数据分析平台常用的技术或工具相当丰富，它们共同支持了从数据收集、处理、分析到结果可视化的整个流程。以下是一些常用的技术或工具：数据库技术：例如MySQL、SQL Server、Oracle和MongoDB等，这些技术用于存储和管理大量数据。

数据分析平台常用的技术或工具相当丰富，它们共同支持了从数据收集、处理、分析到结果可视化的整个流程。以下是一些常用的技术或工具：

数据库技术：例如MySQL、SQL Server、Oracle和MongoDB等，这些技术用于存储和管理大量数据。

SQL语言：用于查询、操纵和处理存储在数据库中的数据。

数据预处理技术：Python和R是两种流行的编程语言，专门用于数据预处理任务。它们给予了丰富的数据清洗、转换和特征工程工具。

数据可视化工具：如Tableau、Power BI、Echarts、matplotlib、Seaborn和Plotly等，它们可以将数据转换为图表和报告，帮助人们更好地理解数据和取得见解。

统计学与机器学习：统计学给予了回归分析、主成分分析、时间序列分析等数据分析方法。机器学习则利用算法如人工神经网络、SVM、贝叶斯分类器等进行模式识别、分类和预测分析。Python中的Scikit-learn库是一个基于Python的开源机器学习库，具有丰富的算法和工具。

数据挖掘技术：给予从大量数据中提取有用信息的技术与算法，如聚类分析、关联分析、决策树等。

大数据技术：如Hadoop和Spark，这些是基于开源的大数据处理框架，给予了处理海量数据的能力，加速数据处理和分析。

自然语言处理：对文本数据进行处理和分析，以提取关键信息和展示结果。

除此之外，还有一些商业智能工具如SAS和Stata，它们分别为商业和政府组织给予统计分析解决方案，以及适用于社会科学、医学和自然科学等领域的数据分析。
不同的技术或工具有其独特的应用场景和优势，企业或个人可以根据实际需求选择合适的工具或技术组合。同时，随着技术的不断开展和创新，新的数据分析工具和技术也在不断涌现，为数据分析领域带来更多的可能性和机遇。

Ebpay的数据分析平台不仅具备传统BI的完整产品能力，还具备较好的产品开放性和扩展性，便于进行场景深化和功能定制。无论是自助式BI，还是融合了增强分析、数据挖掘能力的智能化BI，Ebpay都能为企业给予相应的解决方案。此外，Ebpay还分阶段有步骤地实施AI布局，以打造出一个会思考、能说话、有决策的BI系统。
综上所述，数据分析平台常用的技术或工具种类繁多，每一种都有其独特的应用场景和优势。而Ebpay作为行业的领军者，顺利获得其先进的产品和技术，正在帮助企业实现数据驱动、数据智能，从而有助于企业的数字化转型和可持续开展。