俺 黑 君够 黑 ，慎关注！

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。

本文版权归原作者所有。转载文章仅为传播更多信息之目的，如有侵权请与我们联系，我们将及时处理。

【IT168 评论】一般来讲，程序员都会通过扩大用户参与度来优化APP满意程度，而在这个过程中，程序员使用最多的工具就是数据挖掘分析工具了。但当今应用市场上的APP分析工具鳞次栉比，选择一款适用自己的APP分析工具也变得十分让人头疼。本文针对程序员使用的APP分析工具进行了深入的研究，搜集了6款各占优势的APP分析工具，希望能够对您的工作和学习有所帮助。

Google Analytics for Mobile(免费)

提到APP分析工具时，你可能第一个就会想到谷歌，谷歌早在2012年就推出了移动设备分析数据的工具。作为一名程序员，如果习惯使用Google Analytics来分析网站，那Google Analytics同样也可以用来分析APP。

使用Google Analytics可以做以下的事情：

·查看新用户、召回用户

·使用事件跟踪获取速度和系统故障报告

·可设置跟踪转化率目标

链接：https://google/analytics/analytics/#?modal_active=none

适用平台：iOS、Android

Apple APP Analytics(免费)

苹果在2015年推出的APP分析工具主要基于提供三大数据的分析：

·App Store数据

·Usage数据

·Sales数据

虽然App Store数据功能可以让用户看到获得的App Store视图，但Usage数据仍会受到限制。Apple APP Analytics会显示给用户安装、会话、活动设备、应用内的购买状况以及每周用户保留的情况。因此，程序员可能会需要使用另一个工具来获取实际用户的行为数据。而对于应用程序的使用情况，苹果分析工具只会显示用户明确接受以及使用统计信息共享的数据。

链接：https://developer.apple/app-store/app-analytics/

适用平台：tvOS和iOS

Inapptics(前1000个活跃用户免费，超1000按照99刀/收费)

假如你最想分析的是用户实际行为，那Inapptics应该是最适合你的一款分析工具。Inapptics聚合所有用户交互事件并以视觉流图等形式呈现出来。

使用Inapptics分析APP数据，只需要一行代码就可以解决。SDK集成实现非常快速便捷，而且无需添加任何跟踪点。该工具真正实现自动分析APP中所有可用的事件。

Inapptics可完成以下工作：

·了解用户行为，包括经常访问点击的模块。

·创建可视化漏洞，查看用户如何进行的屏幕移动和度量转换

·从漏洞中跟踪用户行为

·使用heatmaps了解用户喜爱的模块

·不断实现故障重现，便于修复。

Inapptics聚合用户行为数据并会批量显示。例如，如果100个用户完成了相同的事情，那么这100个用户的数据将显示为同一个用户流。这个用户流会帮助程序员识别使用模式，无需花费数小时分析会话记录工具中的各个会话，另外还可以深入挖掘并分析每个会话。

链接：https://app.inapptics/signup?utm_source=blog&utm_medium=post&utm_campaign=Analytics_tools

适用平台：iOS，Android(即将推出)

Flurry(免费)

与其他APP分析工具一样，Flurry既有优点也有缺点。Flurry的优点是对于每个需要分析的应用程序可以选择使用“经典”仪表盘或者自定义创建10个dashboard。

但Flurry针对APP的系统错误很难识别，这也是Flurry需要改进的地方之一。

Flurry会提供以下数据分析功能：

·活跃用户、会话、频率

·用户兴趣、人数统计

·设备、应用版本、系统bug

·事件、用户路径

链接：https://developer.yahoo/analytics/

适用平台：iOS，Android，Windows Phone，Blackberry，Java ME

App Annie(免费/付费)

App Annie是一款应用分析和市场数据分析工具，可帮助程序员构建更好的APP。App Annie提供免费和付费功能，其中免费功能包括Store Stats和App Analytics。

使用Store Stats可以按照版本对用户评论和反馈就行排序统计，便于了解应用更新的效果。另外，在Store Stats的帮助下可以确定顶级关键词，以便更好的优化APP搜索功能。

而App Analytics功能主要可以执行以下的操作：

·通过比较应用内购买的收入来跟踪广告系列效果

·了解APP更新是否影响下载和使用情况

·查看活跃用户的资料

链接：https://appannie/en/

适用平台：iOS，Android，TvOS，Windows，Amazon，Web

Apsalar(定制)

Apsalar的独特之处在于可通过广告系列提高应用的投资回报率(ROI)。Apsalar还提供了诸如SmartTag的营销工具，SmartTag可以帮助程序员详细分析用户的营销工作。

Apsalar虽然提供了程序员需要的所有跟踪功能，但它更侧重于构建广告系列的活动。

Apsalar最致命的缺点是数据保留期只有两年，所以，如果你进行的是一个长期的项目，Apsalar可能不太适合你。

使用Apsalar可以执行以下的操作：

·创建和跟踪无限数量的事件

·构建渠道，可跨程序

·创建实时队列来衡量用户在整个时间内的参与度

·跟踪收入

·根据不同类别划分用户

链接：https://apsalar/

适用平台：iOS，Android

以上6款APP分析工具可适用多种不同的人群，你还有其他移动APP分析工具推荐吗?欢迎下方留言分享!

今天静静给大家分享新媒体运营中关于数据分析方面常用的四类分析工具，可能很多人听说过但不知道其作用，没关系，今天你就知道了。毕竟对于我们什么都得会的新媒体运营小编来说，灵活的使用各种工具可是能大大的帮助我们提升效率的呢，因此对于数据分析的工具也是大家必须掌握的，好啦不多说了，进入我们今日的正题。常用的四类数据分析工具分别是：网站统计分析工具、自媒体分析工具、第三方分析统计工具以及我们常用的EXCEL表格。

我们先说第一种网站统计分析工具，网站统计分析工具就很常见了，大家常听说的有CNZZ统计、站长工具、爱站网等，主要是为网站运营者提供代码统计数据支持，网站运营者可以在上述提到的相关网站注册账号，然后申请统计代码，获得代码后再植入到网站对应位置即可。大约过几天就可以在你注册的平台看到网站的相关数据了。做过网站运营的人对这块儿应该并不难理解，如果没有做过这方面也没有关系，公司里面都应该有负责网站运营的同事，可以咨询一下他们。

第二种：自媒体分析工具，自媒体分析工具就比较容易了，不需要占用运营者太多的时间去整理代码，所有的数据都是直接后台形成的，不管是微博、微信公众号还是今日头条等自媒体平台，都具有完整的数据统计功能，作为运营者只需要通过后台自带的分析工具就可以直观的看到用户增长等相关数据了，相信有自己自媒体的同学一定能明白静静所说的后台的含义。

第三种：第三方分析工具，这种工具通常是指非官方平台自带的统计工具，需要官方授权后才可以使用的数据分析工具，毕竟不是所有平台都有自带统计工具，第三方分析工具需要运营者单独注册账号，且需要相关平台的授权才可以使用，不过一旦授权成功，那看数据的操作就与自媒体分析工具一样方便简单和直观了。在这里静静推荐几个常见的第三方分析工具吧，比如新榜数据、西瓜助手等。

第四种：EXCEL表格，这种方式比较适合excel玩得好的人了，数据来源通常要么是后台导出，要么是人工统计。人工统计的数据一般会包括每天发布文章的数量、后台互动的数量与类别、同行口碑的分析等，因为这些数据统计是一般平台都不含有的，那么自然就需要人工亲自查阅相关数据进行统计了。至于后台导出的EXCEL表格方式，通常是因为相关平台里的一些数据不能够满足个性化增加或删减了，于是需要靠人工手动进行调整。

以上四类常用的数据分析工具都不难，只要多加练习都是很容易掌握的哈，另外静静再给大家一个建议，对于自己未来肯定是要用的工具，最好自己提前在电脑上注册账号存储起来，以后不管去哪里肯定是要用到的，到时候就可以直接用了，省的再注册耽误时间哈。好啦，本期分享就到这里了，我们下期再继续分享哈~

数据为王的时代，人人都需要掌握一些数据分析技能。不懂SQL，不懂数据库，Excel不精通，VBA不敢碰，这些都是横亘在面前的一道坎。

然而，企业数据分析日益上涨，数据人才供不应求，为了降低入门门槛，近几年市面上大量涌现了一批自助式BI工具。

自助式BI工具其实就是指大数据前端分析工具。简单安装，方便使用是其主要特征。

目前的自助式BI工具，已经将维度的选择集成到控件组件的拖选操作，自动建模技术避免了手动建立数据模型。这样一来，数据分析工作能很好地落地到业务分析员手中，一方面能更快速地响应业务的需求，另一方面业务与数据的快速结合能提高决策效率。

对于很多企业来说，自助式BI工具的使用，可以帮助企业实现相互部门之间的协作，帮助企业看到问题所在以及分析产生的原因。

Tableau

Tableau是最强劲的可视化工具，这一点毋庸置疑。

Tableau提供了丰富多变的可视化图表，独具特色，可以实现Dashboard和动态数据更新。

同属于自助式分析工具的tableau，学习起来也很容易上手，如果英文不错，对照着帮助文档和学习论坛能学到更多的图表分析制作。

FineBI

唯一上榜的国内产品。依托了10年报表开发领域的经验的，其最大优势在于分析速度的简单与快。凭借大数据引擎，用户只需在dashboard中拖拽分析的维度和指标，自行完善可视化的布局，无需编辑代码和脚本，就能呈现一个完整的数据报告。

针对以主题的分析，FineBI提供了在现有报告上进行维度切换的操作，防止分析分析报告制做不严谨带来的偏差。FineBI的可视化采用的是目前主流的H5图表，而非插件，能够适应各种大小类型的屏幕，从手机端、PC端、大屏幕都能够完美的适应。

Qlikview

Qlikview相比上面两者，商业性质更重。定位是商业分析软件，使开发者和分析者能够快速部署分析引用，类似于报表工具FineReport，Qlikview可集成在产品里做报表、监控、和仪表盘分析。

其专利技术AQL构架，在分析一定数据量时，可避免使用数据库和OLAP，提供灵活、强大的分析功能。

Power BI

Power BI是微软公司的一款商BI分析软件，提供了强大的组件和功能，对于爱好Excel的朋友是一大福音。数据表制作类似Excel，建立多表关系类似Access，可视化方面在Excel的基础上增加了一系列可直接使用的图表，数据源可配置自动更新，实现实时的仪表板展现，目前提供了在线、移动、桌面三个版本。

这样四款自助式BI工具涵盖了个人使用到商用，在前端可视化分析上可谓是数据分析领域的新一代突破，也是未来前景。有数据分析需求的朋友或企业，不妨一试！

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如今，为了满足企业的主要需求，大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中，涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本，并发现能够让企业获利的商业洞察力。显然，大数据分析工具的市场正在不断增长。

许多大数据分析工具最初像大数据软件框架Hadoop一样都是开源项目，但商业实体迅速涌现，为开源产品提供了新工具或商业的支持和开发。

而在这些工具中选择是一个挑战，特别是许多大数据工具只具有单一用途，而企业需要使用大数据完成许多不同的任务，因此企业的分析工具箱会变得过于充实。根据这个行业领域的专家顾问的建议，以下列出一系列主要的大数据分析工具，并列出三个主要类别。

如上所述，大数据工具都倾向于单一使用类别，并且有多种使用大数据的方式。所以可以按类别分类，然后分析每个分析工具。

大数据工具：数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。

而这个领域的主要的大数据工具有：

1. Cloudera

基本上，Hadoop增加了一些额外的服务，企业将需要这些服务，因为大数据并不是一个简单的练习。 Cloudera的服务团队不仅可以帮助企业构建大数据集群，还可以帮助培训员工更好地访问数据。

2. MongoDB

MongoDB是最流行的大数据数据库，因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。

3. Talend

作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品是围绕集成平台构建的，该平台结合了大数据、云计算、应用程序，以及实时数据集成、数据准备和主数据管理。

Talend大数据集成包括数据质量和治理功能。

大数据工具：数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据集往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

4. OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的开源工具，通过删除重复项、空白字段和其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的软件，但它有一个可以提供帮助的大型社区。

5. DataCleaner

与OpenRefine类似，DataCleaner将半结构化数据集转换为数据可视化工具可读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

6. Microsoft Excel

人们可以从各种数据源导入数据。Excel对手动数据输入和复制/粘贴操作特别有用。它可以消除重复、查找、替换，拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快陷入困境，并不适用于大数据集。

大数据工具：数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

7. RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，具有非常用户友好的可视化界面，这意味着企业无需编写代码，即可运行分析产品。

8. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一套适用于企业级的高级分析的产品，用于数据挖掘。而IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。

9. Teradata

Teradata为数据仓库、大数据和分析以及市场营销应用提供端到端解决方案。这一切意味着企业的业务可以真正成为一个数据驱动的业务，并提供商业服务、咨询、培训和支持。

像许多当前的大数据工具一样，RapidMiner解决方案也包含云计算解决方案

大数据工具：数据可视化

数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

10. Tableau

作为这一领域的领导者之一，其数据可视化工具专注于商业智能，无需编程即可创建各种地图、图表、图形等等。Tableau总共有五款产品，其中有一个名为Tableau Public的免费版本供潜在客户试用。

11. Silk

Silk是一种简单版本的Tableau，Silk可让企业将数据可视化为地图和图表，而无需任何编程。它甚至会尝试在第一次加载时自动将数据可视化。它还使得在线发布结果变得容易。

12. Chartio

Chartio使用自己的可视化查询语言，只需点击几下即可创建功能强大的仪表板，而无需了解SQL或其他建模语言。与其他不同的是，企业直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。

13. IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics是机器学习(ML)和人工智能(AI)的结合，可帮助提供智能数据科学助理，为业务分析师和数据科学家提供广泛的数据科学技能集的用户指南。

三层大数据工具

普华永道移动数据和分析计划首席技术官Ritesh Ramesh说，就精密程度和市场战略而言，大数据工具分解为三层。

第一层：也是最大的一层，是一系列开源工具。每家公司都以这种方式开始，像Cloudera和Hortonworks。除了基本的基础设施。服务器和存储之外，价值非常小。大多数云计算厂商已经将这一层实现商品化。

第二层：这是大多数这些供应商已经意识到需要增加他们的市场份额的地方，他们必须在开放源代码工具之上构建一些专有应用程序，从而与其他供应商区分开。例如，Cloudera公司构建了一些类似于Hadoop内核中的数据科学平台。

第三层：这些是垂直专用的应用程序。这些公司大多与普华永道、Cognizant或埃森哲等系统集成商合作。这就是真正的价值所在，而且这也是大数据工具制造商非常有效的竞争策略。

Ramesh说，除了基本功能之外，还有三个工具需求领域。首先是数据处理工具。他说，“数据学习工具是客户进行数据质量和性能分析的工具包中的重要工具，可处理5000万行数据，以发现洞察力。”

微信大数据分析工具

新媒体指数：http://gsdata

清博大数据-新媒体指数(gsdata)是新媒体大数据第一平台，为运营新媒体利器!现已开通账号分钟级监测服务，打击粉丝造假账号，支持用户自主监测新媒体数据、定制各类榜单，并提供数据API等各类增值服务。

数据可视化工具：

百度ECharts：http://echarts.baidu/

Cytoscape：http://cytoscape.org/

图表秀：http://tubiaoxiu/

数据观：http://shujuguan/

微博足迹可视化：http://vis.pku.edu/weibova/weibogeo_footprint/index.html

BDP个人版：https://me.bdp/home.html

ICHarts：http://icharts.in/

魔镜：http://moojnn/

词频分析工具：

Rost：http://cncrk/downinfo/54638.html

图悦：http://picdata/

语义分析系统：http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

Tagul：https://tagul/

腾讯文智：http://nlp.qq/semantic.cgi

Tagxedo词云：http://tagxedo/

舆情分析工具：

清博舆情系统：http://yuqing.gsdata/

云相：http://weidata/

PPT模板工具：

我图网：http://so.ooopic/

51PPT模板：http://51pptmoban/ppt/

无忧PPT：http://51ppt/

第1PPT：http://1ppt/

站长之家：http://sc.chinaz/ppt/

设计师网址导航：http://userinterface/

互联网趋势分析工具：

微博指数：http://data.weibo/index

百度指数：http://index.baidu/

好搜指数：http://index.so/#index

搜狗指数：http://zhishu.sogou/

百度预测：http://trends.baidu/

在线调查工具：

腾讯问卷调查：http://wj.qq/

麦客：http://mikecrm/

ICTR：http://cn2.ictr/

问道网：http://askform/

问卷星：http://sojump/

调查派：http://diaochapai/

问卷网：http://wenjuan/

SurveyMonkey：https://zh.surveymonkey/

网站分析监测工具：

H5传播分析工具：http://chuanbo.datastory/

百度统计：http://tongji.baidu/web/welcome/login

腾讯云分析：http://mta.qq/

51.la：http://51.la/

社交媒体监测工具：

孔明社会化媒体管理：http://kmsocial/

企业微博管理中心：http://e.weibo/

知乎用户深度分析：http://kanzhihu/useranalysis

其他数据网站：

数据分析网：http://afenxi

媒体微博排行榜：http://v6.bang.weibo/xmt

友盟：http://umeng/

中国新闻地图：http://vis.360/open/cnnews/

中国票房榜：http://cbooo/

收视率排行：http://tvtv.hk/archives/category/tv

农业大数据云平台：http://dataagri/agriculture/gis.action

房价指数：http://industry.fang/data/datacenter.aspx

中国统计局：http://data.stats.gov/

中国主要城市拥堵排名：http://report.amap/traffic/

中国综合社会调查：http://chinagss.org/

中国P2P网贷指数：http://p2p001/wdzs/wdzs_p2pline.html

Alexa：http://alexa/

易车汽车指数：http://index.bitauto/

旅游预测：http://trends.baidu/tour/

以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的“必备神器”，其中很多工具是亲测过认为非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。

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。

大数据工具让企业能够从数据仓库获得洞察力，从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。

为了满足旺盛需求，大数据工具在迅速遍地开花。在大数据这一概念和业务战略出现以来的十年间，市面上出现了成千上万执行各种任务和流程的工具，它们都承诺可为你节省时间和资金，发掘业务洞察力从而实现创收。显然，一个不断增长的市场呈现在大数据分析工具的面前。

其中许多工具一开始就像最初的大数据软件框架Hadoop那样是开源项目，但后来商业公司迅速涌现，为开源产品提供新工具或商业支持和开发。

从中进行遴选可能很困难，尤其是许多大数据工具用途单一，而你可以用大数据处理许多不同的任务，所以你的分析工具箱会塞得满满当当。本文我们列出了市面上主要的大数据分析工具市面上主要的大数据分析工具，分三大?类别来介绍。

·主要的大数据工具·

如前所述，大数据工具往往属于单一用途类别，而使用大数据有多种方式。所以我们将按类别细分，然后讨论每个类别的分析工具。

一、大数据工具：数据存储和管理

大数据完全始于数据存储，也就是说始于大数据框架Hadoop。它是Apache基金会运行的一种开源软件框架，用于在大众化计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

很显然，由于大数据需要大量的信息，存储至关重要。但除了存储外，还需要某种方式将所有这些数据汇集成某种格式化/治理结构，从而获得洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础――离开了它，分析平台一无是处。在一些情况下，这些解决方案还包括员工培训。

这个领域的大玩家包括：

1. Cloudera

实际上是增加了一些额外服务的Hadoop，你会需要它，因为大数据不容易搞。Cloudera的服务团队不仅可以帮助你构建大数据集群，还可以帮助培训你的员工，更好地访问数据。

2. MongoDB

MongoDB是最受欢迎的大数据数据库，因为它适用于管理经常变化的数据：非结构化数据，大数据常常是非结构化数据。

3. Talend

作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品围绕其集成平台而建，该平台集大数据、云、应用程序、实时数据集成、数据准备和主数据管理于一体。

图1：Talend大数据集成平台包括数据质量和治理功能

二、大数据工具：数据清理

在你真正处理数据以获取洞察力之前，需要清理和转换数据，转换成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的，因此需要某种清理或转换。

当下，数据可能来自任何地方：移动、物联网和社交媒体，数据清理显得更为必要。并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力，因此优秀的数据清理工具极其重要。实际上，在未来几年，预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。

4. OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的开源工具，通过删除重复项、空白字段及??其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的，但有一个相当大的社区可提供帮助。

5. DataCleaner

与OpenRefine一样，DataCleaner可将半结构化数据集转换成数据可视化工具可以读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

6. 微软Excel

说真的，Excel有其用途。你可以从各种数据源导入数据。Excel在手动数据输入和复制/粘贴操作方面特别有用。它能消除重复项，查找和替换内容，检查拼写，还有用于转换数据的许多公式。但Excel很快陷入困境，不适合庞大数据集。

三、大数据工具：数据挖掘

一旦数据经过清理和准备，你可以通过数据挖掘开始搜索数据了。这时你执行这个实际的过程：发现数据、做出决定和进行预测。

数据挖掘是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常底层很复杂，但竭力提供　一种外观漂亮、对用户友好的用户界面，说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们确实需要人来编制查询，所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。

7. RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，有着对用户友好的可视化界面，这意味着你没必要编写代码即可运行分析产品。

8. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款包括五个数据挖掘产品的套件，面向企业级高级分析。另外IBM的服务和咨询首屈一指。

9. Teradata

Teradata为数据仓库、大数据和分析以及营销等应用提供端到端解决方案。这一切意味着贵公司可以真正成为数据驱动的公司，另外还有商业服务、咨询、培训和支持。

图2：与许多目前的大数据工具一样，RapidMiner解决方案也支持云

四、大数据工具：数据可视化

数据可视化是指以一种可读、实用的格式显示你的数据。你可以查看图表图形以及直观显示数据的其他图像。

数据可视化既是一门科学，又是一门艺术。随着大数据从有大批数据科学家支持的高管转移到整个公司上下，众多员工可以使用可视化工具极为重要。销售代表、IT支持和中层管理，这些团队个个都需要能够理解数据，因此重点放在易用性上。然而，易于阅读的可视化有时与来自深度特征集的数据读出相冲突，这带来了数据可视化工具面临的主要挑战之一。

10. Tableau

Tableau是该领域的领导者，其数据可视化工具专注于商业智能，无需懂得编程，即可创建各种地图、图表、图形及更多可视化元素。它共有五款产品，一款名为Tableau Public的免费版供潜在客户试用。

11. Silk

Silk是Tableau的简单版，让你可以通过地图和图表将数据可视化，无需任何编程。你在首次加载Silk时，它甚至会试着将数据可视化。它还让用户很容易在网上发布结果。

12. Chartio

Chartio使用自己的可视化查询语言，只要点击几下鼠标即可创建功能强大的仪表板，无需懂得SQL或其他建模语言。它有别于其他工具的地方主要在于，你可以直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。

13.IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics结合了机器学习和人工智能，有助于提供智能数据科学助手，为业务分析员和数据科学家等拥有众多数据科学技能的用户扮演了向导。

·大数据工具的三个层次·

普华永道的移动数据和分析计划首席技术官Ritesh Ramesh表示，就先进程度和市场战略而言，大数据工具可分成三层金字塔。

第一层：最庞大的是一系列开源工具。每家公司以开源起家，像Cloudera和Hortonworks。除了基本的基础设施、服务器和存储外，没有多大的价值。大多数云厂商已将这一层实现了商品化。

第二层：在这一层，大多数这类厂商已有意增加各自的市场份额，在开源工具上面构建一些专有应用程序，从而做到与众不同。举例说，Cloudera开发了许多产品，比如驻留在Hadoop核心上的数据科学平台。

第三层：这些是针对特定垂直领域的应用程序。这些公司大多与普华永道、高知特或埃森哲等系统集成商合作。真正的价值出在这里，这对大数据工具开发商来说也是非常有效的竞争策略。

Ramesh表示，除了基本功能外，这些工具的三大方面备受欢迎。首先是数据处理工具。他说：“数据学习工具是客户的工具箱中确保数据质量和分析数据的重要工具，比如处理5000万行数据以发现洞察力。”

他表示，领先的厂商包括Trifacta、Paxata和Talend。

第二大类应用程序是治理，比如你如何定义元数据。他说：“好多人在这方面遇到困难。人们只是将大量垃圾数据倒到数据湖。市面上可在数据湖中积极发挥功效的工具不多。由于这项工作主要由IT人员完成，他们更有兴趣将数据倒到数据湖，而不是确立一种治理结构。”

主要厂商包括Waterline Data、以数据编目工具见长的Tamr和Collibra。

Ramesh说，经常出现的第三大需求是安全。他说：“人们希望一个产品就有安全访问的所有层(列、行和对象)。他们希望一款产品为不同的数据对象支持用户访问和安全。这也是个新兴领域。”

这个领域的主要厂商是Wandisco和FireEye。

End.

来源：网络大数据

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　　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

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　　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

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　　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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　　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!