摘要：大数据分析软件ethink的费用？这是国内的平台,应该不会很贵吧 不贵的 大约应该是2300 大数据是指是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 Excel,SPSS...

大数据分析软件ethink的费用？这是国内的平台,应该不会很贵吧

不贵的 大约应该是2300 大数据是指是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

Excel,SPSS、Style Intelligence、Cognos, BO, Micosoft, Oacle,Micostategy,QlikView、 Taleau 、国内的有国云数据（大数据魔镜），FineBI，永洪科技 Yonghong Z-Suite等等。

有什么软件把财务报表数据输送可以进行财务分析的？

你好，做财务分析；首先必须有几个比较。

p1、实际与计划比；看看年初计划数和实际发生数的升降关系。

p2、实际与上年比；实际发生数与上年同期比，说明升降关系。

p3、实际与同行业比；本企业与同行业相互比较一下，看看本企业在同行业处于什么地位。

p效果与效益分析；p效果分析；年初制定的各项指标是否完成。

结合实施的有效的管理办法，或配套的管理措施，产生的效果如何。

p效益分析；成本分析、资金使用分析、市场分析、产品结构分析、劳动生产率分析等。

p以上问题你要能说明白，分析报告基本就没问题了。

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大数据挖掘通常用哪些软件

1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。

是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢？首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。

更厉害的是，它还提供来自WEKA（一种智能分析环境）和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。

用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。

它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。

2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。

你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗？其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

R,R-programming的简称，统称R。

作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。

而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。

3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。

它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。

很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。

现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。

令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。

但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。

4.Orange对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。

Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。

无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。

5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。

想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。

另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。

6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。

我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。

同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。

基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。

值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。

获取大数据有没有好一点的软件推荐？

你的问题让我想起一家预算软件厂商智达方通，他们一直提倡在全面预算软件设计中有数据分析功能，一开始我不太理解，后来有了进一步认识，如大数据带来的基础数据变化：大数据使得数量规模上远大于传统数据， 数据信息更加精确；突破传统预算依赖的财务数据，还会有包括音频、视频、图片、地理信息、时间等各类数据信息，这些新型数据使得全面预算在初期预算制定和分析解决就有更多的依据，提供预算制定的准确性、时效性和综合分析能力。

另外在分析思维上的变化：大数据应用中分析思维随处可见，各种分析方法、复杂建模等，在全面预算管理中也应有技术做强有力支撑，目前采取多维数据仓库技术设计的全面预算软件基本能满足数据分析需求，但未来最好还能支持数据挖掘的一些算法进去。

有没有这样一种软件,输入财务报表里面的数据以后能够分析出财务报...

有。

1、税务实务中，有一个现在采用比较广泛的电子查账软件。

其主要功能是：1）跨财务系统的账务数据采集和汇总；2）税种分析、数据模型分析。

其中数据模型分析包括了报表分析、凭证分析、成本检测、固定资产分析等等；3）将上述分析找到的疑点自动汇总报告，供税务人员一一查验。

可参见：税务查账软件使用教材2、审计实务中，也有辅助审计软件。

其主要功能是辅助评估企业固有风险、辅助拟定和执行内控风险检测程序、辅助拟定和执行实质性测试程序。

主要还是辅助审计，帮助审计人员进行完整的审计过程设计和执行，确保审计过程符合审计准则

数据分析软件,和BI系统差别和相似点在哪里？数据分析和大数据挖掘...

0 引 言 随着计算机应用的深入，大量数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要，而传统的数据库管理系统很难满足其要求。

为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。

1 数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。

数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策。

数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。

OLAP是多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。

OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。

OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。

OLAP是联机分析处理，DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术，即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。

这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求，帮助企业高层做出决策。

在欧美发达国家，以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用，首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。

IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。

近几年开始流行“分布式数据仓库”，是在多个物理位置应用全局逻辑模型。

数据被逻辑地分成多个域，但不同位置不会有重复的数据。

这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域，或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。

此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。

这种最初出现在业务部门，业务部门购买托管服务，而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。

2 数据挖掘技术 数据挖掘（DataMining），又称数据库中的知识发现（KnoWledge Discoveryin Database,KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。

它是数据库研究中的很有应用价值的新领域，是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。

数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。

从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

从商业应用角度看，数据挖掘是崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。

从技术角度讲，数据挖掘可应用于以下方面： （1）关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则，简单来讲，就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系，为业务主题提供指导。

（2）序列模式分析和关联规则发现相似，但其侧重点在于分析数据间的前后关系。

模式是按时间有序的。

序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。

（3）分类分析与聚类分析，分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性，并把它们分成不同的类的过程。

聚类时间是将d维空间的n个数据对象，划分到k个类中，使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。

聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性，总结出一个类别的特征。

（4）自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。

一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。

数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。

3 联机分析（OLAP）处理技术 联机分析（OLAP）是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具，是共享多维信息，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。

是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来，能够真正为用户所理解，并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术（OLAP委员会的定义）。

OLAP的特性包括：①快速性：系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应；②可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析；⑨多维性：多维性是OLAP的关键属性。

系统必须提供对数据的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持；④信息性：系统应能及时获得信息，并能管理大容量信息。

OLAP的数据结构是多维，目前存在方式：①超立方结构（...

大数据时代如何影响企业财务

1热计工作 计工作与数字打交道些觉每面些枯燥味数字没新鲜计工作难做兴趣师计数字都看金钱比通析数据增加收入节约费用面提些建议自存价值更加热计工作计领域做番绩社进步做自应贡献实现自身社价值2做职业规划由于计职业门槛比较低现事计工作员所要做名优秀计员必须做自职业规划断提高自职业资格水平3既要原则性要灵性计工作与金钱打交道所计员做事情要原则性何才能做原则性呢比计员工作碰单位领导暗示其做违规事情位计员委婉说根据计规定单位领导计工作真实性完整性负责使领导明白自责任做既做护自使领导难堪工作除要讲原则性要注意灵性违违规情况考虑本效益维护单位利益