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大数据分析是目前大多数企业在做数据分析的时候都会用到的一个分析方法，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据分析工具都有哪些需求。
1、可扩展的分析
实时数据的未来是动态的，这意味着企业无法长时间访问相同格式的数据。数据流根据市场情况不断变化。大数据分析工具应有助于企业在收集新数据以进行适当分析时立即扩大规模。该公司可以将定制的新数据分析与过去的数据进行集成，以根据市场趋势获得有意义的业务见解。
2、智能设备访问
大数据分析工具应与任何环境中的任何设备同步。它不应具有对办公系统的独占访问权，而应具有个人设备的独占访问权。它应该允许用户访问更新的实时数据，并解决任何地方的关键问题。在智能设备接入的帮助下，用户不应遭受任何损失。
3、拖放
企业必须具有称为拖放的有效功能，以便提供用户友好的界面。它使用户能够高效地工作，而无需进行复杂的编码。企业可以将各种统计信息拖放到空白画布上以生成交互式报告。这一属性可帮助用户立即进行过滤、分段和分析，而不会带来任何复杂性。通过拖放操作，任何用户都可以制作出丰富多彩的仪表板，以获取未来的业务见解。
4、嵌入式结果
可以从业务洞察力和重要决策中获得附加的信息价值。嵌入式功能涉及以这种格式创建业务洞察力的能力，可以很容易地将其嵌入到决策平台中。这些嵌入式结果可以应用于事件数据的实时流中，以便立即做出决策。
5、各种图形表示形式
传统上有三种基本的图形表示形式：条形图、饼图和折线图。由于技术的进步和应用程序的更新，因此引入了大量图形表示形式，例如散点图、直方图、气泡图、树形图、股票图、空间图等。企业必须确保在数据可视化工具下具有这些不同种类的图形表示。
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