1.美林數據技術股份有限公司專業提供各種商務智能平臺，為客戶提供值得相信的商務智能平臺、人工智能、商務智能平臺等。公司自1998-03-16注冊成立以來，本著以人為本的原則，堅持“”的服務宗旨，公司業績蒸蒸日上。立足陜西省，以市場為導向，想客戶之所想，及客戶之所需。

2.創新是美林數據技術股份有限公司成功的基石。在未來，美林數據也希望不斷地創新，為廣大顧客提供人工智能服務。多年來，美林數據始終相信只有堅持創新和專業，才能更好的滿足客戶對大數據分析平臺哪家服務好的需求。
延伸拓展
詳情介紹：大數據分析大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價值（Value）。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。前端展現用于展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho， Spagobi， Openi， Birt等等。用于展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos， BO， Microsoft Power BI， Oracle，Microstrategy，QlikView、 Tableau 。國內的有BDP，國云數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。數據倉庫有Teradata AsterData， EMC GreenPlum， HP Vertica 等等。數據集市有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。大數據分析的六個基本方面1. Analytic Visualizations（可視化分析）　　不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求�？梢暬�可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。 2. Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）　　可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。 3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）　　數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。 4. Semantic Engines（語義引擎）　　我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）數據質量和數據管理是一些管理方面的實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。 6.數據存儲，數據倉庫數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載（ETL），并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。

3.美林數據一直堅持以技術決定實力，以質量占領市場的原則，大力加強開發新產品，正如今天給大家帶來的大數據解決方案，我們不斷提高產品和服務質量。滿懷“真誠做人，真態做事”的熱忱；秉承著“優質產品，優質服務”的精品意識與理念，鑄造了今日的美林數據，才鑄造了今日的高校協同育人方案，要想了解我們更多的產品，請前往美林數據的官網：www.asktempo.com或電話聯系。
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資訊來源：美林數據