データ分析ツールの選び方

便利なデータ分析ツールは、 データアナリスト データ分析を行う。膨大な量のデータに直面して、適切なデータ分析ツールをどのように選択するかは、運用、製品、マーケティングなどの機能部門の担当者にとって難しい問題になっています。データ分析ツールを使用することにより、企業はさまざまなチャネルからのデータを統合し、データ分析を迅速に完了および改善できます。そう データ分析ツールの選び方?今回の記事では、参考までに以下の5点をまとめました。

データ分析ツールの選び方

データ分析ツールの選択に役立つ 5 つのヒント

1. マルチデータ ソースのサポート

データ分析ツールは、統合分析のために複数のデータ ソースの接続をサポートする必要があります。ネットワーク技術の急速な発展により、ますます多くの非構造化データ (テキスト、画像、音声、Web ページなど) が生成されています。リレーショナル データベース (Oracle、SQLServer、Access、MySQL など) のサポートに加えて、MongoDB、Redis、HBase などの非リレーショナル データベースがサポートされているかどうかも考慮する必要があります。製品が異なれば、上記のサポートの程度も異なります データ管理.

2. 分析指標の多様性

コンテンツをより適切に表現するには、データ分析自体を十分に詳細に行い、データの背後にある真に価値のある情報を抽出する必要があります。データ分析のディメンションと指標は、業界やユーザー グループによって異なります。したがって、データ分析ツールを選択するときは、ユーザーの要件を満たすために、指標を分析し、結果をより詳細にするための詳細で包括的なツールを選択し、データ分析ツールを使用して掘り下げることをお勧めします。すべてのデータの背後にある本当の意味。

3. 操作が簡単

優れたデータ分析ツールには、強力な分析機能だけでなく、便利な操作も必要です。 Python や R などの言語もデータ分析に使用できますが、使いやすくなく、IT の知識がないと習得が困難です。 BIツールは、使いやすく操作が簡単な一種のデータ分析ツールです。ディメンションとインジケーターをマウスでドラッグするだけで、プロセス全体で式を記述する必要がなく、学習コストがゼロで、1 分でチャートをすばやく生成できます。 始める.

4. 部門間のコラボレーション

大規模な組織の場合、データ分析ツールは部門間のコラボレーションをサポートする必要があります。データ分析ツールには、さまざまな部門でさまざまなニーズと用途があります。さまざまな部門のアプリケーション要件をどのように実現するか、さまざまな部門とユーザーの共有をどのように実現するか、分析とアプリケーションの結果が製品検討の基準になります。会社が大きくなればなるほど、より協調的なデータ分析ツールを使用する必要があります。

5. コストパフォーマンスと維持費

ほとんどのツール (特にエンタープライズ レベルのデータ分析ツール) は、使用する前にいくらかの費用がかかります。そのため、データ分析ツールを選ぶ際には、初期購入費用とその後の維持費を考慮する必要があります。企業の通常の機能要件を満たしながら、より費用対効果が高く、ユーザーがより手頃な価格であると感じられる製品を選択することも必要です。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。データ分析ツールの選択に役立つことを願っています。データ分析について詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

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