数据处理的六步骤

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.数据清洗的具体方法有哪些?数据清洗流程清洗数据是数据分析和机器学习项目中至关重要的一步,其目标在于识别并纠正数据集中的错误、遗漏或不一致,以提高数据质量和后续分析结果的准确性。以下是一个详细的数据清洗流程,通常包括以下几个步骤: 1.数据收集与理解 收集数据:从各种来源(如数据库、API、文件等)获取数据。 https://blog.csdn.net/Shaidou_Data/article/details/143205411
2.大数据进行数据清洗的基本流程详细讲解数据清洗的基本流程一共分为5个步骤,分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。 1.数据分析 数据分析是数据清洗的前提和基础,通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析,从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。 https://www.jianshu.com/p/33ad3063c7ce
3.数据清洗流程包括哪些步骤?数据清洗是指对采集的数据进行初步处理,使其符合分析要求和标准,从而提高数据质量和可信度的过程。数据清洗流程包括以下六个步骤: 数据收集 数据收集是数据清洗的第一步,这个步骤是获取数据的初始状态,可以是从数据库、API、爬虫等多种途径获得数据。在这一步骤中需要注意的是,要根据需求选择适当的数据源,并确保数据https://www.cda.cn/bigdata/202779.html
4.科学网—系统:R语言贝叶斯网络模型R语言贝叶斯模型进阶R语言3.掌握利用R实现贝叶斯静态和动态网络学习的步骤和流程 4.掌握利用R进行贝叶斯网络推理的要点 5.通过理论知识学习与上机实践操作,具备构建贝叶斯网络模型的能力,实现科研和生产实践目的 专题一:R语言实现Bayesian Network分析的基本流程 R语言的数据类型与基本操作 https://wap.sciencenet.cn/blog-3539141-1414917.html
5.数据分析流程包括哪些步骤在数据分析流程中,数据采集是一个关键步骤。数据采集涉及到数据源的选择、数据收集和数据清洗。数据源可以是数据库、文件、API等,需要根据具体情况进行选择。数据收集需要根据业务问题和目标,采用相应的方式进行收集,如爬虫、调查问卷等。数据清洗是指对原始数据进行预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、异常值和噪声数据https://www.linkflowtech.com/news/1597
6.hadoop清洗数据流程mob649e815bbe69的技术博客在大数据处理中,数据清洗是一个重要的步骤。Hadoop作为一个分布式计算框架,可以帮助我们进行高效的数据清洗。本文将介绍使用Hadoop进行数据清洗的步骤和所需的代码。 流程图 开始文本文件导入HDFSMap阶段Reduce阶段结果输出结束 步骤说明 下面将分步骤介绍如何使用Hadoop清洗数据。 https://blog.51cto.com/u_16175464/7074610
7.如何通过DataWorks加工采集至MaxCompute的数据返回建表页面后,在基本属性中输入表的中文名。 完成设置后,分别单击提交到开发环境和提交到生产环境。 设计业务流程 业务流程的新建及依赖关系的配置请参见新建业务流程。 进入业务流程开发面板,并向面板中拖入两个ODPS SQL节点,依次命名为数据清洗和数据汇聚,并配置如下图所示的依赖关系。 https://help.aliyun.com/document_detail/146700.html
8.临床预测模型研究方法与步骤例如,有研究者对涉及COVID-19的31个预测模型进行评价显示:大多研究过程中缺少完整研究设计和校准度的评估,所有模型都存在高偏倚风险[10]。因此,预测模型研究需要遵循规范的研究方法和流程。本文将详细介绍临床预测模型的基本类型、开发步骤和方法,旨在为研究者提供有关临床预测模型研究的方法指导。https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=ef1981e2393c
9.数据处理指什么?一文搞懂数据处理的8个关键步骤!二、数据处理的关键步骤 通常来讲,数据处理一般包括以下几个关键步骤: 1. 数据抽取 从不同的数据源中提取数据,包括数据库、文件系统、APIs等。抽取过程中,数据通常保持其原始格式。 2. 数据清洗 清洗数据以提高数据质量,包括去除重复记录、纠正错误和不一致的数据。 https://www.fanruan.com/bw/doc/178536
10.数据处理全流程解析(如何进行数据处理)当完成这几步操作后,此时数据就已经脱离APP了,开始往数仓的方向流动,数仓承担着接收数据并最终将数据落地到应用的职责。 02 数据是如何被接收的 数据在到达接入层后会经历解包、解析转换、数据清洗、数据存储四个技术流程。只有经过了这一系列的步骤,数据才能够以规整的形式呈现出来,以供下一个环节的消费。 https://www.niaogebiji.com/article-114218-1.html