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数据分析软件怎么选择合适的

文 | Smartbi大数据百科 2021-09-29 阅读次数：2233 次浏览

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    一、数据分析的多样性

    根据不同的用户案例和应用程序，企业用户可能需要支持不同类型的分析功能，并使用特定类型的建模（如回归、聚类、分割、行为建模和决策树）。这些功能可以广泛支持不同形式的高水平分析和建模，但仍有一些制造商投入几十年的精力来调整不同版本的算法，以增加更先进的功能。了解哪些模型与企业面临的问题最相关，根据产品如何最好地满足用户的业务需求进行产品评估是非常重要的。


    二、数据范围分析

    要分析的数据范围涉及结构化和非结构化信息、传统的本地数据库和数据仓库、基于云的数据源、大数据平台上的数据管理等多个方面。但不同的产品对非传统数据库（Hadoop或其他用于提供横向扩展的NoSQL数据管理系统）的数据管理有不同的支持。如何选择产品，企业必须考虑数据量和数据类型的具体需求。


    三、数据分析之间的合作

    企业规模越大，越有可能需要跨部门分享分析、模型和应用。如果有很多分析师分布在各个部门，如何解释和分析结果，可能需要增加更多的共享模式和合作方法。

    四、许可证和维护预算

    几乎所有制造商的产品都分为不同的版本，购买成本和整个运营成本是不同的。许可证的成本与特性、功能与分析数据的数量或产品可用节点的数量的限制成正比。选择口碑好的数据分析软件，有专业的技术团队支持，产品架构好，后期维护成本低。比如思迈特软件的大数据分析工具口碑好，用的公司多。


    五、易用性

    没有统计背景的商业分析师能否轻松开发、分析和应用？确定产品是否提供了便于开发和分析的可视化方法。


    六、非结构化数据利用率

    确认产品可以使用不同类型的非结构化数据，比如文档、电子邮件、图像、视频、演示稿、社交媒体渠道信息等，并分析和利用收到的信息。


    七、可扩展性和可伸缩性。

    随着数据量的不断增长和数据管理平台的不断扩展，有必要评估不同的分析产品如何跟随处理和存储容量的增长。


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文章目录

一、数据分析的多样性 二、数据范围分析 三、数据分析之间的合作 四、许可证和维护预算 五、易用性 六、非结构化数据利用率 七、可扩展性和可伸缩性。
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