如何选择适合的数据分析工具

随着大数据时代的到来,分析与挖掘数据的价值也变得越来越重要。从海量、繁杂的数据中获取有用的信息,有一款合适的数据分析工具是很有必要的。如何选择一款可以带来便利的数据分析工具呢?下面所说的内容,你或许会有所收获。

要明白分析什么数据

大数据要分析的数据类型主要有四大类:

交易数据(Transaction data)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

人为数据(Human-generated data)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

移动数据(Mobile data)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

机器和传感器数据(Machine and sensor data)

这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型,连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别),提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

数据分析工具能达到哪些要求和目的

1)能应用高级的分析算法和模型提供分析

2)以大数据平台为引擎,比如Hadoop或其他高性能分析系统

3)能够适用于多种数据源的结构化和非结构化数据

4)随着用于分析模型的数据的增加,能够实现扩展

5)分析模型可以,或者已经集成到数据可视化工具

6)能够和其他技术集成

另外,工具必须包含必备的一些功能,包括集成算法和支持数据挖掘技术,包括(但不限于):

1)集群和细分:把一个大的实体分割拥有共同特征的小团体。比如分析收集来的客户,确定更细分的目标市场。

2)分类:把数据组织进预定类别。比如根据细分模型决定客户改如何进行分类。

3)恢复:用于恢复从属变量和一个及一个以上独立变量之间的关系,帮助决定从属变量如何根据独立变量的变化而变化。比如使用地理数据、净收入、夏日平均温度和占地面积预测财产的未来走向。

4)联合和项目集挖掘:在大数据集中寻找变量之间的相关关系。比如它可以帮助呼叫中心代表提供基于呼叫者客户细分、关系和投诉类型的更精准的信息。

5)相似性和联系:用于非直接的集群算法。相似性积分算法可用于决定备用集群中实体的相似性。

6)神经网络:用于机器学习的非直接分析。

人们通过数据分析工具了解什么

数据科学家们,他们想使用更复杂的数据类型实现更复杂的分析,熟知如何设计,如何应用基础模型来评估内在倾向性或偏差。

业务分析师,他们更像是随性的用户,想要用数据来实现主动数据发现,或者实现现有信息和部分预测分析的可视化。

企业经理,他们想要了解模型和结论。

IT开发人员,他们为以上所有类用户提供支持。

如何选择最适合的大数据分析软件?

分析师的专业知识和技能:有些工具的目标受众是新手用户,有的是专业数据分析师,有的则是针对这两种受众设计的。

分析多样性

根据不同的用户案例和应用,企业用户可能需要支持不同类型的分析功能,使用特定类型的建模(例如回归、聚类、分割、行为建模和决策树)。这些功能已经能够广泛支持高水平、不同形式的分析建模,但是还是有一些厂商投入数十年的精力,调整不同版本的算法,增加更加高级的功能。理解哪些模型与企业面临的问题最相关,根据产品如何最好地满足用户的业务需求进行产品评估,这些都非常重要。

数据范围分析

要分析的数据范围涉及很多方面,如结构化和非结构化信息,传统的本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源,大数据平台(如Hadoop)上的数据管理等。但是,不同产品对非传统数据湖(在Hadoop内或其他用于提供横向扩展的NoSQL数据管理系统内)上的数据管理提供的支持程度不一。如何选择产品,企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类的特定需求。

协作

企业规模越大,越有可能需要跨部门、在诸多分析师之间分享分析、模型和应用。企业如果有很多分析师分布在各部门,对结果如何进行解释和分析,可能会需要增加更多的共享模型和协作的方法。

许可证书和维护预算

几乎所有厂商的产品都分不同的版本,购买费用和整个运营成本各不相同。许可证书费用与特性、功能、对分析数据的量或者产品可使用的节点数的限制成正比。

易用性

没有统计背景的商业分析师是否也能够轻松地开发分析和应用呢?确定产品是否提供了方便开发和分析的可视化方法。

非结构化数据使用率

确认产品能够使用不同类型的非结构化数据(文档、电子邮件、图像、视频、演示文稿、社交媒体渠道信息等),并且能够解析和利用收到的信息。

可扩展性和可伸缩性

随着数据量的不断增长和数据管理平台的不断扩展,要评估不同的分析产品如何跟随处理与存储容量的增长而增长。

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