1. 城市規劃專業photoshop哪個版本最好用，另外還有什麼工具推薦
最早在學校時用過很短時間的6.0，比較穩定，運行比較順暢，只是在邊緣操作時不太方便，只記得這一個缺點，
後來很快就改用CS，命令操作很順暢，界面也很舒服，但不穩定，容易出錯，尤其在高版本操作系統下，魔棒選取很容易造成程序錯誤，而保存也比較慢
我現在一直在用CS5，非常穩定，從未有過錯誤退出，保存順暢，我喜歡。
CS6我沒用過，
推薦什麼工具，不懂你什麼意思？
城市規劃主要使用CAD、Photoshop兩大軟體，以及各種office軟體
同時根據個人研究方向不同，有的傾向於表現，就喜歡sketchup或者3d等，
有的傾向於區域規劃，喜歡用GIS，
有傾向於交通規劃的，喜歡用些交通分析的軟體，
還有老外喜歡用AI，專業表現公司還喜歡用Premiere，…………
好像沒有啥軟體是規劃專業完全用不上的
2. 數據分析工具類軟體，好用的有哪些
分析軟體有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多說了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足大部分的工作需要。 MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境使用的。 其優點如下：
一、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來；
二、 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；
三、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；
四、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。 但是這款軟體的使用難度較大，非專業人士不推薦使用。
SAS是把數據存取，管理，分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊，全，新。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟體的使用需要一定的專業知識，非專業人士不推薦使用。 Finereport類EXCEL設計模式，EXCEL+綁定數據列」形式持多SHEET和跨SHEET計算，完美兼容EXCEL公式，用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣，輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富，比如說 數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash列印、交互分析等
3. 比較好的數據分析軟體有哪些
數據分析軟體有很多。只要是滿足自己需求的都是最好的。大數據分析工具在數據收集、數據管理上也要有一些要求。例如可以的可以提供高級的數據分析演算法以及數據模型的分析，不僅僅可以進行結構化數據的分析，也可以進行非結構化數據的分析，還有集成演算法和數據挖掘等功能，這些都是大數據分析工具必須要包含的一些功能。
不同的軟體提供商對於數據的演算法或者一些支持的方式也會有一些不同，企業也要考量哪些是最適合自己使用的，技術不是復雜越好。
這里我建議可以了解一下思邁特軟體Smartbi的數據分析軟體，思邁特軟體Smartbi大數據分析產品融合BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現。
滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、復雜報表、應用分享等等。
廣州思邁特軟體Smartbi有限公司致力於為客戶提供一站式商業智能BI解決方案，通過思邁特軟體Smartbi產品為客戶提供企業報表、數據可視化、自助分析、數據挖掘等成熟功能 。
4. 網站數據分析工具哪個好
毫不猶豫是Google Analytics，簡稱GA，中文名叫谷歌分析，裡面有高級細分，二級維度交叉，目標，自定義維度，對比等強大的功能，利用谷歌強大的計算能力，結果秒出
GA還可以用於網站優化，產品的灰度測試等
大陸地區的網路統計，騰訊統計，都是僅是統計，功能上只有GA的部分功能而已，還是很弱的
5. 做數據分析，比較好用的軟體有哪些
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
R軟體
SPSS
Excel
SAS軟體
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
6. 有哪些數據分析軟體，哪個比較好
思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶。判斷一個大數據分析軟體好不好，首先要看這個款產品的穩定性，在數據分析的過程中，穩定性非常重要，它決定了數據分析過程的質量和效率；其二、系統設計人性化，操作簡單方便，合適不同客戶群體；
其三、分析結果准確率高；其四、客戶體驗滿意度，產品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產品。
思邁特軟體Smartbi 是國內領先的BI廠商，企業級商業智能和大數據分析平台，經過多年的持續發展，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
Smartbi是目前國內大數據分析軟體的佼佼者。主打的是企業報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數據的秒級呈現，適用於企業中的技術人員、業務人員和數據分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟體在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內的BI行業由於起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較於國外產品而言，Smartbi最大的優勢在於Smartbi自主搭建的實施團隊和服務團隊，強大的服務讓它成為國內首屈一指的商業智能產品。
1、智能鑽取
Smartbi數據分析軟體獨有的智能鑽取功能，只需雙擊滑鼠，就能實現任意報表之間的穿透鑽取，不管這些報表是不是來自同一分析模型，只要有數據關聯就能實現秒速智能鑽取。最關鍵的是，他不需要IT開發人員做任何預設，系統將智能匹配報表與參數傳遞，真正做到了報表無邊界，想鑽哪裡就鑽哪裡的效果。
Smartbi數據分析軟體已全面落地Smartbi智能鑽取功能，為用戶提供更智能、靈活又高效的數據鑽取服務。
2、多維動態分析
在多維資料庫中，數據是以立方體（即Cube）的形式存儲的。但在企業中不同角色進行數據分析時關注的維度是不同的，那麼如何才能做到讓不同角色可以基於自己所關注的維度，對數據進行多角度展示和靈活動態分析呢？
Smartbi 多維分析可以直接對接多維資料庫（Essbase、SSAS等），通過將多維數據集中的各個維度進行有機組合，查詢出相應的數據。它提供了切片、切塊、鑽取以及行列互換等多種可視化操作方式，使得不同角色可基於自身所關注的維度進行靈活的數據分析，從而使用戶對大量復雜數據的分析變得輕松而高效，以利於迅速做出正確的判斷，輔助決策。
一般的分析報表只有一個固定的分析角度，瀏覽者只能被動接受，無法根據自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數據分析軟體上，報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內容。就如當我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況，可通過高效聯動、智能鑽取、篩選等多種方式進行切換。
多維動態分析技術的應用，讓報表瀏覽者自主決定欄位與維度組合，自主決定分析內容，從而擁有更多維的數據分析角度，更深入詳細的數據分析挖掘能力。
3、無須預建模的透視分析
通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。
數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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7. 大數據分析一般用什麼工具分析
今天就我們用過的幾款大數據分析工具簡單總結一下，與大家分享。
1、Tableau
這個號稱敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位於領導者象限，界面清爽、功能確實很強大，實至名歸。將數據拖入相關區域，自動出圖，圖形展示豐富，交互性較好。圖形自定義功能強大，各種圖形參數配置、自定義設置可以靈活設置，具備較強的數據處理和計算能力，可視化分析、互動式分析體驗良好。確實是一款功能強大、全面的數據可視化分析工具。新版本也集成了很多高級分析功能，分析更強大。但是基於圖表、儀錶板、故事報告的邏輯，完成一個復雜的業務匯報，大量的圖表、儀錶板組合很費事。給領導匯報的PPT需要先一個個截圖，然後再放到PPT裡面。作為一個數據分析工具是合格的，但是在企業級這種應用匯報中有點局限。
2、PowerBI
PowerBI是蓋茨大佬推出的工具，我們也興奮的開始試用，確實完全不同於Tableau的操作邏輯，更符合我們普通數據分析小白的需求，操作和Excel、PPT類似，功能模塊劃分清晰，上手真的超級快，圖形豐富度和靈活性也是很不錯。但是說實話，畢竟剛推出，系統BUG很多，可視化分析的功能也比較簡單。雖然有很多復雜的數據處理功能，但是那是需要有對Excel函數深入理解應用的基礎的，所以要支持復雜的業務分析還需要一定基礎。不過版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齊名的數據可視化分析工具，QlikView在業界也享有很高的聲譽。不過Qlik Seanse產品系列才在大陸市場有比較大的推廣和應用。真的是一股清流，界面簡潔、流程清晰、操作簡單，交互性較好，真的是一款簡單易用的BI工具。但是不支持深度的數據分析，圖形計算和深度計算功能缺失，不能滿足復雜的業務分析需求。
最後將視線聚焦國內，目前搜索排名和市場宣傳比較好的也很多，永洪BI、帆軟BI、BDP等。不過經過個人感覺整體宣傳大於實際。
4、永洪BI
永洪BI功能方面應該是相對比較完善的，也是拖拽出圖，有點類似Tableau的邏輯，不過功能與Tableau相比還是差的不是一點半點，但是操作難度居然比Tableau還難。預定義的分析功能比較豐富，圖表功能和靈活性較大，但是操作的友好性不足。宣傳擁有高級分析的數據挖掘功能，後來發現就集成了開源的幾個演算法，功能非常簡單。而操作過程中大量的彈出框、難以理解含義的配置項，真的讓人很暈。一個簡單的堆積柱圖，就研究了好久，看幫助、看視頻才搞定。哎，只感嘆功能藏得太深，不想給人用啊。
5、帆軟BI
再說號稱FBI的帆軟BI，帆軟報表很多國人都很熟悉，功能確實很不錯，但是BI工具就真的一般般了。只能簡單出圖，配合報表工具使用，能讓頁面更好看，但是比起其他的可視化分析、BI工具，功能還是比較簡單，分析的能力不足，功能還是比較簡單。帆軟名氣確實很大，號稱行業第一，但是主要在報表層面，而數據可視化分析方面就比較欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫「Tempo大數據分析平台」，宣傳比較少，2017年Gartner報告發布後無意中看到的。是一款BS的工具，申請試用也是費盡了波折啊，永洪是不想讓人用，他直接不想賣的節奏。
第一次試用也是一臉懵逼，不知道該點那！不過抱著破罐子破摔的心態稍微點了幾下之後，操作居然越來越流暢。也是拖拽式操作，數據可視化效果比較豐富，支持很多便捷計算，能滿足常用的業務分析。最最驚喜的是它還支持可視化報告導出PPT，徹底解決了分析結果輸出的問題。深入了解後，才發現他們的核心居然是「數據挖掘」，演算法十分豐富，也是拖拽式操作，我一個文科的分析小白，居然跟著指導和說明做出了一個數據預測的挖掘流，簡直不要太驚喜。掌握了Tempo的基本操作邏輯後，居然發現他的易用性真的很不錯，功能完整性和豐富性也很好。
8. 有沒有好的銷售數據分析系統，能夠非常直觀、簡單上手的工具
Smartbi大數據分析工具——銷售大數據分析價值輔助決策、使公司領導能實時掌控銷售訂單執行情況，提高了高層領導管理決策效率
使各中層管理者能明確知道各自部門當前作業訂單情況，及時調控生產計劃和進度
使各級別用戶實現移動辦公，隨時監控執行情況，及時處理業務問題
企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型，而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據，將有助於發現經營問題，降低銷售成本，最終提高企業銷售利潤。
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9. 請問KXEN和SAS兩種分析工具各自的優缺點是什麼
SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。1976年SAS軟體研究所（SAS INSTITUTE INC。）成立，開始進行SAS系統的維護、開發、銷售和培訓工作。期間經歷了許多版本，並經過多年來的完善和發展，SAS系統在國際上已被譽為統計分析的標准軟體，在各個領域得到廣泛應用。
SAS (Statistical Analysis System)是一個模塊化、集成化的大型應用軟體系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。 SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持極其數據倉庫設計。 SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務：數據訪問；數據管理(sas 的數據管理功能並不很出色，而是數據分析能力強大所以常常用微軟的產品管理數據，再導成sas數據格式．要 注意與其他軟體的配套 使用）．；數據呈現；數據分析。當前（2007年）軟體最高版本為SAS9.0。
商業智能軟體和服務提供商SAS公司在即將慶祝其成立30周年之際宣布，客戶對SAS®企業級智能平台和行業解決方案需求的不斷增長，驗證了SAS的智能化戰略所取得的卓越成效，並在2005年創下了新的銷售記錄：總收入從2004年的15.3億美元增長到2005年的16.8億美元，增幅為10%，這標志著SAS連續29年保持收入增長和盈利。 全球收入細分 從行業分布上看，SAS銀行業解決方案的收入繼續保持領先，增長率達10%，佔SAS行業解決方案收入的28%。零售業解決方案則增長了20%、教育業16%、保險業12%、政府應用11%。從跨行業的解決方案來看，來自業務績效管理、人力資源、IT、市場營銷管理自動化和風險管理領域的收入增長促使該部分的收入比2004年猛增24%。 從地區營收結構上看，SAS全球營收中46%來自美洲、44%來自EMEA地區（歐洲/中東/非洲），其它10%則來自亞太地區，與往年保持平衡。 SAS在美洲的總體收入增長了9%，其中在美國這一成熟市場增長了7%，加拿大市場增長了17%。而拉丁美洲和加勒比海區域則增長了42%，其中以墨西哥和巴西的增長最為顯著，分別為86%和22%。 在包括南非（33%）、挪威（32%）、西班牙（31%）、奧地利（26%）、波蘭（21%）和德國（11%）等成熟市場和俄羅斯這一新興市場高達66%的增長的帶動下，SAS在EMEA地區（歐洲/中東/非洲）的總體收入增長了11%。而在韓國（44%）、新加坡（20%）、中國（含香港，30%）和印度地區收入幾乎翻倍的帶動下，SAS亞太地區的總體收入增長了15%。 聚焦客戶 2005年SAS的主要客戶包括：Aeon信貸服務公司、巴克萊銀行、巴斯夫公司、寶馬北美公司、花旗國際金融集團、哥倫比亞電信、Daiichi、法國電信、阿塞爾特大學、魁北克血液中心、Office Depot國際公司、美國Redcats、三星人壽保險、Teléfonica電信公司、 Too 公司、中國信託商業銀行、俄亥俄州邁阿密大學和Verizon通信公司等。 2005年，至少有3400多個SAS現有客戶在認可SAS投資價值的基礎上追加了對SAS軟體的投入。SAS新的全球商業智能能力提升中心（Business Intelligence Competency Center）的計劃將通過建立緊密的策略，來幫助他們充分發揮其商業智能投資的效用。 SAS在BI市場的地位 2005年，Gartner把SAS列入其「商業智能平台Magic Quadrant(魔力四象限)報告的領導者象限」。依照Gartner的定義，這些位列「領導者象限」的廠商都展示了極廣和極深的商業智能平台能力，並可提供企業范圍的各種業務應用，從而支持企業的更廣意義上的BI戰略。此外，SAS還被Gartner列入「巴塞爾II風險管理應用軟體Magic Quadrant(魔力四象限)報告的領導者象限。 在CIO Insight雜志的「2005年供應商價值調查」中，SAS被列為商業智能領域的領導者，參加調查的884名企業中的IT主管指出：只有頂級的供應商才能夠為企業提供更具價值和可靠的產品與服務。 2006年的趨勢和前景 SAS相信自己會繼續保持持續強勁的增長，尤其是在巴西、俄羅斯、印度和中國等國家。 在2005年，許多組織機構與SAS緊密合作，共同致力於解決公司治理和法規遵從性等問題，主要涉及金融行業的巴塞爾II和美國愛國者法案（USA Patriot Act. ）。SAS的客戶也都倚仗SAS來鎖定利潤更高的新客戶或新的市場機遇。 「到2006年，這些問題基本上依然存在，」Goodnight先生說，「各組織機構都希望能以更快的速度來解決上述問題。在企業從原有環境轉向真正的智能戰略這一過程中，它們面臨著創新和快速響應市場變化的壓力，而這正是我們的商業智能和行業解決方案能夠發揮巨大作用之所在。」
KXEN的全稱為"知識提取引擎"，Knowledge Extract Engine，從公司的定位看，它是為了在企業應用中能夠非常方便地將數據挖掘作為一部分，聽起來它就像提供的是一種嵌入式的應用，可以被很多其他應用封裝，據了解BO就OEM了這個產品。
首先它提供了一個KXEN分析框架，KXEN Aanlytic Framework，名字的含義表明它是一種框架，這個含義是指它為你搭好了一個分析應用的框架，剩下的你需要知道該在什麼地方放些什麼內容了。當然，通常一個框架似乎並不適合我們遇到的需求，因為人們試圖去逃避學習曲線或是持著自以為是的態度。之所以有這個框架，是說你可以基於KXEN完成一個產品，將精力集中在喂數據，得到挖掘結果做決策上。它包含了諸如數據源訪問，Corba、DCOM和C++的API介面，以及若干分析組件。有時候真的搞不懂，這個世界太多框架了。
在這個框架中，KXEN提供了若干組件，有K2R，一個做回歸分析的東東；K2S，是一個分群、聚集的玩意兒；KTS，作時間序列分析，預測未來用的；KAR，關聯規則分析模塊；KSVM，怎麼翻譯？支持向量機？它適合用來對哪些觀察量很少而變數很多的數據進行分析。K2C，Consistence Coder，沒弄明白是干什麼的，似乎和清洗數據有些關系，將缺失值和異常值自動剔除。KEL看名字是事件日誌模塊，但從描述看又不是那麼回事，它更像是一個聚集運算器，對於挖掘，通常的輸入是圍繞一種對象建立很多變數，例如對用戶，除了用戶的基本信息，還有用戶的通話次數、投訴次數等。而通話、投訴這些被KXEN看作是事件，Event，這些信息通常位於不同的表裡面，KEL能夠自動作計算這次次數、匯總值或均值什麼的。至於KSC，叫序列編碼器，從描述也不明白是什麼，和KEL竟然有些類似的地方，讓我開始有些混淆。至於KMX，很明顯，這是將KXEN的模型導出成SQL、C甚至是SAS的代碼。
可以看到，這幾個模塊很有布局性。KEL和KSC是用來轉換數據用的，輸出數據通過K2C進行數據的預處理，到4個模型組件，K2R、K2S、KTS、KAR去建模，模型通過KMX輸出為可移植的代碼，一切看起來很美的樣子。
KXEN還有一些其他的組件，例如KXEN伴侶，但這不如說是SAS伴侶，是幫助sas分析人員用來探索數據，尋求數據變數用的。而IOLAP則是用於找出哪些OLAP分析的維度組合是有意義的，這倒是有點意思。確實以往在OLAP設計中，維度的組合幾乎只能靠業務經驗，可這些經驗又能多靠得住呢？不過也是一種拍腦袋決策而已。
10. 好用的數據分析工具有哪些
好用的數據分析工具有很多，比如廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）。從取數、分析到報告，思邁特軟體Smartbi提供一體化的閉環工作方式。Office插件等同於一個媒介，安裝此插件可以將思邁特軟體Smartbi的報表資源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，進而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思邁特軟體Smartbi中的資源，生成帶有參數的動態分析報告。
Office插件安裝簡單，與Word、PPT、WPS文字和WPS演示兼容良好，使用方便。
思邁特軟體Smartbi配備專業技術支持團隊，資深技術支持經驗，提供思邁特軟體Smartbi產品的在線支持服務。用戶介入產品使用過程中，企業針對每位客戶的特點和偏好，一對一的提供個性化產品和服務，用戶可獲得屬性強烈的報表，或獲得與其個人需求匹配的定製產品或服務。
對於數據分析工具我比較推薦思邁特軟體Smartbi，思邁特軟體Smartbi合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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