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如何选择数据分析工具

From:    Click:84    Time:2021-04-16

一个得心应手的数据分析工具,是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据,如何选择合适的数据分析工具,成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题,运用用数据分析工具,企业可以整合多种渠道的数据,快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢?总结了以下五点供大家参考。

(1)多数据源支持

数据分析工具须支持连接多个数据源以进行集成分析。由于网络技术的飞速发展,产生的非结构化数据(如文本、图像、声音和网页)越来越多。除了支持关系数据库(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等),还需要考虑MongoDB、Redis、HBase等非关系数据库是否被支持,不同的产品对上述数据管理提供了不同程度的支持。如一站式数据分析工具Smartbi,支持连接多种类型的数据源,包括:关系数据库(RDBMS)、多维数据库(OLAP)、大数据库(BIGDATA)、本地文件、非关系型数据库(NOSQL)等,也能灵活支持跨源跨库的数据分析。

(2)分析指标的多样性

为了更好地表示内容,数据分析本身需要足够详细,并挖掘出数据背后真正有价值的信息。数据分析的维度和指标因行业和用户群体而异。所以,在选择数据分析工具时,最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标,使结果更具深度,这样才能满足用户的要求,才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。

(3)操作便捷

一款好用的数据分析工具不仅需要具备强大的分析功能,还需要具备便捷的操作性。像Python和R语言也可以用作数据分析,但是它们用起来并不方便,没有掌握相关的IT知识很难上手。BI工具就是一类易上手操作简单的数据分析工具。

(4)跨部门合作

对大型企业来说,数据分析工具必须支持跨部门合作才行。数据分析工具在不同的部门有不同的需求和用途。怎样实现各部门的应用需求,怎样实现各部门与用户的共享,分析与应用结果将成为产品考虑的标准。公司规模越大,就越应该选择协同性能更好的数据分析工具。

(5)性价比和维护成本

大多数工具(特别是企业级数据分析工具)在使用之前都需要花费一些费用。所以在选择数据分析工具时,我们需要考虑购买初期的费用和后期的维护费用。在满足企业常规功能需求的同时,也需要选择性价比更高,让用户感到更实惠的产品。

数据分析工具软件可以帮助用户将所有数据做统一处理和显示。总的来说,选择数据分析工具不仅需要考虑产品的成本及功能,还需要考虑产品对数据源的支持,分析指标的详细程度以及跨部门的协作能力。


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