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如何選擇數(shù)據(jù)分析工具

  一個(gè)得心應(yīng)手的數(shù)據(jù)分析工具,是每一位從業(yè)人員做數(shù)據(jù)分析的利器。面對(duì)浩如煙海的數(shù)據(jù),如何選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具,成為運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、市場(chǎng)等職能部門人員的一個(gè)難題,運(yùn)用用數(shù)據(jù)分析工具,企業(yè)可以整合多種渠道的數(shù)據(jù),快速完成和完善數(shù)據(jù)分析。那么如何選擇數(shù)據(jù)分析工具呢?筆者總結(jié)了以下五點(diǎn)供大家參考。

  (1)多數(shù)據(jù)源支持

  數(shù)據(jù)分析工具須支持連接多個(gè)數(shù)據(jù)源以進(jìn)行集成分析。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像、聲音和網(wǎng)頁)越來越多。除了支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等),還需要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關(guān)系數(shù)據(jù)庫是否被支持,不同的產(chǎn)品對(duì)上述數(shù)據(jù)管理提供了不同程度的支持。ABI支持連接多種類型的數(shù)據(jù)源,包括:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,分布式數(shù)據(jù)庫,文件數(shù)據(jù)源,接口數(shù)據(jù)源等,也能靈活支持跨源跨庫的數(shù)據(jù)分析。

  (2)分析指標(biāo)的多樣性

  為了更好地表示內(nèi)容,數(shù)據(jù)分析本身需要足夠詳細(xì),并挖掘出數(shù)據(jù)背后真正有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)分析的維度和指標(biāo)因行業(yè)和用戶群體而異。所以,在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),最好選擇一種詳盡、全面的工具來分析指標(biāo),使結(jié)果更具深度,這樣才能滿足用戶的要求,才能借助數(shù)據(jù)分析工具挖掘出所有數(shù)據(jù)背后的真正意義。

  (3)操作便捷

  一款好用的數(shù)據(jù)分析工具不僅需要具備強(qiáng)大的分析功能,還需要具備便捷的操作性。像Python和R語言也可以用作數(shù)據(jù)分析,但是它們用起來并不方便,沒有掌握相關(guān)的IT知識(shí)很難上手。BI工具就是一類易上手操作簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析工具,只需要簡(jiǎn)單的鼠標(biāo)拖拽維度和指標(biāo),即可快速生成圖表,全程無需編寫表達(dá)式,零學(xué)習(xí)成本,一分鐘上手。

  (4)跨部門合作

  對(duì)大型企業(yè)來說,數(shù)據(jù)分析工具必須支持跨部門合作才行。數(shù)據(jù)分析工具在不同的部門有不同的需求和用途。怎樣實(shí)現(xiàn)各部門的應(yīng)用需求,怎樣實(shí)現(xiàn)各部門與用戶的共享,分析與應(yīng)用結(jié)果將成為產(chǎn)品考慮的標(biāo)準(zhǔn)。公司規(guī)模越大,就越應(yīng)該選擇協(xié)同性能更好的數(shù)據(jù)分析工具。

  (5)性價(jià)比和維護(hù)成本

  大多數(shù)工具(特別是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析工具)在使用之前都需要花費(fèi)一些費(fèi)用。所以在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),我們需要考慮購買初期的費(fèi)用和后期的維護(hù)費(fèi)用。在滿足企業(yè)常規(guī)功能需求的同時(shí),也需要選擇性價(jià)比更高,讓用戶感到更實(shí)惠的產(chǎn)品。

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