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選擇數據分析工具的時候有哪些注意事項?

時間:2019-07-31來源:億信華辰瀏覽數:102

工欲善其事,必先利其器,數據分析在實際應用當中,除了理解業務和理清思路之外,最講究的就是“工具在手,天下我有”,試想一下,要從海量、繁雜的數據中獲取有用的信息,沒有一款合適的數據分析工具可不行。那么選擇數據分析工具的時候有哪些注意事項?下面所說的內容,或許對你有所幫助。



1. 以分析師的專業知識和技能作為評判標準

目前市面上的數據分析工具用多如牛毛來形容也不為過,具體需要選擇一個什么樣的工具還得以分析師的專業知識作為評判標準,如果你只是剛剛入門,那么用Excel就足矣,如果你已經有了一定的水平,那么可以選擇的分析工具有Matlab、Tableau等,如果你已經是個專業的數據分析師,那么就可以選擇更高階的產品,總之,功能不一定越多越好,重點是分析師要能夠駕馭。

2.分析的多樣性

不管是企業還是數據分析師,他們面對的用戶都是千差萬別的,所以根據不同的用戶案例和應用,企業需要的分析功能也是不同的,比如說百度地圖需要通過算法為用戶推薦最精準的路線,而網貸平臺則需要通過大數據判斷借款人的資信是否良好。這兩者的訴求是完全不一樣的,因此也就不可能選擇同樣的數據分析工具,在實際應用中,只有選擇與企業面臨的問題最相關的分析工具,才能最大化的解決問題。

3.數據范圍分析

通常企業要分析的數據范圍會涉及到很多方面,比如傳統的本地數據庫、數據倉庫、基于云端的數據源等等,但是不同產品對數據管理提供的支持程度是不一樣的,這里推薦一款產品——億信ABI,平臺提供了豐富的數據庫類型接入,包括主流的關系型數據庫以及分布式數據庫,能夠將業務數據對接到平臺中,提供后續建模分析使用,數據庫類型包括:Mysql、Oracle、SQL Server、DB2、GBase、PetaBase、Essbase等,同時也支持通過接入其他數據庫驅動的方式自定義數據庫。

4. 團隊協作

企業規模越大,所涉及的業務需要跨部門協作的可能性就越大,但不可能人人都是分析師,所以是否能夠讓沒有統計背景的工作人員也能夠通過數據分析工具輕松地開發分析和應用是很重要的一點。簡單來說,就是所選擇的產品一定要提供方便開發和分析的可視化方法。

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功能概覽
數據填報

對分析表中的數據進行補錄或修改

數據處理

在可視化建模的同時同步完成ETL流程設計

大屏可視化

可任意制作酷炫靈動的圖標和大屏

自助式分析

只需簡單拖拽維度和指標即可生成相應的分析圖表

預測挖掘

讓繁瑣復雜的數據挖掘過程變得簡單易用

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