有效的数据分析背后,离不开数据分析工具的支持。面对市场上眼花缭乱的数据分析工具,企业应该如何选择?除了看自己的需求,还需要考虑哪些方面?

一、数据分析工具的清理功能

数据清理是指对重复和多余的数据进行筛选和清除,对缺失的数据进行完整的补充,对错误的数据进行纠正或删除,最成我们可以进一步处理和使用的数据。优秀的数据分析解决方案包括可行的自助数据整理和数据准备功能,可以轻松、快速、不完整、复杂、凌乱地从各种数据源中收集数据,并进行清理,方便混搭和分析。

二、数据可视化功能

数据可视化是借助图形手段清晰有效地传达和沟通信息。通过数据可视化,我们可以通过图形化的手段,有效地表达我们平时看不懂的数据,准确、高效、简洁、全面地传递某些信息,甚至帮助我们发现某些规律和特征,挖掘数据背后的价值。一个优秀的数据分析工具,其数据可视化必须十分优秀,能让人一目了然的理解数据,读懂数据背后的业务逻辑。

三、强大的机器学习能力

机器学习是人工智能研究的核心技术。在大数据的支持下,机器可以通过各种算法对数据进行深入的统计分析,进行自学;利用机器学习,人工智能系统获得归纳推理和决策能力,从而找到新的模式和见解,实现图像分析和增强分析的数据分析解决方案。

大数据分析平台选择考虑哪些因素．中琛魔方大数据平台表示数据分析工具的应用对企业具有重要意义,可以为企业决策者提供更加科学可靠的解决方案。应用的前提是选择,所以在选择数据分析工具时,可以参考上述功能点。