数据分析中使用的一些常见外观系统包括：
1. 仪表板系统：这些系统以图表、图形和表格的形式提供数据的可视化表示。它们允许用户监控关键绩效指标 (KPI) 并从数据中获取见解。
2. 数据可视化工具：这些工具使用户能够创建交互式且具有视觉吸引力的数据表示。它们有助于识别原始数据中可能不明显的模式、趋势和异常值。
3. 报告系统：这些系统根据预定义的模板或用户定义的参数生成报告。它们以结构化格式自动提取、转换和呈现数据以进行分析。
4.数据探索平台：这些平台为用户提供了交互式探索和分析大型数据集的能力。它们允许用户查询数据、执行聚合和计算以及实时可视化结果。
5. 机器学习框架：这些框架提供了一组用于构建、训练和部署机器学习模型的工具和算法。它们简化了开发预测分析解决方案的过程，并使没有丰富编程技能的用户能够利用机器学习技术。
6. 提取、转换、加载 (ETL) 系统：这些系统促进从多个来源提取数据、将其转换为一致格式并将其加载到数据仓库或分析平台的过程。它们确保数据的一致性、完整性和分析可用性。
7. 数据管理平台：这些平台提供用于存储和组织数据的集中存储库。它们支持高效的数据检索、数据清理、数据集成和数据治理，以支持分析计划。
8. 数据挖掘工具：这些工具利用统计和机器学习技术从数据中发现模式、相关性和见解。它们通常用于探索性分析、模式识别和预测。
9. 数据质量和治理系统：这些系统有助于确保用于分析的数据的准确性、完整性和一致性。他们执行数据标准、执行数据分析并解决数据质量问题，以提高分析结果的可靠性。
10. 基于云的分析平台：这些平台为执行数据分析提供了可扩展且灵活的基础设施。他们提供一系列服务，包括数据存储、处理和可视化，促进大型数据集的集成和分析。
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