现在随着大数据分析软件的日益增加，琳琅满目的大数据软件让很多用户都觉得难以选择，有些软件更是有着类似的功能容易混淆，用户仅靠细微的差别是很难将它们完全分清，最重要的区分因素和选择关键在于企业自身的能力以及在数据分析方面的成熟度，那么如何才能选择适合的大数据分析软件呢？主要在于要考虑数据分析软件的易用性、算法复杂性和价格等各方面的因素进行综合考虑。那么选择大数据分析软件的标准有哪些？

一、满足分析多样性的特点

现今随着众多企业发展模式的不同，对于数据分析软件的要求也各不相同，企业用户需要数据分析软件能够根据不同的案例以及类型做出不同的分析，从而建立特定的分析模型，比如回归、聚类、行为建模等。根据企业当前的发展需要去选择能够支持多种分析功能的数据分析软件才是选择最重要的标准。

数据分析的多样性不仅包括分析模型的多样性，同时也包括统计工具和语言的多样化，很多的数据分析软件都会采用数据库集成和用户自定义功能相互结合的方式，作为数据分析软件，能够识别更多的分析语言也是特别重要的手段之一。

二、能够包含最大范围的数据分析

数据范围分析是另外一个选择大数据分析软件的要点，现在数据分析涉及的范围非常广，比如结构化和非结构化信息、本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源等，企业用户在选择时需要考虑各种数据种类的需求方式以及所需要处理的数据量有多大，以满足大范围的数据分析要求。

三、拥有非常高的扩展性能

数据分析软件一般不仅只用一次，它需要反复多次的使用，但是在使用过程中需要考虑它的扩展性，有些企业的数据量以及分析需求较高，那么企业用户在选择时一定要选择支持扩展的数据分析软件，同时需要具有较高的性能和协作便利性。小企业所选择的数据分析软件可以不具备与可用资源扩展兼容的特点。

大型企业用户最好选择高性能、功能较为高级的数据分析软件，因为它需要更多的协调性，同时能够适应整个企业的协同运营。小型企业用户在选择时可以选择灵活性高些的数据分析软件。

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