現在隨著大數據分析軟體的日益增加，琳琅滿目的大數據分析工具（data analystic tool）讓很多用戶都覺得難以選擇，有些數據分析軟體更是有著類似的功能容易混淆，用戶僅靠細微的差別是很難將它們完全分清，最重要的區分因素和選擇關鍵在於企業自身的能力以及在數據分析方法的成熟度，那麼如何才能選擇適合的大數據分析軟體呢？主要在於要考慮數據分析軟體的易用性、演算法複雜性和價格等各方面的因素進行綜合考慮。那麼選擇大數據分析軟體的標準有哪些？

一、滿足分析多樣性的特點

現今隨著眾多企業發展模式的不同，對於數據分析軟體的要求也各不相同，企業用戶需要數據分析軟體能夠根據不同的案例以及類型做出不同的分析，從而建立特定的分析模型，比如回歸、聚類、行為建模等。根據企業當前的發展需要去選擇能夠支持多種分析功能的數據分析軟體才是選擇最重要的標準。

數據分析方法的多樣性不僅包括分析模型的多樣性，同時也包括統計工具和語言的多樣化，很多的數據分析軟體都會採用資料庫集成和用戶自定義功能相互結合的方式，作為數據分析軟體，能夠識別更多的分析語言也是特別重要的手段之一。

二、能夠包含最大範圍的數據分析

數據範圍分析是另外一個選擇大數據分析軟體的要點，現在數據分析涉及的範圍非常廣，比如結構化和非結構化信息、本地資料庫和數據倉庫、基於雲端的數據源等，企業用戶在選擇時需要考慮如何選擇合適的分析工具進行數據分析、各種數據種類的需求方式以及所需要處理的數據量有多大，以滿足大範圍的數據分析要求。

三、擁有非常高的擴展性能

數據分析軟體一般不僅只用一次，它需要反覆多次的使用，但是在使用過程中需要考慮它的擴展性，有些企業的數據量以及分析需求較高，那麼企業用戶在選擇時一定要選擇支持擴展的數據分析軟體，同時需要具有較高的性能和協作便利性。小企業所選擇的數據分析軟體可以不具備與可用資源擴展兼容的特點。

大型企業用戶最好選擇高性能、功能較為高級的數據分析軟體，因為它需要更多的協調性，同時能夠適應整個企業的協同運營。小型企業用戶在選擇時可以選擇靈活性高些的數據分析軟體。

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