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INSIGHT優缺點

本田 本田(進口)-INSIGHT
INSIGHT優缺點
10vu4f2021-05-14提問|3個回答|口碑
最佳答案

首先我們先了解一下網絡輿情的特點: 網絡輿情的特點有以下主要幾點: 突發性:網絡輿情的形成往往非常迅速,事先的征兆極其微小。 破壞性:由于傳播迅速并且波及范圍很廣,所以破壞性很大。 緊迫性:輿情危機必須迅速作出正確的反應,防止事態的擴大,減少損失。 偏差性:由于發言者身份隱蔽,并且缺少規則限制和有效監督,網民會利用網絡宣泄情緒,因此容易發布不利于企業的灰色言論。可以參考N次方公司的官網,上邊有介紹的。 而樓主說的龍道明易Media Insight輿情監測系統:可以監測搜索引擎、新聞門戶、BBS、博客、留言版、微博的。功能還是比較全。我們和他們有過合作。

331509312021-06-14
其他答案

Pro: 1)Immigrating to a foreign country, which implies the improvement in living standard. 2)Allows foreigners to have a better understanding of our culture. 3)Gives a better insight of the foreign culture. 4)creates a bridge between two different cultures. 5)mix-breeded children are prettier than regular children. Con: 1)Gap in communicate, which will soon lead to misunderstanding in the relaitonship. 2)inability to adapt the new environment such as food. 3)Distance in between your new and old family, which prevents you from visiting your parents more frequently.

2889586064 2021-05-31

SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM)是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟件。1976年SAS軟件研究所(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,并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準軟件,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件系統。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數據庫部分;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 的數據管理功能并不很出色,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 注意與其他軟件的配套 使用).;數據呈現;數據分析。當前(2007年)軟件最高版本為SAS9.0。 商業智能軟件和服務提供商SAS公司在即將慶祝其成立30周年之際宣布,客戶對SAS企業級智能平臺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,并在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%,占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、中國信托商業銀行、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軟件的投入。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“商業智能平臺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臺能力,并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風險管理應用軟件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,共同致力于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么地方放些什么內容了。當然,通常一個框架似乎并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,是說你可以基于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接口,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,怎么翻譯?支持向量機?它適合用來對哪些觀察量很少而變量很多的數據進行分析。K2C,Consistence Coder,沒弄明白是干什么的,似乎和清洗數據有些關系,將缺失值和異常值自動剔除。KEL看名字是事件日志模塊,但從描述看又不是那么回事,它更像是一個聚集運算器,對于挖掘,通常的輸入是圍繞一種對象建立很多變量,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,這些信息通常位于不同的表里面,KEL能夠自動作計算這次次數、匯總值或均值什么的。至于KSC,叫序列編碼器,從描述也不明白是什么,和KEL竟然有些類似的地方,讓我開始有些混淆。至于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,尋求數據變量用的。而IOLAP則是用于找出哪些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。

279883213 2021-05-21
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