标签：mongod 简单的 表达式 挖掘 如烟 好的 lse 结构化 产品
?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？我为总结了以下五点供大家参考。点才.png
(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，例如Smartbi，只需要简单的鼠标拖拽维度和指标，即可快速生成图表，全程无需编写表达式，零学习成本，一分钟上手。
(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。Smartbi 的长项是 BI 功能，它提供了自助分析平台，可视化的操作建立数据关联模型，并且提供 ETL 工具加工数据成独立的数据模型，提供了全方位的数据分析功能。在 C/S 端，对 Excel 工具熟悉人员可直接在 Excel 中进行多维度数据分析，WEB 端提供所见即所得的仪表盘设计，丰富的图标交互。支持即席查询，快速查询数据。支持多维度的数据分析。操作简单，功能丰富，适合业务人员操作。
(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。
标签：mongod 简单的 表达式 挖掘 如烟 好的 lse 结构化 产品
原文地址：https://blog.51cto.com/14966774/2544207
