以下幾點分析如何選擇智能大數據處理與評估軟件
 

　　1、分析多樣性
 

　　根據不同的用戶案例和應用，企業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十年的精力，調整不同版本的算法，增加更加高級的功能。理解哪些模型與企業面臨的問題相關，根據產品如何最好地滿足用戶的業務需求進行產品評估，這些都非常重要。
 

　　2、數據范圍分析
 

　　要分析的數據范圍涉及很多方面，如結構化和非結構化信息，傳統的本地數據庫和數據倉庫、基于云端的數據源，大數據平臺(如Hadoop)上的數據管理等。但是，不同產品對非傳統數據湖(在Hadoop內或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數據管理系統內)上的數據管理提供的支持程度不一。如何選擇產品，企業必須考慮獲取和處理數據量及數據種類的特定需求。
 

　　3、協作
 

　　企業規模越大，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。企業如果有很多分析師分布在各部門，對結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作的方法。
 

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