一個駕輕就熟的數據分析工具，是每一位從業人員作數據分析的利器。面對浩如煙海的數據，如何選擇合適的數據分析工具，成爲運營、產品、市場等職能部門人員的一個難題，運用用數據分析工具，企業能夠整合多種渠道的數據，快速完成和完善數據分析。那麼如何選擇數據分析工具呢？我爲總結了如下五點供你們參考。數據庫
點才.png網絡
(1)多數據源支持ide
數據分析工具須支持鏈接多個數據源以進行集成分析。因爲網絡技術的飛速發展，產生的非結構化數據(如文本、圖像、聲音和網頁)愈來愈多。除了支持關係數據庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，還須要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關係數據庫是否被支持，不一樣的產品對上述數據管理提供了不一樣程度的支持。如一站式數據分析工具Smartbi，支持鏈接多種類型的數據源，包括：關係數據庫（RDBMS）、多維數據庫（OLAP)、大數據庫（BIGDATA）、本地文件、非關係型數據庫（NOSQL）等，也能靈活支持跨源跨庫的數據分析。工具
(2)分析指標的多樣性性能
爲了更好地表示內容，數據分析自己須要足夠詳細，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羣體而異。因此，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，這樣才能知足用戶的要求，才能藉助數據分析工具挖掘出全部數據背後的真正意義。學習
(3)操做便捷大數據
一款好用的數據分析工具不只須要具有強大的分析功能，還須要具有便捷的操做性。像Python和R語言也能夠用做數據分析，可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做簡單的數據分析工具，例如Smartbi，只須要簡單的鼠標拖拽維度和指標，便可快速生成圖表，全程無需編寫表達式，零學習成本，一分鐘上手。設計
(4)跨部門合做數據分析
對大型企業來講，數據分析工具必須支持跨部門合做才行。數據分析工具在不一樣的部門有不一樣的需求和用途。怎樣實現各部門的應用需求，怎樣實現各部門與用戶的共享，分析與應用結果將成爲產品考慮的標準。公司規模越大，就越應該選擇協同性能更好的數據分析工具。Smartbi 的長項是 BI 功能，它提供了自助分析平臺，可視化的操做創建數據關聯模型，而且提供 ETL 工具加工數據成獨立的數據模型，提供了全方位的數據分析功能。在 C/S 端，對 Excel 工具熟悉人員可直接在 Excel 中進行多維度數據分析，WEB 端提供所見即所得的儀表盤設計，豐富的圖標交互。支持即席查詢，快速查詢數據。支持多維度的數據分析。操做簡單，功能豐富，適合業務人員操做。產品
(5)性價比和維護成本
大多數工具(特別是企業級數據分析工具)在使用以前都須要花費一些費用。因此在選擇數據分析工具時，咱們須要考慮購買初期的費用和後期的維護費用。在知足企業常規功能需求的同時，也須要選擇性價比更高，讓用戶感到更實惠的產品。