以下幾點分析如何選擇智能大數(shù)據(jù)處理與評估軟件
 

　　1、分析多樣性
 

　　根據(jù)不同的用戶案例和應用，企業(yè)用戶可能需要支持不同類型的分析功能，使用特定類型的建模(例如回歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。這些功能已經(jīng)能夠廣泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是還是有一些廠商投入數(shù)十年的精力，調(diào)整不同版本的算法，增加更加高級的功能。理解哪些模型與企業(yè)面臨的問題相關，根據(jù)產(chǎn)品如何最好地滿足用戶的業(yè)務需求進行產(chǎn)品評估，這些都非常重要。
 

　　2、數(shù)據(jù)范圍分析
 

　　要分析的數(shù)據(jù)范圍涉及很多方面，如結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息，傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫、基于云端的數(shù)據(jù)源，大數(shù)據(jù)平臺(如Hadoop)上的數(shù)據(jù)管理等。但是，不同產(chǎn)品對非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖(在Hadoop內(nèi)或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)內(nèi))上的數(shù)據(jù)管理提供的支持程度不一。如何選擇產(chǎn)品，企業(yè)必須考慮獲取和處理數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)種類的特定需求。
 

　　3、協(xié)作
 

　　企業(yè)規(guī)模越大，越有可能需要跨部門、在諸多分析師之間分享分析、模型和應用。企業(yè)如果有很多分析師分布在各部門，對結(jié)果如何進行解釋和分析，可能會需要增加更多的共享模型和協(xié)作的方法。
 

　　以上就是我給大家提供的選擇智能大數(shù)據(jù)處理與評估軟件的一些參考方法，希望對你們有所幫助。