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.

如果对软件测试感兴趣，想了解更多的软件测试知识，请大家关注“51Testing软件测试网”百家号。

数据分析是一种逻辑思维能力的锻炼。只要你的逻辑思维能力够强你也可以是一位“大神”。不是再崇拜那些懂得数据分析的“大神”了，你也可以的。今天双赢世讯小编把懂的、经历过的数据分析过程、工作详细的写下来，希望同样对你有帮助。

1. 明确数据分析的目的

做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。

比如：为了评估调整后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到帐户调整的方向等。

明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2. 收集数据的方法

说到收集数据，首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种：

第一种：添加统计代码，添加关键词唯一标识。

第二种：利用第三方统计工具。

常见的第三方统计工具有：

网站分析工具

Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。然后从帐户中下载关键词报告、搜索词报告、咨询工具对话数据。加以整理以待分析。

3. 帐户基本数据指标

展现：找出关键词报告中大流量的关键词，加以统计；

点击：找出关键词报告中点击最多的关键词与创意；

对话：统计咨询工具中对话数据查看是什么关键词产生的对话；

有效对话：仔细核对什么样的关键词产生的有效对话；

新增流量：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。

转化率：用户会在多长时间内选择购买。如：次日转化率、周转化率、月转化率等。

流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。

4. 常见的数据分析法和模型

这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。

（1）漏斗分析法

用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

从用户进入网站到浏览商品页面，转化率是40%;浏览商品到加入购物车转化率是20%等，那要找出哪个环节的转化率最低，我们需要有对比数据。

比如第一个，进入网站到浏览商品，如果同行业水平的转化率是45%，而我们只有40%，那说明这个过程，没有达到行业平均水平，我们就需要分析具体原因在哪里，再有针对性的去优化和改善。

当然，上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型，数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的，思考这中间有没有可以优化的空间。

（2）AARRR模型

这个是所有的人都必须要掌握的一个数据分析模型。

AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一个风险投资人戴维 · 麦克鲁尔在2008年时创建的，分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

5、数据分析需要做的5个分析

（1）趋势分析

了解网站受众人群各个时段对您网站的关注度。通过以上数据可以及时地掌握并改进网站访问质量，制定合适的业务策略，了解各种业务活动的效果。

（2）流量来源

分析全部流量来源，包括：搜索引擎、其他推介网站和直达三种流量来源类型。通过通过以上数据可以了解到哪些搜索引擎网站所带来的流量情况，细分到搜索词的数据以及网民通过除搜索引擎以外的哪些网站访问您的网站。

（3）推广效果分析

以百度推广为例：查看百度推广给您网站带来的流量及转化情况。及时了解百度各类推广方式的效果以及这些效果是否达到了预期的业务目标，从而帮助您更有针对性地改善百度推广方案。

一般来说，如果来访者对于网页提供的信息感兴趣，他们就停留更长的时间，看更多的网页，这就会使追踪数据里的“平均访问时长”和“平均访问页数”上升。如果“平均访问时长”就几秒钟，“跳出率”高达百分之九十几，这说明来访者在网页看不到他们想看的内容。

（4）访客分析

了解访客地域分布：提供各个地域给您网站带来的流量数据，这些数据可以帮助您合理地分配各地域的推广预算和有针对性地制定业务推广策略.了解访客系统环境：各种客户端系统环境的访客在网站上浏览的情况。

（5）受访页面分析

分析受访页面：了解网站内各个页面的访问情况数据、最受访客喜欢的网页是哪些，在各个页面会停留多久等信息。

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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。

俗话说：”知己知彼，百战百胜。”想要竞争激烈的市场脱颖而出，那就要学会监视竞争对手的一举一动！

那如何监视竞争对手？

首先就是比价格，列出所有竞争对手每类产品的最高价格和最低价格。

当然不能纯粹拼价格，只拼价格，你会拼死的，永远有人的价格比你低，那接下来就是比质量，质量怎么比，你肯定比我专业。

价格、质量，性价比高的时候，最后比的就是营销水平，在这个酒香也怕巷子深的年代，如何把你的好产品在竞争激烈的市场脱颖而出，展现在用户面前？

首先就是要学会监视竞争对手的一举一动，从他们的营销手段创新出自己的营销手段。

竞争对手分析的思路：

公司的定位产品最主要卖点，为谁解决什么问题？产品的功能和特点宣传渠道市场策划方案网络营销运营方式

如何理解产品，市场，运营这3个角度，说人话：

产品是生产给用户是用户的，运营是用来维系用户关系的，市场是让用户知道产品，产生购买行为的。

监视竞争对手的3个方法：

1、利用招聘网

去招聘网的招聘需求去分析竞争对手公司人员架构，就能看出竞争对手对互联网营销的重视程度，竞争对手重视网络营销，你必须比他更重视，否则已经是你的客户都可能被对手抢走，不知道你是否有过刚买完一件东西就后悔的情况？年轻貌美时代的maoly就经常这样，去买件衣服，心潮澎湃，热血沸腾，就付款了，可是买完后，还是忍不住再看看，结果总能发现更好的。

相信你的客户也会这样的，在你这下单后，还是会忍不住再多比一比，网上一搜，只能看到他，不能看到你，他就会觉得那公司比你更有实力，哪怕公司没什么实力，在网络上面都能塑造的高大上，由其是价格却并不比你贵的情况，客户更容易转移战地！所以，你要小心了！

如果对手不重视网络营销，那恭喜你！可以先入为主，抢占先机，互联网时代，就是谁先占领互联网，谁就能抢占先机。

2、查看竞争对手的用户评论

google搜索、在社交平台或电商平台阿里巴巴、Amazon查看竞争对手的用户评价，挖出竞争对手的优势与弱势，更好的完善好自己的产品、售前与售后服务，这一招对竞争对手分析非常有用。

你需要每周至少查看一次竞争对手的社交媒体动态，这或许可以激发你的新创意。

3、学会利用数据分析工具

想要做好互联网营销，特别是外贸企业，网站SEO无疑是最有效的手段，想要让客户通过搜索引擎以及搜索关键词找到你，那肯定是要学会分析竞争对手的网站，看看他们网站的关键词排名，网站流量，以及在哪些平台有发布外链？多看看他们的外链及软文是如何写的？

那我们可以通过工具“Dragon Metrics”，当你把其他网站添加为你的竞争对手，Dragon Metrics 会像追踪你的网站一样地追踪竞争对手的网站，在排名部分中你可以从多个维度查看某一竞争对手的排名表现。

好的工具往往多少是需要一些费用的，这一款也不例外，我们也不是推广这一款软件，所以就不多做介绍。

接着再给大家介绍一款既免费又好用的工具“sharedcount”，能查看对比自己以及竞争对手网站的社交分享次数。

竞争对手分享102条，你才分享7条，竞争不过对手，你能怪别人吗？知道了竞争对手都做了什么？我们再比他们多做一点，是不是跑到了竞争对手前面？

哈哈！

现在是不是发现打败竞争对手，原来那么容易？别急，还有16款工具能帮助到你！比如：

数据分析的16款工具

Google alert：跟踪网络上任何你感兴趣的主题Talkwalker：监控社交媒体上的讨论Mention：监控社交媒体上的讨论Socialmention：实时搜索互联网上用户生产的内容，包括博客，评论，书签，新闻，视频，微博等等Simplymeasured：社交媒体统计分析工具FollowerWonk：跟踪分析竞争对手的twitter账号发布时间，频率，内容，互动情况Brandwatch：从多个渠道收集竞争对手在互联网上的讨论Semrush：在竞争对手网站关键词分析方面的功能非常强大Spyfu：用来跟踪竞争对手的SEO及PPC关键字情况Ispionage：查看竞争对手SEO及PPC的关键字Searchmetrics：查看竞争对手的SEO及PPC表现，分析竞争对手网站内容表现Alexa：查看竞争对手的流量趋势及现状Similarweb：在分析网站流量方面的功能非常强大Quantcast：利用大数据对网站受众的信息进行分析Whatrunswhere：是一个展示广告跟踪工具Thesearchmonitor：查看竞争对手桌面端（SEM，PLA）广告情况，广告投放内容，点击率，广告花费等……

你以为互联网就这些工具？错了，这只是九牛一毛，这些工具，各有各的优势与劣势，不同的企业，不同的行业，企业所发展到不同的阶段，所需用到的工具也是不一样的，我们无需每个工具都用到，只需找到最适合自己的那一款竞争对手数据分析工具足已。

哈哈，慢慢研究吧！

时间就是金钱，没时间研究？如果你没有那么多时间去研究所有工具，就找我们百浪吧！专业针对各种企业的不同情况，量身定制属于适合贵公司最好用的工具，因为我们主要就是针对不同企业，一对一上门培训指导，时间就是金钱，节省您挖掘工具以及寻找互联网最佳营销手段的大量宝贵时间，提升您企业的营销效果。

备注：转载请注明出处 文：网络营销女侠-冒一冒（maoly）

天天加班，哪有时间看你的文章啊？

没时间看？那就听啊！就可以边干活边听，或边坐公交边听了，到哪听？

在“喜马拉雅FM”或者“荔枝FM”搜索冒一冒，就可以收听冒一冒为你读的《每天学点幽默口才》《段子里的经济学》《千万不要结婚》《冒一冒讲网络营销》了！

对比是数据分析最基本的方法，通过对比识别数据差异。但是对比有得失。在分析过程中，对比得当可获得精准结论，但对比分析也存在陷阱，比如某产品近期销售数据在下滑，想当然得会得出结论此产品受欢迎度在下降，但是查看销售比（销售数/DAU）却在上升，所以只是因为DAU下降了。

所以如何去有效对比？

1、 横向、纵向多维度对比

对比的前提是两个事物或统一个事物的两个状态，其次必须要有一个对比的指标或标准（这里可称为对比的度量）。对比的两事物一个是主体，另一个是客体。也就是明确对比的三要素：主体、客体和度量。比如小明比小王高5cm，就是一个最简单的对比，这里小明是主体，小王是客体，度量身高，且人们对于身高这个度量存有共识。但如果去大排档吃一碗炒饭50元，可能觉得很贵。那如果是取希尔顿吃一碗炒饭128元可能就不觉得贵，这里我们选择了常识作为比较的基准，客体也没有问题，问题在于我们所谓的“常识”并非所有人的“共识”，如果不是共识，就要非常谨慎地得出结论，否则就容易从自我出发做出判断，影响结论的中肯性。

2、建立标准化的对比客体和度量

就是因为标准可以是认为确定的，所以存在质疑和不确定性。

建立标准化的对比可以是时间标准、空间标准、特定标准、计划标准。

3、 比率的对比

常见的对比是大小的对比、数量的对比，比如销售额的对比，人数的对比，使用不同的对比指标会得到不同的结论，我们把对比标准的选择叫做视角，视角不同，结论不同。比如上述对比小明小王俩同学，身高是视角事宜，除此之外还有年龄、学习成绩、颜值等等。在对比各种变化的原因时，我们也有各种模型，我们所要做的就是找到合适的对比视角。

直接描述事物的变量：长度、数量、高度、宽度等

加工后可得到：增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

如下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。（数据都是笔者瞎编的，工具用的是FineBI）

3、 指标的逻辑与管理指标

数据分析师有一个关键的职能就是要设计“指标”来对比，设计指标和应用指标有着天壤之别。比如某保健品公司，他们的产品是各类补品及奶粉，他们的业务与市场中人口的出生率、老龄化速度、市场整体购买力、对保健品的消费观念有着直接关系，还与政府对这个市场的管控力度有关。分析这么多之后，有没有一个指标来反映这些综合的因素，它的正反代表着好坏。

考虑到以上因素需要构建一个综合性的指标，这需要各种数据的加权计算。在不考虑市场规模的情况才，可以先构建一个指标指数模型：

Y=aX1 + bX2 + cX3 + dX4+……

Y 可定为市场吸引力指标值

X1 可定为老龄化程度

X2 可定为市场整体购买力

X3 可定为市场对保健品的品牌的看法

X4 可定为政府对这个市场的管控力度

abcd是系数，分别代表影响力程度

当然以上只是简单的罗列，实际情况比如X2还能分解出多个影响指标，甚至整体可以换成乘法模型，指数模型。。。

4、 对标的层次和维度

设定了各项管理指标后，剩下的就是比较工作了。从变化到追踪事物变化的诡计，找到问题的根源，从而找到书屋发展规律，这个过程叫对标。对标可以和自己比，也要和别人和竞品比。

对标的维度有规模指标、速度指标、效率指标、效益指标。

规模指标比如营业额、销售额，电商平台的UV、日活，医院的一天接诊数量，年营业收入额；

速度指标往往代表着活力，也是看未来趋势和潜能的重要指标类，包括各种运营管理指标的速度指标。

效率指标即投入和产出比，如果投入的是时间，月度产值、季度产值；如果投入的是净资产、则净资产周转率；如果投入的是人，人均产值，人均销售额。

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。

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

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

一提到数据分析，很多人可能脑海中可能会浮现出各式各样的数据画面。

比如下图所示，这样的中国式复杂报表在企业中经常被使用，精密的复杂表格样式中蕴含着国人庞大的数据信息量。

再比如这样的数据Dashboard可视化，通常应用于展示KPI业务指标，例如销售额、毛利率、利润率等等，数据的可视化呈现形式清晰直观。

再就是目前火热的不行的可视化大屏，比如下图所示的双11全球天猫狂欢节当日的实时交易统计大屏，除了清晰直观地展示企业核心的KPI指标之外，狂拽炫酷是它至关重要的特征。

大道至简的数据分析方法

但无论是以上的哪一种，无论数据如何变换，所有看似神秘的数据分析过程都可以归纳总结为各种“维度+度量”的组合分析。

维度用于描述事物的属性信息，例如统计各个地区的交易数量时，地区就是维度。

度量（指标）是可以量化统计的数值，例如统计各个地区的交易数量时，交易数量就是度量。但是需要注意的是并不一定所有的数值都是度量，例如学生的学号虽然是数值类型，但是其实它是维度而非度量。

如此一来，我们对数据分析有了从整体上的解释。但是实际应用中，我们并非盲目地去进行各种维度和度量的拼凑组合，而是希望得出的数据分析结果能够指引业务进行决策，终而形成业务闭环效果的。

根据我自身的一些数据分析项目经验，90%以上的基本数据分析问题都可以套用我总结的这七步完成（深入的数据分析需涉及描述性统计分析、相关性分析等专业的统计分析技能）：

数据分析必然需要借助工具，Excel、BI或者R和Python语言都可以帮助实现。

这里为了帮大家更快速地理解数据清洗建模和数据差异分析环节的内容，借助比较简单的BI工具FineBI，为大家进行一个销售数据分析实例，加深大家对数据建模和数据分析过程的理解。感兴趣的可以到官网下载，个人完全免费。

一、确定分析目标

这是分析前的第一步，我们需要明确进行数据分析的对象，也就是需要确定分析目标。

通常来说我们会选取最关心的核心KPI指标，例如电商行业的销量、销售额、利润，制造行业的次品率，互联网行业的用户留存率等等。

一般来说，分析目标不要过多，如果实在是需要同时分析多个关键核心业务KPI指标，那么我们便可以将这些核心指标分解给对应业务负责人，例如销售总监负责提升公司销售业绩，运营总监负责降低成本花费。

二、核心目标拆解

确定好分析目标之后，通常来说我们需要再对核心目标进行子目标分解，这也符合企业各团队分工协作的特性。

核心目标拆解的过程中需要遵循MECE原则，也就是“完全穷举，相互独立”。例如下图所示的电子商务数据分析指标体系，就分别从网站运营指标、经营环境指标、销售指标、营销活动指标、客户价值指标几个方面进行了详尽的拆解，然后交由各个团队进行分工达成。

三、数据清洗和业务建模

确立和分解好数据分析目标之后，下一步就可以进入到数据清洗和业务建模环节了。

数据清洗方面，很多人可能会想到国外传统的一些ETL工具，但是这类工具过于庞大和复杂，国内真正成功落地的案例很少。FineBI商业智能工具其实就提供了轻量级的ETL功能可供用户对数据进行计算和处理，鼠标点击和拖拽操作即可完成轻量的ETL数据处理过程。

业务建模方面，FineBI也是提供了根据不同业务主题分类建立业务包的功能，一般来说按照维度表和事实表建立好关联关系即可，这样一来就为前端的数据差异分析准备好了数据模型。

四、数据差异分析

终于到了数据差异分析这一步，这也是离发现问题原因和业务决策最近的一步。

所谓数据差异分析，自然是需要有差异，才能有分析。

例如今年某某企业7月份的销售额是600万，那么大家会觉得对于这个企业来说是好还是坏？如果只有这一个数据，自然是无所谓数据差异分析的。

如果这家企业的6月份的历史销售额是400万，那么7月份600万的销售额自然是非常好的了，可是如果这家企业的6月份历史销售额是800万，7月份600万的销售额明显是有问题的。

a.纵向对比

按照这个基础的数据差异分析逻辑，我们借助FineBI来初步分析一下某家企业今年各月度的销售额统计走势图：

如上图所示，通过纵向对比不难看出该企业在7月份销售额下降严重，环比6月份的企业销售额下降了22.47%，不是个好现象。老板看到这个数据自然会前来问责，说为什么7月份公司销售业绩下滑这么厉害。那么会是什么原因导致企业7月的销售业绩相对6月下滑这么多呢？我们需要更新一步地进行数据分析，以排查出导致产生问题的”真凶“。

b.横向对比

一般来说销售型企业都会在全国划分各个销售区域，那么这样一来我们除了对时间进行纵向对比之外，还可以结合销售大区维度进行横向比较，分析探索看看能不能发现一些问题。

果不其然，如上图所示，通过时间维度结合销售大区进行横向对比发现，企业的东南大区7月份的销售额相对6月份反而是增长的，看来问题主要出在北方区和中西区，特别是北方区7月份的销售业绩下滑更为严重，最终导致企业7月份总的销售额比6月份严重下滑。

数据分析的丰富度一定程度上依赖于分析工具的功能，比如Excel可能需要写VBA，R和Python需要写代码。

由于FineBI是一款商业智能工具，故而这边可以轻松通过其提供的OLAP联动分析功能，以更进一步的观察各个区域7月份的表现情况，直接点击饼图区域即可联动到月度销售额统计，非常方便。这边我们可以看出，中西区7月份销售额环比轻微下降17.86%，北方区下降严重到50.07%，而东南区则提高了6.06%，综合三个大区的总体销售状况，导致最终表现为7月份销售额环比下降了22.47%。

c.综合对比

上面分析了时间、区域维度相关的销售额结果统计，为了避免结论片面，我们尽量采用多维度的综合对比方式来观察数据，甚至可以是友商的销售情况对比进行差异分析（此处不单独举例说明）。

如上图所示，我们通过时间维度结合产品类型来进行销售额分析，观察7月份各个产品线的数据发现各个产品线在7月份销售额环比都是有所下降的，这说明企业7月份销售额下降和产品种类本身是没有关系的。

五、发现问题原因

综合北方区域和中西区域导致7月份销售额环比下降的各种影响因素，最终发现是由于6、7月份北方区域降雨严重，导致物流周转严重滞后，库存商品无法及时供应，最终导致北方区域7月份销售业绩严重下滑了50.07%。而中西区域本身仓库比较小，按照之前各区域商品物流周转的设计，中西区域的本土供应的差额商品主要是由北方区域供应，但是北方区域由于严重的降雨导致物流周转严重滞后，进而导致中西区域7月份销售业绩也同比下滑了17.86%。

六、制定业务决策

通过结合FineBI工具的OLAP多维数据综合分析方法成功定位到问题原因之后，企业及时调整仓库商品物流周转策略，北方区域物流模式调整为水运，同时将东南区域的部分商品通过物流周转到中西区域。

七、评估决策效果

企业领导决策层8月份通过及时调整北方区域和中西区域的物流策略，北方区域物流模式调整为水运，东南区域的部分商品通过物流周转到中西区域，补充了北方区域和中西区域的库存商品周转。最终8月份企业的总体销售额达到了943万，环比7月销售额提高到了37.32%。

后记

随着信息化的飞速发展，大数据产业呈指数式增长。在我们不断地积累着企业的历史数据的同时，如何利用和分析好这些数据，真正利用大数据分析驱动企业的业务增长也成为了一个很重要的难题。希望本文给大家分享的数据分析方法，结合FineBI商业智能分析工具的OLAP多维分析能力，能够让大家下次在面对企业业务数据分析时不再迷惑，做到步步为营，让数据分析真正释放出潜能，驱动业务快速增长，形成数据和业务之间的闭环

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

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道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。