數據採集軟體有哪些

1. 有哪些用來收集、分析和可視化數據的軟體

一般有四種方案：

優勢： 零成本

劣勢： 最多可承載幾萬行數據；數據分析繁瑣，可視化展示有限

Excel支持從數據填寫、分析到可視化的一站式需求，對於基礎的數據分析來說無比強大。但是，用Excel做數據可視化需要數據分析人員每天都要從公司不同的ERP、CRM、財務系統中導出大量數據，再將多個表格用vlookup和sumif進行關聯計算，最後通過把可視化圖表截圖放到PPT里進行日報和周報匯報。適合數據量小，對數據分析維度要求低、展現形式要求低的工作。

優勢：比Excel工作量小，可以支持許可權管理

劣勢：需要定製開發、單表最多可承載幾十萬行數據

報表系統是Excel的升級版，不需要復雜函數去進行數據分析，但同時，需要IT根據你的數據分析需求定製欄位，用戶只能看到定製欄位的數據內容，如果要進行可視化，還是需要把

優勢：支持聯動、下鑽、跳轉等動態分析，單表可支持億行數據

劣勢：需要掌握Python、R語言等程序代碼，略貴

BI首先可以對接多個系統的數據源，將所有數據整合到一個平台中進行全局分析。其次就是支持實時數據展示，分析維度和深度也遠遠強於報表系統，支持下鑽、聯動等數據交互。

優勢：支持可視化自助分析（不需要代碼拖拽式操作）、實時數據分析

劣勢：等更新的產品出來可能應該就能找到了

同樣支持從數據接入、數據清洗、數據分析到數據可視化的一站式操作，但是在用戶使用層面強調低代碼（或零代碼）開發、無縫對接、靈活部署，比如用觀遠Smart ETL托拉拽進可以做分析看板，無需重新建模，賦能普通業務人員做數據分析的能力，讓數據員有更多時間可以專注如何將分析與業務結合。並且，還可以藉助AI演算法的能力構建基於未來的分析模型，比如銷售預測、智能排課等。

以下以觀遠智能BI為例，說下每一步是如何實現的。

1、數據收集

觀遠智能BI可無縫對接到企業各類信息化系統中，可對接幾十種數據源，實現數據互通胡融，同時也支持在線填報或Excel導入等功能。

2、數據分析

觀遠是典型的自助式BI平台，可支持拖拽式操作，自助化分析，極大降低分析難度；賦能分析思維，讓普通業務人員專注業務本身，使其快速成長為優秀的數據分析師！

3、數據可視化

目前，觀遠支持50餘種圖表類型，涵蓋柱形圖、雙軸圖、漏斗圖、帕累托圖等。在此基礎上，延展出投屏、幻燈片等數據可視化呈現形式，滿足絕大多數數據表達需求。在動態交互上支持鑽取、聯動、跳轉等功能，可以實現一鍵點擊即可層層剖析數據，發現問題。在可視化展示上又支持移動BI輕應用、數據大屏和web端三種模式。

展示幾張用觀遠BI做出來的數據看板和大屏：

奧威軟體的OurwayBI就是一款完整的BI智能數據可視化分析軟體。它能通過爬蟲、填報、ETL工具採集數據（支持全域數據），統一數據分析口徑後，再通過智能分析功能、可視化圖表完成數據可視化分析。最後，將分析結果直觀易懂地展現出來。

從數據採集，到數據清洗整理以及智能分析，再到後面的數據可視化呈現，都能快速實現。並且OurwayBI還有一套覆蓋多行業、主流ERP的標准解決方案，預設了包括財務、倉庫等板塊在內的數據分析模型，像金蝶/用友標准解決方案這類的，還能實現零開發呢！

而且奧威軟體出品的OurwayBI的ETL工具是可全面可視化的，能給開發和維護提供不少便利。

至於，數據可視化的效果，如果你去奧威軟體的demo平台看看，就能親自體驗在線自助分析。這里就先放幾張BI數據可視化報表截圖，作為個開胃菜簡單感受下它的直觀易懂。

我們公司用的是前嗅，他們傢具有數據採集，數據清洗（挖掘），多維度分析及生成可視化圖表等功能，當然，我們用得比較多的是數據採集的功能，有興趣也可以看看他們的官網。

2. JMTOOL到底是個什麼軟體

JMTOOL是一個採集工具軟體。

數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術目前廣泛應用於各個領域。針對製造業企業的龐大生產數據，數據採集工具尤為重要。

數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛引用在各個領域。

比如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。

採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據量測是數據採集的基礎。

(2)數據採集軟體有哪些擴展閱讀

數據採集的目的是為了測量電壓、電流、溫度、壓力或聲音等物理現象。基於PC的數據採集，通過模塊化硬體、應用軟體和計算機的結合，進行測量。

盡管數據採集系統根據不同的應用需求有不同的定義，但各個系統採集、分析和顯示信息的目的卻都相同。數據採集系統整合了信號、感測器、激勵器、信號調理、數據採集設備和應用軟體。

3. 數據分析採集的好用的軟體工具有哪些

八爪魚採集器，後羿採集器，webscraper，迷你派採集器，instant scraper等都是不錯的採集工具。不過面向的客戶不一樣，看使用順手程度吧。

4. 數據採集軟體有哪些

國內五大主流採集軟體：

火車頭

定位是具有一定代碼基礎的人員，具有基本的HTML基礎，能看得懂網頁源碼和網頁結構。

八爪魚

操作簡單，容易上手，但是，需要好好學習八爪魚的採集原理和教程，有一定學習曲線，適合小白用戶嘗試，不用編程。

集搜客

操作簡單，適用於初級用戶，不用編程，後續付費要求較多。

神箭手雲爬蟲

爬蟲系統框架，採集內容需要用戶自寫爬蟲，需要編程基礎。

狂人採集器

專注論壇、博客文本內容的抓取，不能全網數據採集，不用編程。

如果沒有編程基礎的同志，建議學習使用八爪魚，如果能編程的，建議基於神箭手雲爬蟲的基礎上開發爬蟲程序，大牛建議自己動手，Python和Java都可以寫。

5. 數據採集工具有哪些

如下：

1、NSLOOKUP

nslookup命令幾乎在所有的PC操作系統上都有安裝，用於查詢DNS的記錄，查看域名解析是否正常，在網路故障的時候用來診斷網路問題。信息安全人員，可以通過返回的信息進行信息搜集。

2、DIG

Dig也是對DNS信息進行搜集的工具，dig 相比nsllooup不光功能更豐富，首先通過默認的上連DNS伺服器去查詢對應的IP地址，然後再以設置的dnsserver為上連DNS伺服器。

3、Whois

whois就是一個用來查詢域名是否已經被注冊，以及注冊域名的詳細信息的資料庫（如域名所有人、域名注冊商）。通過whois來實現對域名信息的查詢。早期的whois查詢多以命令列介面存在，但是現在出現了一些網頁介面簡化的線上查詢工具，可以一次向不同的資料庫查詢。

網頁介面的查詢工具仍然依賴whois協議向伺服器發送查詢請求，命令列介面的工具仍然被系統管理員廣泛使用。whois通常使用TCP協議43埠。每個域名/IP的whois信息由對應的管理機構保存。

5、主動信息搜集

Recon-ng是一個信息搜集的框架，它之於信息搜集完全可以和exploit之於metasploit framework、社會工程學之於SET。

5、主動信息搜集

主動信息搜集是利用一些工具和手段，與搜集的目標發生一些交互，從而獲得目標信息的一種行為。主動信息搜集的過程中無法避免會留下一些痕跡。

6. 有哪些好用的數據採集工具

如果自己不會用python寫代碼採集數據的話。國內在採集領域領先的肯定就是八爪魚了，簡單易懂不用寫代碼，採集快速，支持雲採集，詳情可以上官網研究研究。
另外如果是有國外的採集需求的話，可以使用Octoparse，和八爪魚是雙胞胎兄弟，採集國外的網站更加快速。

7. 數據分析工具類軟體，好用的有哪些

數據分析工具類軟體，好用的有哪些, 除了新榜，還有哪些靠譜又好用的微信數據分析工具

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

分析軟體有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多說了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足大部分的工作需要。 MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境使用的。 其優點如下： 一、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來； 二、 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化； 三、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握； 四、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。 但是這款軟體的使用難度較大，非專業人士不推薦使用。 SAS是把數據存取，管理，分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊，全，新。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。SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟體的使用需要一定的專業知識，非專業人士不推薦使用。 Finereport類EXCEL設計模式，EXCEL+綁定數據列」形式持多SHEET和跨SHEET計算，完美兼容EXCEL公式，用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣，輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富，比如說 數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash列印、交互分析等

有哪些好用的數據分析工具類軟體？

BI數據分析工具這個可以。BI數據分析系統用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確地提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。
做BI數據分析系統十多年的廠 商（奧威 軟體）

spss,excel,在線spss-spssau,R等等。最好用的是在線網頁spssau。

互聯網數據分析工具有哪些

大數據分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性。

現在有哪些常用的大數據分析工具？

目前市場上的數據分析工具還是比較多的，國內跟國外都有，我就介紹幾款主流的給樓主。
國外：
Tableau：自身定位是一款可視化工具，與Qlikview的定位差不多，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜。目前移動端只支持IOS系統。
Qlikview:最大的競爭者是Tableau，同Tableau和國內眾多BI一樣，是屬於新一代的輕量化BI產品，體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統，C／S的產品架構。採用內存動態計算，數據量小時，速度很快；數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。
Cognos：傳統BI工具中最被廣泛使用的，已被IBM收購。擁有強大的資料庫平台、在數據管理、數據整合以及中間件領域專業功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求變化需要 重新建模，學習要求較高。
國內：
FineBI:帆軟旗下的自助性BI產品，輕量化的BI工具，部署方便，走多維分析方向。後期採用jar包升級換代，維護方便，最具性價比。
永洪BI:敏捷BI軟體，產品穩定性較高。利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。

數據分析需要掌握的數據統計軟體、還有數據分析工具有哪些，有人知道嗎？

當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟體功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，並熟悉其中大量的函數和命令。
瑭錦tanjurd解釋而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊滑鼠，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel，然後載入宏，裡面有一些分析工具，不過有時需要資料庫軟體支持。

8. 方便好用的抓取數據的工具有哪些

方便好用的抓取數據的工具有：八爪魚、火車頭、近探中國。

1、八爪魚採集器八爪魚是基於運營商在網實名制真實數據是整合了網頁數據採集、移動互聯網數據及API介面服務等服務為一體的數據服務平台。它最大的特色就是無需懂得網路爬蟲技術，就能輕松完成採集。

2、火車頭採集器火車採集器是目前使用人數較多的互聯網數據採集軟體。它憑借靈活的配置與強大的性能領先國內同類產品，並贏得眾多用戶的一致認可。使用火車頭採集器幾乎可以採集所有網頁。

3、近探中國近探中國的數據服務平台裡面有很多開發者上傳的採集工具還有很多是免費的。不管是採集境內外網站、行業網站、政府網站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等的數據還是其他數據，近探都可以完成採集還可以定製這是他們的一最大的亮點。

網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

9. 數據挖掘什麼軟體簡單

數據挖掘用什麼軟體
1.R是用於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具；

2.Weka可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體，但用起來並不方便，界面也簡單了點；

3.Tanagra 是使用圖形界面的數據挖掘軟體；4.RapidMiner現在流行的勢頭在上升，但它的操作方式和商用軟體差別較大，不支持分析流程圖的方式，當包含的運算符比較多的時候就不容易查看了；

5.KNIME和Orange看起來都不錯，Orange界面看上去很清爽，但我發現它不支持中 文。推薦KNIME，同時安裝Weka和R擴展包。

對於普通用戶可以選 用界面友好易於使用的軟體，對於希望從事演算法開發的用戶則可以根據軟體開發工具不同（Java、R、C++、Python等）來選擇相應的軟體。
求推薦簡單好用的數據挖掘軟體 10分
那肯定是SPSS啊，網上自學教程也一堆，如果你不追求特別專業的，只是想數據可視化的基礎上有意思數據挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它還支持自然語言呢
常用的數據挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是優秀的挖掘工具，可以依據自己的需要選擇。
常用數據挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等

當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟體功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，並熟悉其中大量的函數和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊滑鼠，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel，然後載入宏，裡面有一些分析工具，不過有時需要資料庫軟體支持
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。

2、RapidMiner

該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。

3、NLTK

當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。

而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。

4、Orange

Python 之所以受歡迎，是因為它簡單易學並且功能強大。如果你是一個 Python 開發者，當涉及到需要找一個工作用的工具時，那麼沒有比 Orange 更合適的了。它是一個基於 Python 語言，功能強大的開源工具，並且對初學者和專家級的大神均適用。

此外，你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。

5、KNIME

數據處理主要有三個部分：提取、轉換和載入。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個圖形化的用戶界面，以便對數據節點進行處理。它是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機 器學習的組件和數據挖掘，並引起了商業智能和財務數據分析的注意。

KNIME 是基於 Eclipse，用 Java 編寫的，並且易於擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，並且其大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告訴你R項目，一個 GNU 項目，是由 R(R-programming簡稱，以下統稱R)自身編寫的，你會怎麼想?它主要是由 C 語言和 FORTRAN 語言編寫的，並且很多模塊都是由 R 編寫的，這是一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體。

R語言被廣泛應用於數據挖掘，以及開發統計軟體和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了 R 的知名度。除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收......
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。

2、RapidMiner

該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。

3、NLTK

當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。

而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。
目前業界常用的數據挖掘分析工具有哪些
數據分析的概念太寬泛了，做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的？是個人用還是企業、部門用呢？應用的場景是製作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析？

那就說說應用最廣的BI吧，企業級應用，其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分，主要用於數據整合，構建分析，展示數據供決策分析的，譬如FineBI，是能夠」智能」分析數據的工具了。
哪個軟體建立資料庫比較簡單好用
隨著數據大數據的發展，數據安全已經上升到一個很高的高度。隨著國家對數據安全的重視,國產資料庫開始走進中國個大企業，其中不乏 *** 、國企。

實時資料庫系統是開發實時控制系統、數據採集系統、CIMS系統等的支撐軟體。在流程行業中，大量使用實時資料庫系統進行控制系統監控，系統先進控制和優化控制，並為企業的生產管理和調度、數據分析、決策支持及遠程在線瀏覽提供實時數據服務和多種數據管理功能。實時資料庫已經成為企業信息化的基礎數據平台，可直接實時採集、獲取企業運行過程中的各種數據，並將其轉化為對各類業務有效的公共信息，滿足企業生產管理、企業過程監控、企業經營管理之間對實時信息完整性、一致性、安全共享的需求，可為企業自動化系統與管理信息系統間建立起信息溝通的橋梁。幫助企業的各專業管理部門利用這些關鍵的實時信息，提高生產銷售的營運效率。如果你想定製這款國產資料庫 可以打 前面是 一三六 中間是 六一二零 末尾是 四一四七

北京開運聯合信息技術股份有限公司-實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）

實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）是什麼？

1、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 是開運聯合公司針對行業應用，獨立研發的，擁有全部自主知識產權的企業級實時/歷史資料庫平台。為企業監控生產情況、計算性能指標、進行事故分析和對設備啟停分析診斷、故障預防等提供重要的數據保障。

2、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 可廣泛用於工業控制自動化數據的高速採集和存儲，提供高速、海量數據存儲和基礎分析能力。

3、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。 提供企業生產信息管理解決方案，可以有效應對「從小到大」 「由近及遠」 的各種企業級數據應用。

4、CreatRun Database 可在線按照時間序列以毫秒級精度自動採集企業的各類過程自動化系統中的生產數據，高效壓縮並存儲。同時可向用戶和應用程序提供實時和歷史數據，使得用戶可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。

【工業軟體開發】實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）系統主要技術指標:

支持數據類型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等類型

標簽容量：200,000 Tag

數據容量：TB級

客戶端並發用戶數：500 個

生產過程數據採集時間響應速度：<500 毫秒

時間戳解析度：毫秒

存儲速度：>100,000 輸入值/秒存檔數據回取事務吞吐量：>2,000,000 輸出值/秒

實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）系統特性——高可用性:

1、高效的數據存儲策略及壓縮演算法「死區例外+可變斜率壓縮演算法 」，精確到每個Tag的壓縮配置，有效提高了歷史數據存儲性能，節約磁碟空間.

2、高速的數據緩存機制，使並行訪問鎖域粒度精確到「Block（1KBytes）」，實現了並行訪問能力的最大化。使歷史數據訪問路由復雜度「最小化、均衡化，扁平化」，不界定「冷熱」數據，所有數據訪問時間成本一致，同時提供均衡訪問特性和最大遠程數據訪問友好度。

3、Creat RUN ......
數據挖掘工具一般都有哪些
數據挖掘工具有國外的Qlik，國內的有永洪，收費是肯定的，你可以先去找些可以免費試用的挖掘工具，國內的ETHINK平台好像可以
數據挖掘工具有哪些？
SQL Server是資料庫，但內建數據挖掘功能，若提到工具的話，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...