI)解决方案的组织是很困难的,风险和固有的偏见。但是这个过程被G2的人群更容易评估平台的实时、透明和公正的用户评论。这可以帮助一个组织客观评估什么是最好的利用群众的智慧,限制风险,找出有效。评论被G2人群验证从而帮助组织做出更好的购买决策……

OLAP多维数据集的分析和报告——半岛o客服InetSoft分析和报告软件可以访问OLAP多维数据集和许多其他数据源。商业智能应用程序,风格情报,支持流行的OLAP服务器如Microsoft SQL Server Analysis Services,亥伯龙神Essbase, SAP NetWeaver…

分析软件——描述的好处InetSoft的分析软件,它是如何容易部署和易于使用。半岛o客服如何部署在几周,而不是几个月,学到的新用户以最小的训练。InetSoft的视觉分析功能的软件使更换几十个个人报告或静态图表与单个半岛o客服交互分析屏幕…

商业分析工具——InetSoft的一个主要目标是半岛o客服使最终用户与最大的自助服务。InetSoft Si半岛o客服nce1996,努力为客户提供无限制的访问BI技术和挑战了之前错误的做法和障碍,阻碍了接受BI由许多公司软件…

分析工具——描述InetSoft的分析工具的好处,它们是如何简单,灵活,和鲁棒半岛o客服性。如何满足不同业务用户,满足电力用户的需求

分析报告工具——寻找分析报告工具?半岛o客服InetSoft风格的智能包括易于使用的分析报告工具,让用户多样化的技术背景的…

分析日期比较功能——下一个更新我们的日期比较功能。这个更新方便灵活的分组比较不同的日期。很多自定义的日期比较此前要求进入数据工作表在仪表板完全就可以完成。我们的企业经理任务调度器已经更新,您现在可以通过用户组安排任务,而不必每次都添加个人用户。设计在视觉作曲家,我们现在有一个控制台,获取高水平的警告和错误,因为它们发生在设计……

分析软件——描述InetSoft分析软件的好处,InetSoft有别于其他分析半岛o客服软件。多维分析与着色和分级模式和异常识别容易,和筛选框,选择列表和下拉菜单包访问大量数据从一个体格健美的分析观点……

分析软件供应商提高了接口——我认为的一些分析软件供应商改善促进这种趋势更少的专业用户接口进行数据挖掘。人的数量统计分析近年来并没有增加,但需求预测分析应用于商业或政府领域急剧增加。当这个新群人参与,他们需要更简单的用户界面。他们通力合作,实现更好的结果一起工作。他们可能已经利用了业务知识,但是他们没有真正理解如何预测分析作品或者你得到很多有价值的数据,流程是什么。现在他们更实际,更简单的接口,事情真的发生了转变。我认为,从某种意义上说,是一个最佳实践,如果你想要更多的变革的结果。主持人:让我们关注的另一边的最佳实践,如果你愿意,坏的行为,一些最大的错误是什么,你见过的人当启动一个数据挖掘程序……

分析工具——描述的好处InetSoft的易于使用的分析工具和部署。半岛o客服自助服务延伸到数据访问层,分析师或高级用户可以组装他们想要使用的数据块,组合来自不同数据源的数据,即使他们没有以前由数据库分析师或BI管理建模,可视化创建和编辑,拖拽所见即所得编辑器很容易对普通业务用户熟悉Excel和PowerPoint……

分析工具的例子——是你的公司的数据过于庞大和复杂,明白吗?半岛o客服InetSoft是您的解决方案!InetS半岛o客服oft的分析工具,你可以期待新鲜的新见解,将增加您的组织的内部和外部的表现……

分析的挑战——首先是文化的分析不能茁壮成长的文化不利于它。和我的意思是文化必须基于事实的决策从顶部驱动的。高管理解信息的价值,他们使用信息来验证他们的决定,验证他们的本能。反之亦然,他们与本能或使用数据做出决策,并使用他们的直觉来验证这些决定。有很多说,但我们不会停留在今天…

分析MDM平台——新版本在技术先进的它是一个真正的使操作和分析MDM平台。我认为技术的国家是有很多小贩在市场上也开始了与应用程序试图解决一个特定的利基市场问题。这些都是那些有一个CDI产品,或有一个PIM的特定产品。他们意识到市场发展的跨域数据管理是人们想要的东西。他们想从CDI,然后搬到一个产品或搬到一个供应商,等等。所以现在的平台需要支持这些交叉领域。实际上在大多数MDM实现,它不像我要带来一个应用程序,并立即到位,这是启动和运行。因为业务规则和业务流程的性质与任何MDM实现有关,有一个定制的需要,框架内。这个平台真的需要灵活的映射到那些公司的具体业务流程或业务规则的需要。我认为在市场中,有一些困惑关于我应该有一个主中心或我应该联合类型,你所说的注册方式,等供应商提供数据库和数据平台,当然,相信你需要有数据在一个集中的地方,等等……

分析沙箱——一点分析沙箱,这个话题有两年前开始在一个会议上适应BI董事和BI赞助商。人们谈论他们如何这些spreadmarts成百上千的。他们被称为桌面数据库。他们显然不仅仅是一个简单的spreadmarts都要大得多。有人估计,每一个公司花费500000美元或更多。获得成功,他们决定做的是给每个分析师他或她自己的分区的企业数据仓库。和让他们上传自己的数据分区和土豆泥和仓库数据……

为电子商务分析和数据——在早期的电子商务,首先,零售商必须克服说服客户相信他们的巨大的挑战。提供信用卡号码和个人信息网上东西很多并没有真正信任,所以亚马逊和其他零售商不得不做了伟大的工作得到公众信任这个工资和商店的新方法。客户已经超级舒适的网上购物,电子商务行业发展,与全球零售销售在2019年达到3.53万亿美元。今天,在线零售商不得不面对另一个深刻的问题:客户选择的多样性。虽然这听起来不像是一个问题,给予太多的选择和太少的援助和指导可以:容易迷惑消费者,让他们离开现场说服他们推迟购买竞争对手的网站上寻找一个产品访问一个砖和砂浆商店而不是……

分析已经超出了数据仓库——好吧,继续下一个话题。我认为我们已经搬到一个地方分析已经超出了数据仓库。数据仓库显然是一个很好的库对于某些类型的功能在组织内。当我们开始谈论声音当我们说客户的数据和记录这些客户和呼吁要做情绪分析或分类调用或试图从更广泛的分析确定调用的调用找到工作,没有什么工作。如果我们谈论事务数据,我们不只是谈论存储事务操作的目的,我们真的尝试检测异常的交易,所以我们可以€“如果这里真的错的事情发生——我们可以干扰。有时候需要一点的不仅仅是简单的业务规则,以确定一个单独的事务是欺骗性的,例如,或者是违背政策等等。我们讨论整个物联网传感器数据和,这是另一个非常大的宣传另一个。我们可以谈一个小时。这些传感器应该收集哪些数据?我们讨论石油钻井平台维护和试图确定正确的时间安排是什么时候维护任命的石油钻井平台。 Shutting down those rigs is big money and doing it at the right time so that it's not inefficient or costly is key. Doing it too early means you're actually wasting money, and I hate using that as an example because I would much rather that we could find another way to get around than using oil...

分析解决方案。——寻找一个好的分析解决方案兼容网站吗?半岛o客服InetSoft开拓性的BI应用产生美观与一个简单易用的基于云的分析意见拖放设计师。查看演示,互动的例子…

分析技术被采用——现在让我们谈谈使用的分析技术。分析企业内注入业务流程如何?什么商业价值或ROI分析可以得到好吗?这个问题表面上看是很简单的,但我认为这是一个很好的问题。我们将鼓励这个问题被我们的客户去皮后几层。我认为如果他们这样做,他们将会发现什么,我认为真正的投资回报在商业智能平台可能是也可能不是最初的价格,对吗?这是一个所有权的总成本。问题是什么是我们得到一个解决方案市场的能力,支持,解决加班,和交付增量的改进以及阶跃变化创新三到五年时间。我想从我们的角度来看,我们认识到,我们的一个非常独特的BI平台,你有能力开始一项非常符合成本效益的核心然后层增量价值加班,这是我们试图去市场。我们将继续挑战自己去市场解决方案,有一个很短的投资回报每个今天的测量……

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分析工具调查猴子——寻找一个更好的报表工具调查猴子?半岛o客服InetSoft开拓性的仪表板报表应用程序提供了更大的自助服务和个性化的报道,先进的图表类型,并且能够与其他组织数据创建数据mashup。查看演示,互动的例子…

分析管理性能——这是你学习的东西当你分析管理性能。你有顶级梯队,他们坐在一个小温室,他们认为一切都是好的,对的,这是一个典型的经典场景。然后你有工作人员在最底部,你知道,他们的日常设备和不管,他们知道的东西就分崩离析。这是一个完全脱节。这是一个工具来识别断开。分数可以由不同的利益相关方。和地区大型断开,有完全不同的信仰在不同的利益相关者,猜猜看,你不能实现任何改变,除非你首先获得所有这些团体同意,有一个真正的需要。这意味着他们都相信同样的事情,他们都认为他们都一样好或坏。你不能前进,因为即使高管认为需要改变,嘿,他们将遇到阻力如果底部组织不相信有必要。所以这将是其中的一个规定,从来没有得到执行。 So, it’s another tool that we look at...

对数据进行分析和探索——现在,他们发现当你超过一定的响应时间,互动的时间,在你说或做一些事情,然后有一个预期响应,你必须等待,它打破了你的大脑。基本上你的大脑模型建立一个内存缓冲区的你在想什么,你的下一个思想,你的下一个输入,你的下一个任务,会出轨,如果你等得太久,你必须重新开始。所以,你希望看到的是响应时间和你如何认为是直接相关的。你做的事情,会发生的事情。这是一个直线图。现在一般来说这个等待时间需要不到三秒钟的时间,这是一个跨文化的事情。,当你没有能力实时交互,破坏你的工作。中断的工作当你有,你有这个中断工作流程这意味着一个中断流的思想,这使得它很难做分析。当你想要分析的东西你不能进入所谓的流。这些不同的地方你可以得到在这个图表里,根据技能水平和水平的挑战。 At least initially, you can end up in these different points where the skill and the challenge are matched. That’s the first precursor to be able to get into a state of flow which you can think of as that mental state where you’re in the zone, where you’re in an optimal state of what’s called intrinsic motivation. You’re immersed, and you can work. And the tools or the things that you’re using or working with come naturally exactly when you need them. You lose track of time. Things work...

分析称代表性能——让我们分析表演的代表,我有各种各样的结果。这是看百分比承诺所有来电者的电话。这边是好的。这些人得到5%和响应率。这些人没有反应率,这是常见的前景后我会组织。让我们来看看这个底部。这里有一个目标,至少百分之一。如果我点击目标线,我已经选择了调用者和百分之一的反应率下的要求。这就是问题所在。我可能不想还包括零响应率。 These people weren’t getting pledges, but some of them were also getting a lot of refusals. In fact, this group above the red line is getting 5% of their attempts to this top group of donors as refusals. Let’s click that, and I’ve got the people who have done under one percent on the pledges and over 5% on the refusals. Who are they? From the student data I can tell more about these callers. This heat map shows the number of calls made and the caller’s percent pledges. Red is worse. Green is better. I can quickly see that I’ve got some problems with my sophomore grade. The bright red shows them. I’ve got some problems, and some of these majors where those people are doing less well and some of the other majors are doing better. History is more green or lighter color. Hispanic studies, these people do better, these people worse...

分析客户调查数据是一个很好的例子——现在让我们稍微关注为什么问题中包含的非结构化信息。分析客户调查数据是一个很好的例子。几乎每一个企业运行的调查客户,经常会发生什么是你有非常结构化的回答调查问题有不同的选项,用户可以选择,但是你也有其他框或额外的评论框。在大多数企业存储这些信息,但如果你没有问正确的问题在你的调查您可能无法确定,嘿,我们的客户很不高兴,没有这些数据。你无法解锁是什么发生在非结构化的评论。你不会理解为什么。所以有各种各样的来源非常重要的非结构化信息理解为什么洞察力。电子邮件和文档、博客、产品评论网站,你的CRM呼叫记录,所有类型的bd投注官方下载信息可以通过使用一个统一的信息访问平台更好和更快的决策。这是几个例子。为其他企业中使用非结构化信息的例子,一个是看事件,能够利用知识库和历史问题提供关键的背景……

分析流媒体数据——这关系到我们谈论的这些模型部署在生产。点我们早些时候对自动化,我认为应用在一个典型的组织甚至实际上前缘湾区启动互联网公司,但这是软件工程师和数据科学家之间的区别。这种区别是什么?软件工程师往往是擅长写代码。他们非常严格。他们的代码很好。这尺度。很容易维护。数据科学家们擅长数据分析和理解数据。通常当一个数据科学家做了分析和构建一个模型最终不得不交出他们的模型到一个软件工程师,然后重写到生产环境中,根据标准的生产环境。 On the other hand to the extent that a software engineer can do what a data scientist can do, because obviously there are these easy to use machine learning libraries that they can use for themselves. It's possible that they do some of that, but I think if you talk to many people who work with data they will tell you that â€" for many software engineers their strength is really in actually writing something that's been well specified and spec'ed out. With data scientists, their strength is in the data discovery and learning what the right model to use. Whenever there's a little bit of ambiguity around the project then it becomes harder for a software engineer to actually do something that replicates what a data scientist can bring to the table...

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