BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具，重庆IT培训的老师将为大家介绍数说立方、数据观、BDP等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!

　　1、数说立方

　　数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

　　优点：

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据;

　　功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台;

　　可视化视图展现、友好的客户感知页面;

　　支持SAAS，私有化部署，有权限管理;

　　缺点：

　　产品新上市，操作指导页不太完善;

　　体验过程中有一些小bug;

　　2、数加平台

　　数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

　　优点：

　　有完整的产品规划，功能完善;

　　图形展示和客户感知良好;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来;

　　部分体验功能一般，有一定的学习成本;

　　3、Tableau

　　Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

　　优点：

　　处于行业领导者地位，功能完善;

　　有较好的图形展现与客户感知;

　　新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持;

　　缺点：

　　相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具;

　　处理不规范数据、转化复杂模型比较难;

　　无法处理大量数据;

　　国内网络连接Online版速度较慢;

　　4、Qlik

　　QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

　　优点：

　　产品功能完善，图形展现和客户感知良好;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　有一定的学习成本;

　　报表规范性要求很高;

　　数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础;

　　5、Spotfire

　　Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

　　优点：

　　交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;

　　不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢;

　　不适合中国式的固定报表;

　　进军中国市场较晚，国内案例较少;

　　工具的适应性范围广，但是难易跨度大;

　　6、神策分析

　　神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

　　优点：

　　专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全;

　　有详细的产品使用文档以及案例;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　更多的是demo示例，不能开箱即用;

　　纯dashboard展示，并不能对单独一块数据作自定义分析;

　　7、BDP

　　BDP个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

　　优点：

　　产品支持移动端;手机同步呈现最新数据

　　用户可以免费使用工具，还有免费公开的数据源;

　　操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品;

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　数据可以同步更新，免去了重复劳动的工作;

　　缺点：

　　官网的介绍比较简单;

　　8、永洪BI

　　永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制;主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

　　优点：

　　商业流程完善，给人专业的感觉;

　　产品定制化的版本效果不错;

　　支持的数据接入较多;

　　缺点：

　　SAAS版体验很差，有一定的学习成本;

　　UI的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化;

　　9、数据观

　　数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

　　优点：

　　注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆;

　　使用引导明确，支持salesforce、百度云数据导入;

　　分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本;

　　缺点：

　　不支持超过20MB的数据上传;

　　数据导入后，数据分析体验方面存在bug;

　　产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作;

　　10、FineBI

　　FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

　　优点：

　　有较为详细的行业案例与技术方案;

　　产品演示和资源中心也较为清晰

　　缺点：

　　需要使用客户端，增加了使用的不便利性

　　只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品;

　　无法处理大量的数据;

　　11、魔镜

　　魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

　　优点：

　　产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂;

　　官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢;

　　工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细;

　　缺点：

　　产品存在较多的BUG，UI和功能相对其他产品来说较简陋;

　　部分产品模块并不能切实用于数据分析;

　　选择一款适用的BI产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧!

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。

数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。

免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务:

分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务

聚类: 在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。

关联规则学习: 查找变量之间的关系

回归: 旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。

下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具

数据挖掘工具

1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在XML文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分，Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力，进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

4. Teradata

Teradata认识到，尽管大数据是令人敬畏的，但如果您实际上并不知道如何分析和使用它，那么它是毫无价值的。 想象一下，有数百万的数据点没有查询的技能。 这就是Teradata所提供的。它们提供数据仓库，大数据和分析以及市场营销应用程序方面的端到端解决方案和服务。

Teradata还提供一系列的服务，包括实施，业务咨询，培训和支持。

5. Framed Data

这是一个完全管理的解决方案，这意味着你不需要做任何事情，而是坐下来等待见解。 框架数据从企业获取数据，并将其转化为可行的见解和决策。 他们在云中训练、优化和存储产品的电离模型，并通过API提供预测，消除基础架构开销。 他们提供了仪表板和情景分析工具，告诉你哪些公司杠杆是驾驶你关心的指标。

6. Kaggle

Kaggle是全球最大的数据科学社区。 公司和研究人员张贴他们的数据，来自世界各地的统计人员和数据挖掘者竞相制作最好的模型。

Kaggle是数据科学竞赛的平台。 它帮助您解决难题，招募强大的团队，并扩大您的数据科学人才的力量。

3个步骤的工作 -

上传预测问题

提交

评估和交流

7. Weka

WEKA是一个非常复杂的数据挖掘工具。 它向您展示了数据集、集群、预测建模、可视化等方面的各种关系。您可以应用多种分类器来深入了解数据。

8. Rattle

Rattle代表R分析工具轻松学习。 它提供数据的统计和可视化汇总，将数据转换为可以轻松建模的表单，从数据中构建无监督模型和监督模型，以图形方式呈现模型的性能，并对新数据集进行评分。

它是一个使用Gnome图形界面在统计语言R编写的免费的开源数据挖掘工具包。 它运行在GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows下。

9. KNIME

Konstanz信息采集器是一个用户友好、可理解、全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它有一个图形用户界面，帮助用户方便地连接节点进行数据处理。

KNIME还通过模块化的数据流水线概念集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

10. Python

作为一种免费且开放源代码的语言，Python通常与R进行比较，以方便使用。 与R不同的是，Python的学习曲线往往很短，因此成了传奇。 许多用户发现，他们可以开始构建数据集，并在几分钟内完成极其复杂的亲和力分析。 只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

11. Orange

Orange是一个以Python语言编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它是一个开放源码的数据可视化和分析的新手和专家。数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行。它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。

12. SAS Data Mining

使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。 其描述性和预测性建模提供了更好的理解数据的见解。 他们提供了一个易于使用的GUI。 他们拥有自动化的数据处理工具，集群到最终可以找到正确决策的最佳结果。 作为一个商业软件，它还包括可升级处理、自动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等先进工具。

13. Apache Mahout

Apache Mahout是Apache软件基金会（Apache Software Foundation）的一个项目，用于生成主要集中在协作过滤、聚类和分类领域的分布式或其他可伸缩机器学习算法的免费实现。

Apache Mahout主要支持三种用例：建议挖掘采取用户行为，并尝试查找用户可能喜欢的项目。 集群需要 文本文档，并将它们分组为局部相关的文档。 分类从现有的分类文档中学习到特定类别的文档是什么样子，并能够将未标记的文档分配给（希望）正确的类别。

14. PSPP

PSPP是对采样数据进行统计分析的程序。 它有一个图形用户界面和传统的命令行界面。 它用C语言编写，使用GNU科学图书馆的数学例程，并绘制UTILS来生成图表。 它是专有程序SPSS（来自IBM）的免费替代品，可以自信地预测接下来会发生什么，以便您可以做出更明智的决策，解决问题并改进结果。

15. jHepWork

jHepWork是一个免费的开放源代码数据分析框架，它是为了使用开放源代码软件包和可理解的用户界面创建一个数据分析环境，并创建一个与商业程序相竞争的工具。

JHepWork显示数据集的交互式2D和3D图，以便更好地分析。 Java中实现了数字科学库和数学函数。 jHepWork基于高级编程语言Jython，但Java编码也可用于调用jHepWork数值库和图形库。

16. R programming Language

为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的，并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上，有数以千计的库可以集成到R环境中，使其成为一个强大的数据挖掘环境。它是一个免费的软件编程语言和软件环境，用于统计计算和图形。

在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。近年来，易用性和可扩展性大大提高了R的知名度。

17. Pentaho

Pentaho为数据集成，业务分析和大数据提供了一个全面的平台。 有了这个商业工具，你可以轻松地融合任何来源的数据。 深入了解您的业务数据，为未来做出更准确的信息驱动决策。

18. Tanagra

TANAGRA是一个用于学术和研究目的的数据挖掘软件。 有探索性数据分析，统计学习，机器学习和数据库领域的工具。 Tanagra包含一些监督学习，但也包括其他范例，如聚类，因子分析，参数和非参数统计，关联规则，特征选择和构建算法。

19. NLTK

自然语言工具包，是一套用于Python语言的符号和统计自然语言处理（NLP）的库和程序。 它提供了一个语言处理工具库，包括数据挖掘，机器学习，数据报废，情感分析和其他各种语言处理任务。 构建python程序来处理人类语言数据。

SPSS 被称为全球领先的统计分析与数据挖掘大牛，因其精湛的统计产品与服务解决方案而执业界牛耳，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件。2009年 IBM 全资收购 SPSS 公司，正式更名为“IBM SPSS”。SPSS 提供了执行全程分析所需的核心功能，易于使用，分析结果清晰、直观，可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，可见其影响之大和信誉之高。

SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。仅SPSS Base模块就提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、一元方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析等常见的分析方法。SPSS 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。

SPSS 对初学者、熟练者及精通者都比较适用。界面友好，易于操作，您只需适当的练习，就能够掌握简单的操作分析，因此SPSS特别受专业和非统计专业数据分析人员的青睐。

大数据日益成为研究行业的重要研究目标，面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力，也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。

为了帮你节省时间并且让你第一次使用就能挑选出正确的工具，我们搜集和整理了数据提取、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据分析和数据集成方面的我们最爱用的工具。

传统数据分析所用工具

1、Excel作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。

2、SPSS（SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。SPSS轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析

3、SAS功能丰富而强大（包括绘图能力），且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

数据存储和管理所用工具

Hadoop现在几乎已经等同于大数据。它是存储在计算机集群中的超大数据集的一个开源的分布式的基础架构。你可以随意增大或减小你的数据量而不用担心硬件故障。Hadoop提供了对任何种类的海量数据的存储、强大的处理能力和几乎无限的并行工作能力。

Hadoop并不适合数据初学者。要想充分发挥Hadoop的能力，你需要了解Java。学习Java可能耗时，但是Hadoop绝对值得你付出，因为大量的公司和技术都依赖于它甚至和它融为了一体。

数据清洗所用工具

在你进行数据挖掘之前，应该先对你的数据进行清洗。OpenRefine现在是一款用来专门清洗混乱数据的开源工具。从而使你能够轻松和快速的探索有一定程度非结构化的大数据集。

数据挖掘所用工具

数据挖掘作为大数据应用的重要领域，在传统统计分析基础上，更强调提供机器学习的方法，关注高维空间下复杂数据关联关系和推演能力。代表是SPSS Modeler，SPSS Modeler的统计功能相对有限,主要是提供面向商业挖掘的机器学习算法（决策树、神经元网络、分类、聚类和预测等）的实现。同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘。不过就处理能力而言，实际感觉难以应对亿级以上的数据规模。

大数据常用的编程语言

1、R语言是用来进行统计分析和绘图的一种语言。如果上述的数据挖掘和统计软件无法满足你的需求的话，那么R语言一定会有所帮助。实际上如果你要成为一个数据科学家，了解R语言是一项必备技能。

2、Python语言——最大的优势是在文本处理以及大数据量处理场景，且易于开发。在相关分析领域，Python代替R的势头越来越明显。

在你的数据生涯中学会单一工具很难一招鲜吃遍天。现在的工具虽然使用起来越来越简便，功能也越来越强大，但是有的时候还是自己编程更好一些。即使你不是一个专业程序员，理解这些语言的基本工作原理对诸多的工具的运行和使用方法的理解也是大有裨益。此外西线学院建议，数据分析员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。

   好的App数据分析工具是运营推广人员手中必备的神兵利器。

   从前期数据调研和中期方案策划执行到后期的策略调整总结，一款好的App数据扮演着举足轻重的角色。

   早期的免费模式的数据分析平台，也会逐步走向书费模式，下面就推荐下国内主流的App数据分析工具：

一、友盟 

http://umeng/

支持iOS、Android应用数据统计分析，APP所需要的数据分析功能基本覆盖了了。2016年1月26日友盟、全球中文网站统计分析平台“CNZZ”、国内互联网数据服务平台缔元信网络数据这三家阿里巴巴共同投资的公司宣布合并为“友盟＋”，“友盟 +”每天可以触达全球超过 9 亿的独立互联网活跃用户。

二、Cobub Razor

http://cobub/

开源版的友盟。支持iOS、Android应用数据统计分析。主要提供渠道、版本、使用频率、使用时长、页面访问路径、用户留存、终端与网络、运营商分布、事件与转化率、错误分析和自动更新等多项数据统计，并提供按区域查看和按时间段的查看方式。

三、清源火眼(huoyanapp)

http://huoyanapp/

可以查看任一APP用户的日活跃、周活跃、月活跃。另外，还能进行应用对比。其功能主要分三大块，分别是渠道监测、用户分析、人群分析。用户分析主要包括新增用户、活跃用户、时段分析、使用频率。

四、AYL爱盈利App榜单监控

http://rank.aiyingli/

监控自己的应用在国内各大应用市场的排名情况和下载量变化情况，iOS和Android皆覆盖。

一直以来的，iOS的工具很多，Android的很少。之前统计Android下载量数据，统计搜索排名，总榜，分类排名都是很人肉的方法，有了这个好很多了。据说，很多产品转让交易、融资、CPT统计都会参考他们家的数据.

五、应用雷达

http://ann9/

仅针对iOS，查看App Store总榜和分类排名。查看产品在App Store 里的搜索度得分，评判ASO效果的标准之一。

六、诸葛iO

https://zhugeio/

特色是可以通过属性筛选-选择条件-选择时间筛选条来对用户行为进行洞察分析，根据用户的每一步操作更直观的对用户进行画像，可将不同的消息推送给不同的用户!而且推送过后，还有效果监测。

七、TalkingData

http://talkingdata/

统计类别有用户与使用(新增、活跃、地区分布、设备机型等)、渠道统计、事件与转化、分析工具这四大类，咱可以通过渠道数据查看用户的来源，以此来评估推广的效果。　　

八、百度移动统计

http://mtj.baidu

支持ios和android平台。另外，开发者在嵌入统计SDK后，可以对自家产品进行较为全面的监控，包括用户行为、用户属性、地域分布、终端分析等。安卓渠道多的吓人，不可能全方位的去维护每一个渠道，所以就要靠分析了，咱能通过百度移动统计对不同渠道的推广效果进行监测，从而淘汰劣质渠道。

九、ASOU

http://asou/

通过热门搜索可以分析出用户在某个时间段内的搜索行为，但考虑到现在刷子很厉害，这一块的数据已无多大参考价值了，可以重点查看其中是否有行为词，另外有iPad业务的开发者们也是可以使用asou工具进行分析。

十、微拓ASO（德普优化）

http://vtool.cc/

可以帮助开发者们进行ASO关键词分享、关键词还原、关键词扩展、关键词24小时排名、下载量预估等针对在关键词的分析统计。

 十一、APPDUU

http://appduu/

仅支持ios.可以查看APP权重、ASO关键词覆盖等情况，不过这是一款付费APP统计工具，普通用户的限制较多，升级VIP后可以看到较为全面的数据。关键词分析还有个亮点是有分词工具。

十二、ASO100

http://aso100/

支持苹果总榜和分榜前1500名的查询，开发者可以随时查看自己的应用排名。可搜索关键词指数排行，查询每个分类榜单每个关键词的排名。还可进行竞品分析功能。开发者可借鉴竞品在用哪些关键词，为自己的App查漏补缺。

十三、酷传

http://coolchuan/

仅支持android平台应用监控。开发者可以查看应用在主流市场下载量、排名、评分评论、关键词排名等数据，还能系统地与同类竞品进行数据对比。

十四、Play Data

http://playdata

支持iOS、Android、WP主流平台应用数据统计分析。功能包括运营分析、用户使用、渠道分析、用户终端、事件及转化、错误分析、广告位监测。

十五、海度云分析

https://m.hiido/

支持主流智能手机平台，标榜永久免费，可帮助APP创业者统计和分析活跃设备、用户来源、用户属性、渠道数据和留存率等。

十六、蝉大师

http://ddashi/

支持iOS、Android应用数据统计分析，可跟踪应用在各个市场渠道的表现。同时提供ASO关键字诊断工具、拓展工具以及智能推荐工具。

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　　【IT168 技术】本文推荐一些免费的预测分析软件，它们主要用于分析统计使用，机器学习和数据挖掘来寻找关于客户行为，市场趋势和原始数据集中其他领域的线索的相关性和模式。其中一些预测建模解决方案可通过许可，免费获得开源或社区版本;其中一些预测分析软件是商业版本的免费版或社区版，但提供的功能较少。

　　什么是预测分析软件?

　　预测分析是高级分析的一个分支，用于对未来未知事件进行预测。预测分析使用数据挖掘，统计，建模，机器学习和人工智能等多种技术来分析当前数据，以预测未来!那么下面将为大家简单介绍一下以下的20多款工具!

　　1.R Software Environment

　　R是用于统计计算和图形的免费软件，可运行在各种UNIX，Windows和Mac OS平台上。R提供了广泛的统计功能，如线性，非线性建模，经典统计测试，时间序列分析，分类，聚类和图形技术。它也是高度可扩展的，提供数据操作，计算和图形显示，数据处理，数组计算，数据分析工具，包括条件，循环和许多其他功能的编程语言。语言主要用于统计方法论的研究，R为它们提供了一个开源的途径，可以在R中产生精心设计的质量图，包括数学符号和公式。

　　2.Dataiku

　　Dataiku Data Studio(DSS)是一个软件平台，汇总了从原始数据到生产应用程序所需的所有步骤和大数据工具。DSS分析数据通过简单的界面操作，即可找到数据中的相关性和重要变量，并测试最佳拟合模型。DSS还可以将模型和预测值发布到各种其他目的地，例如ElasticSearch，FTP服务器和内部数据仓库。

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　　3.Orange Data mining

　　Orange Data mining是一个开源的数据可视化和分析工具。数据挖掘是通过可视化编程或通过Python脚本完成的。Orange会记住这些选择，提供最常用的组合，并智能地选择要使用的小部件之间的通信通道。可以利用情节，条形图，树状图，网络和热图来进行可视化。有机器学习的组件，可用于生物信息学和文本挖掘。该解决方案包含了用于数据分析的功能，并且在Orange中有超过100个小部件。

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　　4.RapidMiner

　　RapidMiner可作为数据分析的独立应用程序使用，也可作为集成到专有产品中的数据挖掘引擎。RapidMiner提供数据挖掘和机器学习程序，包括数据加载和转换，数据预处理，可视化，建模，评估和部署。RapidMiner是用Java编程语言编写的。它采用的学习计划和归属来自于Weka的机器学习环境，统计建模方案来自R Project。可用于文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘的集成方法的发展，以及分布式数据挖掘。

　　RapidMiner v6.0仍然是开源的。RapidMiner的最新版本现在仅作为试用版或商业许可证提供。

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　　5.Anaconda

　　Anaconda是一个由Python支持的开放式数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能版本，包括超过100种用于数据科学的最受欢迎的Python，R和Scala软件包。还可以访问超过720个软件包，可以使用包含在Anaconda中的conda，包，从属关系等。

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　　6.KNIME

　　KNIME桌面版是开源的，是用户友好的数据访问，数据转换，初步调查，预测分析，可视化和报告的图形工作台。开放的集成平台提供了1000多个模块或节点。KNIME还提供了基于数据信息开发报告的能力，并将新见解的应用自动化回到生产系统。KNIME产品有KNIME Desktop，KNIME Professional，KNIME Team Space，KNIME Server和KNIME Cluster Execution。 KNIME Desktop可以自由下载到桌面。基于Eclipse平台的，并且有双重许可证。非开源产品中的功能包括共享存储库，身份验证，远程执行，调度，SOA集成和Web用户界面。

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　　7.DMWay

　　DMWay使得预测分析更易于获取并且价格合理。DMWay解决方案允许用户在几个小时或几天而不是几个月的时间内建立更好的预测模型，这可以适应任何行业。DMWay分析引擎可以提供最高级别的建模。分析引擎设计用于模拟经验丰富的数据科学家采取的步骤，以建立准确有效的分析模型。DMWay评分引擎是建议企业寻求协助部署由分析引擎提供的预测分析结果的工具。

　　这个创新的解决方案是通过使用专家系统方法而不是“机器人”方法来实现的，模仿有经验的数据科学家关于构建大规模预测模型的方式。DMWay评分引擎是为企业寻求协助部署由分析引擎提供的预测分析结果而推荐的工具。

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　　8.HP Haven Predictive Analytics

　　HP Distributed R是R语言的开源，可扩展和高性能平台，可加速大规模机器学习，统计分析和图形处理。Haven Predictive Analytics为HP Vertica提供数据加速和原生SQL支持。与市场领先的列式MPP数据库的本地集成将总体数据访问性能提高了5倍，并提供了一整套经过验证的开箱即用的并行算法，以成熟的标准R算法生成准确一致的结果。是预测分析免费，完全兼容开源R语言和工具，并得到惠普企业的支持，并按每个节点定价。HP Haven Predictive Analytics由HP Vertica和Distributed R提供支持。Distributed R是基于与HP Labs开发的开放源代码R语言的高性能分析引擎，可满足要求最苛刻的大数据预测分析任务。分布式R提高了性能，并允许用户分析比以前流行的R统计编程语言更大的数据集。

　　9.GraphLab Create

　　GraphLab Create是一个为开发人员和数据科学家构建的机器学习平台，具有函数式编程技巧和对数据科学的一些基本理解。能够轻松地实现从想法到生产的原型和规模。示例服务包括推荐系统，欺诈检测或客户流失预测器。开发人员和数据科学家能够快速部署并轻松与其他应用程序集成。Discover版本提供免费的开发者许可证，并提供社区论坛支持。

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　　10.Lavastorm分析引擎

　　Lavastorm分析引擎公开版是一个易于使用，成本效益的工具，用于临时发现和业务分析。公开版对于希望将分析处理能力放在桌面上的用户非常理想，而且不需要大型数据处理能力，提供自动持续分析和协作功能。Lavastorm是一种可视化的数据发现解决方案，可以让你快速整合不同的数据，轻松发现洞察，并持续检测异常，异常值或模式。它为企业用户提供自助服务能力，为IT用户提供集成，分析和业务控制领域的快速开发能力。其功能包括从任何来源(包括大数据源)获取，转换，合并和丰富数据，而不需要大量建模，预先规划或用脚本。可检测数据问题，如完整性，格式不一致，准确性，自动化评估和清理流程。

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　　11.Actian Vector Express

　　Actian Analytics Platform(Express Hadoop SQL Edition)是Hadoop内部运行100%的免费社区版的端到端分析平台。Actian分析平台将Hadoop转变为一个高性能的分析平台，使企业能够通过分析来自多个来源的数据而无需采样，从而提高预测和决策的准确性。Actian Express，Hadoop SQL Edition使用现有的Hadoop集群提供高速和性价比。Actian Vector Express是Actian分析平台的免费社区版本，旨在提供快速简单的方法来提高分析的性能。它建立在基于矢量的分析数据库基础之上，Actian Express提供很好的性能和性价比，并且需要更少的硬件，几乎不需要调整。Actian Vector Express包括以下功能：分析工作台 - 快速构建可视工作流程准备，转换和分析数据，分析数据库 - 在几秒钟内运行复杂的查询反对数十亿条记录和管理控制台。

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　　12.Scikit-learn

　　scikit-learn是简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它是Python中的机器学习库，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上，它也是开源的。其特点包括分类，回归，聚类，降维，模型选择和预处理。

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　　13.微软R

　　R是强大的，用于统计计算，机器学习和图形的首选编程语言，并得到用户，开发者的繁荣的社区支持。R家族包括，服务器，客户端，SQL Server等服务。支持各种大数据统计，预测建模和机器学习功能，R Server支持基于开源R的全方位的分析探索，分析，可视化和建模。Microsoft R客户端是免费的社区支持。

　　14.H2O.ai

　　H2O是一个开源的预测分析平台。H2O用户可以轻松地从微软Excel和RStudio中探索和建模大数据，并将其与来自HDFS，S3，SQL和NoSQL数据源的数据连接起来。H2O讲述了数据科学的语言，支持R，Python，Scala，Java和强大的REST API。业务应用程序由H2O的NanoFastTM评分引擎提供支持。包括：分布式算法和回归树，如GBM，随机森林(RF)，广义线性模型(GLM)，k-均值和主成分分析(PCA)。

　　15.Weka Data Mining

　　Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。算法可以直接应用于数据集，也可以从Java代码调用。Weka包含用于数据处理，分类，回归，聚类，关联规则和可视化的工具。它也非常适合开发新的机器学习方案。 Weka是用Java编写的，由新西兰怀卡托大学开发。

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　　16.Apache Spark

　　Apache Spark是用于大规模数据处理的快速且通用的引擎。Spark需要一个集群管理器和一个分布式存储系统。对于集群管理，Spark支持独立(本地Spark集群)，Hadoop YARN或Apache Mesos。对于分布式存储，Spark能与各种各样的，包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)，MAPRA文件系统(FS-MAPRA)，Cassandra，OpenStack Swift，亚马逊S3，Kudu，或自定义解决方案实现对接。

　　17.Octave

　　Octave是数字计算的高级解释语言。它提供了数据可视化和操纵的线性，非线性问题和图形的解决方案。有许多可用于公共数值线性代数解决问题的工具，寻找非线性方程的根，集成普通功能，操纵多项式，及整合的普通微分和代数微分方程。

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　　18.Tanagra

　　Tanagra是一个用于学术和研究目的的免费数据挖掘软件，它具有探索性数据分析，统计学习，机器学习和数据库等多种数据挖掘方法的功能。支持标准的数据挖掘任务，如：可视化，描述性统计，实例选择，特征选择，功能建设，回归，影响因子分析，聚类，分类和关联规则的学习。

　　19.PredictionIO

　　PredictionIO是一款开源的机器学习服务器，可以让软件开发人员创建个性化，推荐和内容发现等预测功能。通过PredictionIO，预测这种特点的用户行为，提供个性化的视频，新闻，交易，广告，职位，事件，文件，应用程序，餐馆和匹配服务。

　　20.Apache Mahout

　　Apache Mahout提供可扩展的机器学习算法，主要集中在协作过滤，聚类和分类。许多实现使用Apache Hadoop平台，包括成熟的Hadoop MapReduce算法，Scala，Spark和H2O算法。协同过滤：基于用户的协同过滤，基于项目的协同过滤，矩阵分解与ALS，矩阵分解与隐式反馈和加权矩阵分解，SVD + ALS。

网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。

每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。

1.GoogleAnalytics

这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，GoogleAnalytics推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。

2.Clicky

与GoogleAnalytics这种庞大的分析系统相比，Clicky相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直观的反映出当前站点的访问情况，而且UI也比较简洁清新。

3.Woopra

Woopra将实时统计带到了另一个层次，它能实时直播网站的访问数据，你甚至可以使用WoopraChat部件与用户聊天。它还拥有先进的通知功能，可让你建立各类通知，如电子邮件、声音、弹出框等。

4.Chartbeat

这是针对新闻出版和其他类型网站的实时分析工具。针对电子商务网站的专业分析功能即将推出。它可以让你查看访问者如何与你的网站进行互动，这可以帮助你改善你的网站。

5.GoSquared

它提供了所有常用的分析功能，并且还可以让你查看特定访客的数据。它集成了Olark，可以让你与访客进行聊天。

6.Mixpanel

该工具可以让你查看访客数据，并分析趋势，以及比较几天内的变化情况。

7.Reinvigorate

它提供了所有常用的实时分析功能，可以让你直观地了解访客点击了哪些地方。你甚至可以查看注册用户的名称标签，这样你就可以跟踪他们对网站的使用情况了。

8.Piwik

这是一个开源的实时分析工具，你可以轻松下载并安装在自己的服务器上。

9.ShinyStat

该网站提供了四种产品，其中包括一个有限制的免费分析产品，可用于个人和非营利网站。企业版拥有搜索引擎排名检测，可以帮助你跟踪和改善网站的排名。

10.FoxMetrics

该工具提供了实时分析功能，基于事件和特征的概念，你还可以设置自定义事件。它可以收集与事件和特征匹配的数据，然后为你提供报告，这将有助于改善你的网站。

End.

中国统计网，是国内最早的大数据学习网站。

　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

　　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　1. OpenRefine

　　这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。

　　2.hadoop

　　大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。

　　3. Storm

　　同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。

　　4. Plotly

　　这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

　　5. Rapidminer

　　作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

　　6. Cassandra

　　Apache Cassandra 是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

　　7. Hadoop MapReduce

　　这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

　　8. Bokeh

　　这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

　　9. Wolfram Alpha

　　这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。

　　10. Neo4j

　　其官方网站将这款工具称为图形数据库技术的下一场革命。这种说法在一定程度上并不夸张，因为此套数据库使用数据间的关系以操作并强化性能表现。Neo4j目前已经由众多企业用于利用数据关系实现智能应用，从而帮助自身保持市场竞争优势。

End.

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本文是上一篇文章《全国及重点城市“数据分析”岗位需求量及工资水平分析》的续篇，从“数据分析”职位招聘单位给出的职位描述中分析各种工具的热门程度。

1.整体概览

经常看见有网友争论R和python谁才是主流的数据分析工具，网友们分门别派各抒己见。今天我们从实际需求出发，在招聘单位的职位描述中用正则表达式匹配统计常用的数据分析工具出现的频率，看看谁才是你最应该掌握的工具。

话不多说，先上图

毫无疑问，excel才是最主流的数据分析工具，在招聘单位的职位描述中出现频率远远高于其他工具（实际上居第八位的office也含有excel，其真实数据应该比这还高），作为最基础的工具，excel是一个数据分析工作者的必备技能。excel之后的4门工具分别是sqlsever、spss、sas和r，其中排名第二位的sqlsever频率高出另外两门主流数据库语言mysql、oracle近两倍，spss作为无需编程的专业统计软件也在职位描述中有较高的频率，sas则是编程类统计软件的代表，今年来火热的r语言也水涨船高，另一门火热的程序语言python在数据分析方面则要稍稍落后。

2.各职位具体情况

数据分析也有细分很多具体职位，那么不同的职位以上各种工具的要求是否存在差异呢？

表中数据显示“大数据分析师”需掌握的工具主要是r、python、hadoop、spark和java；“数据分析工程师”需要掌握的工具主要是sqlsever、r、python和hadoop，这两个职位都很看重编程开发能力。

“数据分析经理”、“高级数据分析师”和“数据分析师”需要掌握的工具大体一致，均为excel、sqlsever、spss、sas和r。

“数据分析主管”、“数据分析”、“数据分析专员”和“数据分析员”等职位对基础技能的要求更为突出，excel、ppt、word等office办公软件出现的频率较其他工具明显更高。

作为一名数据分析从业者或者想转行过来的人来说，要想有好的职业发展，首先，必须熟练掌握office办公软件，尤其是excel（不要瞧不起excel，你不一定玩得转）；其次，还需要学习一门数据库语言，sqlsever是不错的选择（mysql、oracle与sqlsever较为类似，通一门后，其他的学起来也很容易）；专业的统计分析工具也需要掌握一门，如果讨厌编程，可以选择spss，如果有编程能力那么sas和r可以选择一个学习，如果你精通python也可以用python做统计分析；如果想往大数据方向发展，或者是做数据分析工程师那就还需要掌握python、hadoop等工具。

最后附上一张数据分析职位描述的词云图，可以看出招聘单位除了看重工具的使用外，也很注重分析、业务、经验、沟通、团队等方面的能力。

本文作者：Mr.Hu，转自：一胡诌先生

1.百度统计

地址：

百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。目前主要提供趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析等多种统计分析服功能。

2.LeanCloud统计

地址：

LeanCloud统计内置稳定实时的数据统计分析服务，从用户量，用户行为，渠道效果，自定义事件等多个维度，帮助您更清楚的了解用户习惯，提高用户黏性和活跃度。(原名AVOS Cloud，现更名为LeanCloud)。主要亮点是AVOS Cloud 提供一流的 web 管理后台，可以通过它看到各个维度的统计结果。

3.Appsee

地址：https://

Appsee是一个简单而强大的视觉应用分析平台,在我们的移动应用程序中，使我们能够测试,了解和改善用户体验。通过Appsee平台，我们将能够准确了解用户如何与移动应用程序进行交互。

4.Segment.io

地址：

Segment.io允许我们将数据一键分送给多家数据分析服务提供商，我们只需部署一次，即可随意开关各个平台的数据通道。

5.有数

地址：

有数简称data.u，是一种可以灵活内置于手机应用运行过程的简单、透明的分析手段。data.u实现了高效采集分析数据，并初步整理减少冗余数据，压缩封装数据，利用智能策略传输数据，不挤占用户的网速。开发者可基于此开发包分析应用程序的运行情况，包括页面停留时长、页面跳转率、按时间或地理位置分析用户量、用户的发展情况等信息，同时为用户提供了在线配置参数获取等实用功能。