企業如何選擇大數據分析工具

⑴ 怎樣選擇大數據分析工具

一、依據事務挑選

企業的事務不同，對大數據剖析東西的要求也不同。如電商、零售業希望能及時地把握市場信息，了解用戶畫像;而製造業、航空產業則更希望了解職業內部的信息，特別是競賽對手的行為動態。

在大數據剖析東西中，這一切都是在數據剖析的前提下得出的，這就需求大數據剖析東西有強壯的數據整合才能和短時間內處理許多數據的才能。特別是在競賽激烈、瞬息萬變的大數據年代，實時的數據剖析是掌握主動權的要害。

二、數據剖析才能是要害

一款大數據剖析東西怎麼才能打動企業的心呢?當然是靠強壯的數據剖析才能了。企業或許每天都會發生和收集海量的數據，這些數據都在等著大數據剖析東西來進行剖析和價值發掘，企業希望以短的時間從大數據剖析東西身上得到數據價值和決策支持。

三、可操控性和部署成本

這主要是針對中小企業來說的，差異於大企業在人員和東西部署上的財大氣粗，中小企業在挑選大數據剖析東西時往往會陷入價格和功能的兩難之地。還有便是許多東西的部署和保護需求專業人員，這無疑又將會使成本飆升。

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⑵ 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

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⑶ 如何選擇數據分析工具

如何選擇數據分析工具，總結了以下3點供大家參考。

(1)多數據源支持：數據分析工具須支持連接多個數據源以進行集成分析。由於網路技術的飛速發展，產生的非結構化數據(如文本、圖像、聲音和網頁)越來越多。

除了支持關系資料庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，還需要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關系資料庫是否被支持，不同的產品對上述數據管理提供了不同程度的支持。

(2)分析指標的多樣性：為了更好地表示內容，數據分析本身需要足夠詳細，並挖掘出數據背後真正有價值的信息。數據分析的維度和指標因行業和用戶群體而異。

所以，在選擇數據分析工具時，最好選擇一種詳盡、全面的工具來分析指標，使結果更具深度，這樣才能滿足用戶的要求，才能藉助數據分析工具挖掘出所有數據背後的真正意義。


(3)操作便捷：一款好用的數據分析工具不僅需要具備強大的分析功能，還需要具備便捷的操作性。像Python和R語言也可以用作數據分析，但是它們用起來並不方便，沒有掌握相關的IT知識很難上手。

BI工具就是一類易上手操作簡單的數據分析工具，只需要簡單的滑鼠拖拽維度和指標，即可快速生成圖表，全程無需編寫表達式，零學習成本，一分鍾上手。讓你們工作上得心應手。
Smartbi精心為中國企業量身定製的本土化、敏捷型、可嵌入的商業智能（BI）平台。bi商業智能分析工具和報表工具都是從數據開始，不僅包括數據的收集方式，還包括數據的存儲、組織和訪問方式。在一個充滿了可供選擇的市場中，在開始選擇之前，您不妨先比較下各種軟體，以及弄清自己的數據需求。

思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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⑷ 如何選擇大數據分析工具

當企業發展到一定階段之後，企業的數據也會逐漸累積豐富，對數據分析的時效性、准確性也有越來越高的要求。為了更快的滿足業務部門的數據分析需求，搭建自助數據分析平台是大勢所趨。

對於一般企業的可視化數據分析需求來說，由於可視化分析工具市面上已經有不少成熟的產品，相比於自研一個新產品，成熟產品的用戶教育成本更低、實施更快、穩定性也比較好，因此有不少公司都不會重復造輪子。但相應的，在進行可視化數據分析產品，即商業BI工具的選型時，我們常常會遇到以下問題：

1、 市場上BI工具的同質化嚴重，各家基本功能差不多；

2、 純工具的采購風險很高，能不能用起來對客戶本身有很大的挑戰。

3、 工具的後續運營和持續價值如何發揮。

那麼圍繞這三個核心問題，面向市場營銷等企業常見的普通業務場景，部門決策人在進行BI工具軟體的選型時具體應該考慮哪些細節？我們采訪了多位資深市場營銷人，一起來聽聽他們的建議。

選購工具軟體之前，要先明確自己的核心業務需求

BI領域作為一個相對成熟和清晰的方向，產品同質化在國內市場上表現的非常明顯，且競爭更激烈。在網上隨便搜索，都有幾十家或大或小的產品可供選擇。但是深入研究後就會發現，成熟的商業工具在核心功能上差別不大，你家支持大屏設計，我家也可以；你家數據源豐富我家也不差；你家操作簡單，我家上手也容易……

所以，從工具功能本身而言，只要是國內正規產品廠商，基本都能符合企業使用場景和需求，這時我們就需要在采購之前詳細分析自身的使用需求，尤其要關注本部門和其他部門在數據分析領域的長期使用需求前景和一些企業的一些業務特點。

比如說如果企業內部對BI工具的使用需求較頻繁，需要工具平台開設大量儲備賬號和兼具較高的查詢效率，那麼類似Power BI這類小而美的工具就不太適合你；而如果企業自身對數據分析的質量要求較高，除可視化數據分析之外還需要進行數據模型機器學習分析的相關工作，那麼你可能就更需要像美林數據旗下Tempo大數據分析平台這樣能夠兼容數據處理、數據建模、數據分析多維度功能的工具。

歸根結底，無論是大數據與人工智慧技術，還是SCRM、BI、AI工具的選項，都是一種解決問題的新方法或者輔助支撐，要讓技術或者工具發揮價值，首先要明確業務需求與工作目標，與自身業務深度結合，才能真正的賦能業務，實現業務價值。與此同時自身業務能力的提升也很關鍵，工具+意願+能力，才能推動業務不斷變革提升，實現長遠收益。

⑸ 哪些軟體適合企業做大數據分析用

大數據分析工具——HadoopHadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作...
2.
大數據分析工具——思邁特軟體Smartbi融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、

⑹ 如何選擇合適的數據分析工具

了解大數據分析對於企業的意義

企業應用大數據分析技術，想要達到什麼樣的成果，大數據分析工具可以幫助企業進行大數據的實時分析，提高業務的流程，因為不同的數據類型都已用不同的數據模型來表示出來，不論是結構化的數據還是非結構化的數據，大數據工具可以幫助企業處理多種多樣的數據類型，企業在選購大數據分析工具的時候要了解大數據分析工具對於企業的意義是什麼，想要達到什麼樣的效果。

大數據分析工具需要滿足的要求

大數據分析工具在數據收集、數據管理上也要有一些要求，例如可以的可以提供高級的數據分析演算法以及數據模型的分析，不僅僅可以進行結構化數據的分析，也可以進行非結構化數據的分析，還有集成演算法和數據挖掘等功能，這些都是大數據分析工具必須要包含的一些功能。不同的軟體提供商對於數據的演算法或者一些支持的方式也會有一些不同，企業也要考量哪些是最適合自己使用的，技術不是復雜越好。

了解企業內部使用大數據分析工具的人

為什麼要了解人，因為大數據分析工具是要參與企業的運營模式中去的，那麼使用的人員就涉及企業的各個層面，每一個層面的人員對於他們需要大數據分析工具可以給他們帶來的結果也是不一樣的，企業的高層只要知道數據的結論，技術部門需要知道他們可以為企業的所有用戶提供支持，對於普通員工來說，支持他們日常的工作才是最主要的，只有分析好的工具的使用者，才能讓大數據分析工具為企業獲利。

⑺ 公司一般使用什麼大數據分析軟體

公司大數據分析軟體有很多，思邁特軟體Smartbi就是其中一個。大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據。而數據存儲的工具主要是以下的工具：

1、思邁特軟體Smartbi，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

⑻ 大數據分析一般用什麼工具分析

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

⑼ 大數據分析一般用什麼工具分析

1、專業的大數據分析工具
2、各種Python數據可視化第三方庫
3、其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。