数据分析的目的是帮助用户从数据中提取有价值的信息、发现新颖的知识、对决策产生重要的作用,其中知识的表示和表达是关键步骤。说到数据分析，离不开数据分析工具，那么，数据分析工具该怎么选择呢?本文将介绍数据分析选择的关键点，以供参考。

1.数据分析工具

数据分析工具是指各种厂商开发的数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求。

2.数据分析工具有哪些?

当前，常见的数据分析工具有：Excel、R、SAS、SPSS、SQL、Python和BI工具。

3.数据分析工具如何选择

(1)定价

企业是否拥有创建和管理自己的分析解决方案的专业知识、资源和经验?在选择分析工具之前，必须完全了解与其正在调查的分析解决方案相关的费用，其中包括会员资格、增长和额外成本。不同的分析系统具有不同的价格结构，企业应该在采购之前了解这些结构。

(2)集成

在选择分析工具时，企业必须考虑独立解决方案还是集成的解决方案更适合自己。使用独立解决方案，企业有一系列替代方案，但使用集成解决方案，可以从企业的员工已经熟悉的应用程序访问分析。企业必须能够将其分析平台链接到其当前的系统和第三方信息源。如果需要的话，企业还应该考虑将数据传输到其他平台的速度。

(3)敏捷性和可扩展性

基于云计算的分析系统旨在从小规模开始，并随着企业的发展而扩大规模。这些安排可以帮助处于早期阶段的企业获得竞争优势，并在快速扩张期间保持这种优势。通过根据企业需求增长的分析，可以获得快速的数据访问和分析以做出快速选择。

(4)移动性

移动分析是一种简单而有效的方法，可让企业中的任何人随时随地保持联系。世界各地的企业需要移动的分析功能来即时做出数据驱动的选择。在权衡企业的替代方案之前，需要考虑以下事项：

•员工需要具备哪些移动设备的分析技能?

•他们是否只需要能够查看报告和仪表板，还是需要能够即时创建和更新它们?

移动智能分析(BI)增加了信息的可访问性、反应时间和企业沟通。根据研究，移动智能分析(BI)促进了用户的采用。

(5)多种数据来源

现代分析系统可以评估结构化、半结构化和无组织的数据，并集成许多复杂数据源。使用不需要IT员工帮助的产品至关重要。企业可以通过收集来自多个系统的数据，并将其合并到一个仪表板中来全面了解其业务绩效。

(6)安全性

企业必须评估其分析提供商和供应商的安全性，以验证是否采取了适当的保护措施来保护自己的数据。在所有级别、流程、系统和数据上建立标准的安全系统和程序，以限制哪些人员或团体可以访问哪些数据。理解移动商业智能(BI)的后果也很重要，因为客户可以从企业防火墙之外查看数据。

(7)高级分析

企业的分析软件应该能够发现数据中的模式并预测会发生的事件和结果。它必须超越基本的数学计算，以提供情境化的洞察力，让企业能够开发复杂的预测方法并让其面向未来。

(8)协作

自助式交互式分析有助于集思广益，并使解决问题的过程更容易。为了实现更好的协作决策，企业的分析解决方案必须允许用户以各种内容形式交换、分析和处理数据。当企业需要沟通和做出选择时，应该能够在整个组织中迅速传播信息。

(9)用户界面和可视化

企业的员工将在创建营销选择的同时使用其分析工具。自助分析必须有一个用户友好的设计，可以适应各种用户。即使是非技术人员也能够轻松生成和理解仪表板和报告。虽然美学似乎并不重要，但是没有吸引力的图像或界面会对用户采用产生不利影响。

(10)定制

由于每个企业都有自己的一组需求，因此必须选择适合他们的分析解决方案。为了无缝集成到其流程中，企业可能需要定制的分析设置。还应该考虑是否可以修改或扩展解决方案以满足当前和未来的要求。

(11)业务目标

企业的分析平台与其他所有IT支出一样，应该能够满足当前和未来的业务需求。首先，企业必须确定其基本目标并制定一份期望的业务成果清单。之后，将其业务目标分解为可量化的分析目标。最终选择一个适合的分析平台，让其可以访问有助于实现企业目标的信息和报告工具。

以上梳理了数据分析工具的定义及选择，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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