利用采集应用程序挖掘隐藏的数据宝库，获得竞争优势 (利用采集应用的软件)

引言

在当今高度竞争的商业环境中，企业面临着获取和利用数据的巨大压力，以获得竞争优势。虽然公司已经拥有大量数据，但这些数据通常分散在不同系统和平台中，难以访问和分析。

采集应用程序可以解决这一挑战，通过从各种来源自动化提取数据，从网络页面到社交媒体，再到数据库和内部应用程序。通过这样做，企业可以解锁隐藏的数据宝库，这些数据宝库可以为战略决策和业务成果提供宝贵的见解。

采集应用程序的好处

采集应用程序提供了一系列好处，包括：

• 自动化数据采集：采集应用程序消除手动数据收集的繁琐任务，节省时间和资源。
• 从各种来源整合数据：采集应用程序可以从不同的来源提取数据，即使是结构化程度较低的来源，从而提供全面的数据视图。
• 实时数据访问：许多采集应用程序提供实时数据访问，使企业能够快速响应市场变化和客户需求。
• 改进决策制定：通过访问更全面和实时的数据，企业可以做出更明智的决策，从而提高业务成果。

利用采集应用程序的行业示例

采集应用程序在各种行业中得到广泛应用，以下是一些示例：

• 金融服务：采集应用程序可用于从财务报告、新闻和社交媒体中提取财务数据，以进行市场分析和风险评估。
• 零售：采集应用程序可用于监测竞争对手的定价、收集客户评论和分析销售趋势，以优化营销活动和改善客户体验。
• 医疗保健：采集应用程序可用于从电子健康档案、医疗设备和患者反馈中提取数据，以改善患者护理和降低成本。
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大数据分析,大数据开发,数据挖掘 所用到技术和工具？

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了重大挑战项目：高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为Drill的开源项目。Apache Drill 实现了Google’s Dremel。Drill已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而Drill将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

Drill项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析废品邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发DrillApache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库；100%用Java代码(可运行在操作系统)；数据挖掘过程简单，强大和直观；内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程；可以用简单脚本语言自动进行大规模进程；多层次的数据视图，确保有效和透明的数据；图形用户界面的互动原型；命令行(批处理模式)自动大规模应用；Java API(应用编程接口)；简单的插件和推广机制；强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模；400多个数据挖掘运营商支持；耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行数方面存在大小限制；对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它展示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来展示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Druid

Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari

大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

3、监视Hadoop集群

Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark

大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch target=_blank>

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public -大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek ，UCINet ，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

target=_blank>转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》

数据挖掘与应用软件的关系 数据挖掘：软件应用的新境界

铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统，这些都不是信息化的本质，信息资源的开发利用、信息挖掘才是企业信息化的主线。 尽管从时令上说如今已是阳春三月，但是，不少企业仍然感觉寒意阵阵。 受全球金融危机的影响，企业的订单被取消、销售额下降成为企业管理者最为头疼的问题。 在这种经济形势下，企业的IT部署和采购也自然地缓了下来。 那么，IT部门能做些什么？ “练好内功、内部挖潜”，业内专家给CIO们提出了如此建议，“具体而言，就是把现有软件用好。 在此之上，还可以通过数据的分析给管理者提供一些决策信息。 ” 很显然，数据的分析已经成为企业信息化发展到一定程度之后共同的需求。 因为铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统这些都不是本质，信息资源开发利用、信息挖掘才是企业信息化的主线。 而实际上，目前也有一些商业智能软件供应商正以“上商务智能软件帮助企业过冬”作为新的卖点。 低效的IT系统 屡见不鲜 这些年，为了改善营销管理水平、深度开拓市场、提高竞争效率，不少企业的信息化建设如火如荼开展起来，尤其是像制造和零售业等，大部分已先后部署了OA、CRM 、HR、ERP等系统，然而对多数用户企业而言，却感慨颇多，虽然有了多套IT系统，但能够真正深入使用并产生效益的并不多，而且往往还耗费了企业大量的财力、人力和时间成本。 “现在公司OA系统似乎只是收发文件、发个邮件而已，大部分功能闲置，成了摆设，被员工甚至老总弃用。 就如鸡肋，用之无味，弃之可惜。 ”厦门一家房地产公司某主管说。 “起初公司对这套CRM系统寄予了很大的希望，以为它可以顺利解决我们企业在开拓市场、客服流程、营销管理方面的问题与症状，但结果它成了一个摆设！实际应用过程中我们只利用了该系统25%左右的功能，它与具有统计、汇总功能的Excel表没有多大差别。 ”在一年前就实施了CRM的泉州一家知名医药零售连锁公司的信息部负责人向业界诉苦说。 英国贝恩管理咨询公司不久前的一份调研报告也指出，中国企业使用管理软件不满意率高达65%，在国内300多家企业所实施的软件系统中，大约有55%项目没有达到用户企业的预期目标――充分改善企业营销管理水平、有力提高竞争力。 可以说，高成功实施率、低效使用率是目前国内企业信息化建设的通病，使得用户企业陷入信息化建设的困局。 数据挖掘 提升IT系统价值 目前多数用户单位都很重视诸如信息发布、内部通信、文件处理、档案管理等初级沟通、联系和应用功能，却忽略了一个非常重要的东西，那就是对于软件系统中的信息再处理，或者叫“对系统信息的深加工”。 而一个管理软件如果要发挥更大的作用，就不能仅局限在简单、初级的信息沟通上面，否则那仅是一个整合的通信系统而已。 时下不少企业既上OA、CRM，也上ERP系统，使企业信息数据海量式剧增，而且繁杂无章、良莠难辨。 企业决策层的困惑在于，一是面对堆积如山的数据往往无可奈何，管理者根本不知如何解决具体问题; 二是海量数据没有整理，信息系统难于有效处理、深加工。 那些已有多年信息化历史的企业，其经营决策面临的最大挑战往往不是缺少数据，而是数据太多，面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的信息数据“初级品”，如何通过整合发掘有价值的数据、给公司决策层提供支持，已成为摆在企业面前的难题。 事实上，在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应，已成为企业的“制胜秘籍”。 而面对浩如烟海的客户及企业市场、销售和服务信息，如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。 因此大规模的信息化建设结束后，如何用好企业的数据，使其为业务及决策服务是CIO的主要工作之一。 那么，如何解决这种普遍存在的问题？部署商务智能软件或者在企业所部署的系统软件中内置一种高度自动化的智能工具，从而整合现有的业务系统，以充分挖掘数据、分析数据，为企业决策提供支持，成为经营决策者的共同需求。 此时，数据挖掘（Data Mining，简称DM）就应运而生，而基于数据仓库的数据挖掘和展现就是这样一种解决方案。 数据挖掘，本质上是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，利用各种分析工具，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中高度自动化地提取隐含在其中却非常有用的信息、模式(规则)和趋势，并对数据进行标准化、抽象化、规范化分类、分析，从中挖掘出潜在的模式，做出归纳性的推理，从而帮助企业决策层调整市场策略，做出正确经营决策，减少经营风险。 目前DM在很多行业都有较好的应用，在国外DM已广泛应用于金融、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育等各个企事业单位。 选型时也要考察 数据挖掘能力 从某种程度上说，数据挖掘是改善企业管理水平、提高竞争效率的基石，也是评判一个软件系统好坏、软件选型的关键依据。 如今，不仅商业智能软件把数据挖掘能力作为一个卖点，连很多其他管理软件也把数据挖掘（DM）技术列为其核心功能之一。 然而，许多企业在软件选型时往往很重视系统的性能、价格、服务与知名度等，却对隐藏在系统深处的数据挖掘功能和作用未加以重视。 有些尽管对此有一定的了解，却也没有认真甄别其优劣，并未把数据挖掘和数据分析能力作为一个重点进行考虑，以为无足轻重，结果错失了提升企业管理水平的契机。 以CRM为例，一个优秀的CRM系统应能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来，将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值。 比如，一个普通的CRM系统通常能够回答“发生了什么事”，却无法回答“为什么发生”，而一个好的CRM系统则不仅可以回答“为什么会发生这种事”，而且还可以通过一些关联分析预言“将要发生什么事”，而最终还要告诉你“（用户）想要什么事发生”。 再比如，一个优秀酒店CRM系统能对客人信息充分有效管理并深度挖掘。 如果某个客人是酒店的老主顾，那么该CRM系统就会提示酒店提供个性化服务，清楚告知酒店经理这位客人的习惯和喜好，如是否吸烟、是否喜欢大床、喜欢什么样的早餐以及习惯住哪个楼层，甚至从事什么工作、有什么商务需求等。 当客人再次光临时，不用客人自己提出来，酒店CRM系统就会自动提供客人所喜欢的房间和服务等相关信息，大大提升酒店管理水平和效率。 沃尔玛“啤酒和尿布”的经典案例不少媒体都曾报道过，这是数据挖掘功能的一个典型应用: 沃尔玛通过其建立的SCM供应链数据仓库，按周期统计产品的销售信息，经过科学建模后提炼决策数据。 结果发现，每逢周末，位于某地区的沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大。 之后该店打破常规，将啤酒和尿布的货架放在了一起，使得啤酒和尿布的销量进一步增长。 不管是OA、CRM还是ERP、SCM，其数据挖掘的流程大概有以下几个方面内容: 数据清洗（去除噪音数据和不统一数据）; 数据整合（多个数据源的数据汇总到一起）; 数据筛选（根据当前要分析的主题从数据库中选取与主题相关的数据）; 数据转换（整理、转换数据使它们便于使用诸如“汇总”、“聚合”等挖掘算法的形式）; 数据挖掘（这是核心的步骤，使用智能化方法来抽取出隐含的模式、规则）; 模式评估（对新发现的“知识”进行验证评估来检验此模式是不是可行）; 知识表示（将挖掘出来的模式使用可视化的形式显现给用户）。 数据挖掘 在CRM中的应用 以CRM为例，一个优秀的CRM系统应具有如下广泛、强大的数据挖掘功能: 了解销售全局。 可通过系统内设置的分类信息功能模块，提供按商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等分类的信息，并可了解每天的运营和营收情况，做到销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可掌握。 准确地对产品定价。 价格是现代企业营销战略中的重要工具，价格制定的好坏往往会影响到企业的经营状况。 系统通过对客户进行细分，从而自动从数据中识别各个产品的销售量、客户群变化的情况，提供产品报价参考模式图。 可有效对商品进行分组布局。 通过系统内置的商品分组模块，可分析顾客的购买习惯、购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点，掌握不同商品购买概率; 通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，并应用主成分分析方法，建立商品设置的最佳结构和最佳布局。 进行市场趋势分析。 利用系统的数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据进行研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性信息; 利用数据仓库，通过检索数据库中近年来的销售数据进行分析和数据挖掘，以预测出季节性、月销售量，以及对商品品种和库存的趋势进行分析，并预测可能要流失的客户，从而有针对性地提出合适的推广活动，进行客户挽留，并发现最可能购买新产品的客户。 精准商品促销。 基于已有的海量数据，通过对顾客购买偏好的分析，确定商品促销的目标客户，以此来设计各种商品促销的方案，并可通过商品购买关联分析，采用交叉销售和向上销售的方法，挖掘客户的购买力，实现准确的商品促销。 降低库存成本。 通过系统内的数据挖掘系统将企业销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对哪些商品种类和数量进行增减，确保精确的库存。 事实上，数据挖掘功能已经受到了越来越多的企业的重视，很多CIO在选型时也已开始考虑软件这方面的功能。 那么，如何验证软件的这一能力？ 专业人士建议，企业在系统选型时可进行多方面测试，比如现场录入一些数据，甚至包括企业准备实行的新编码，上线运行检验，了解该系统数据挖掘功能如何、实效多大，并与企业实际情况结合，评估CRM系统的优劣，最终决定选购对象。 目前不少软件厂商推出免费试用一年的服务承诺，企业用户将有更多的机会对软件系统进行全面检验。 除了常规功能测试外，企业要着重对系统的数据挖掘能力进行测试，通过一段时期运行后，判断其是否真的能将隐藏在系统内庞大的杂乱无章的数据进行有效处理、再加工和整合，从中挖掘出潜在的运行规律，开发出有价值的数据、商机，给公司决策层提供有益支持。 这样的软件系统才是真正有价值的优秀协同管理平台系统。 总之，只有选好软件系统，并充分运用、发挥系统内数据仓库的强大功能，通过对数据进行深层次的挖掘和钻取，将丰富的信息转换成有价值的知识，实现信息资源的增值利用，企业才可寻觅到隐藏在海量杂乱的数据背后的商机，为企业管理层提供多视角、深层次的报表、管理模式，为企业决策层制定战略决策提供重要依据，也只有这样才能运筹帷幄、决胜千里。

有哪些好用的大数据采集平台?

1.数据超市

一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。

2. Rapid Miner

数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。

3. Oracle highlight=true>大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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