现在许多制造商说他们的产品是大数据分析软件。由于许多工具具有相似的特性和功能，所以很难从功能上区分这些产品。此外，一些工具之间的差异非常微妙。因此，关键的区别因素可能是企业的能力和数据分析的成熟程度，重点是如何在易用性、算法复杂性和价格之间找到平衡。

　　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。

　　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。

　　企业如何选择适合的大数据分析软件.中琛魔方大数据（www.zcmorefun.com）表示：随着大数据分析技术的普及，许多厂商制作了大量的大数据分析软件，有时甚至令人眼花缭乱，完全不知道选择哪种软件来进行大数据分析，如果仅仅根据这些产品的功能来区分这些产品，那是非常困难的，因为许多工具具有相似的特性和功能。要做到这一点，我们需要根据需求来决定选择哪种软件。