企业数据分析工具选型，除了看需求还要看什么？

随着大数据时代的到来，数据呈现出几何级增长趋势。面对如此庞大的数据，企业要想在竞争日益激烈的市场中生存，就必须利用具有巨大价值的数据，形成自己的竞争优势。这也是近年来数据分析受到各类企业欢迎的原因之一。有效的数据分析可以揭示数据背后的价值，为企业决策者提供可靠的数据支持，从而更好地指导公司业务的发展。

有效的数据分析背后，离不开数据分析工具的支持。面对市场上眼花缭乱的数据分析工具，企业应该如何选择？除了看自己的需求，还需要考虑哪些方面？

一、数据分析工具的清理功能

数据清理是指对重复和多余的数据进行筛选和清除，对缺失的数据进行完整的补充，对错误的数据进行纠正或删除，最成我们可以进一步处理和使用的数据。优秀的数据分析解决方案包括可行的自助数据整理和数据准备功能，可以轻松、快速、不完整、复杂、凌乱地从各种数据源中收集数据，并进行清理，方便混搭和分析。

值得注意的是，思迈特软件Smartbi的数据清理功能非常好，而且Smartbi采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可以处理大量数量。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还内置排序、重量去除、映射、行列合并、行列转换聚合、空值去除等数据预处理功能。

二、数据可视化功能

数据可视化是借助图形手段清晰有效地传达和沟通信息。通过数据可视化，我们可以通过图形化的手段，有效地表达我们平时看不懂的数据，准确、高效、简洁、全面地传递某些信息，甚至帮助我们发现某些规律和特征，挖掘数据背后的价值。一个优秀的数据分析工具，其数据可视化必须十分优秀，能让人一目了然的理解数据，读懂数据背后的业务逻辑。

三、强大的机器学习能力

机器学习是人工智能研究的核心技术。在大数据的支持下，机器可以通过各种算法对数据进行深入的统计分析，进行自学；利用机器学习，人工智能系统获得归纳推理和决策能力，从而找到新的模式和见解，实现图像分析和增强分析的数据分析解决方案。

数据分析工具的应用对企业具有重要意义，可以为企业决策者提供更加科学可靠的解决方案。应用的前提是选择，所以在选择数据分析工具时，可以参考上述功能点。

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