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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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

转载请注明出自：葡萄城控件

关于葡萄城

葡萄城是全球控件行业领导者，世界领先的企业应用定制工具、企业报表和商业智能解决方案提供商，为超过75%的全球财富500强企业提供服务。

给大家推荐的一些用于数据分析的“必备神器”

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。

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。

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。

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

大数据分析，是互联网从业者必须具备的一项基础技能，只有掌握数据分析，做项目才能更科学化、对于项目的预判，能够更准确的把握。今天分享的这些数据分析工具，是我们分析项目经常用的工具，毫无保留的分享给大家，希望大家在操作项目的过程中熟练的使用这些工具。 定能够让你在网赚道路上无往不胜。1、百度指数第一款必备工具。百度指数，我们在查询某一些关键词的时候，首要考虑的就是百度的数据如何，因为百度这个搜索引擎在互联网搜索引擎中占据的份额最大，数据精准度高。检索的很多关键词以及一些热点词的数据对比，都能直观展现出来，通过人群、年龄、性别、兴趣爱好、地域等更为详细的信息，方便我们做出更理智的判断。

2、微指数我们在查询一些关键词的时候，要分析社交数据。对于产品传播非常重要，通过调查数据，我们知道如何把握住当今热点，让产品蹭热度飞一会，是很多商家考虑的问题。新浪微博旗下产品微指数，可以很容易帮我们把控热点关键词。让我们清楚地看到近七天趋势如何，及时对产品做出调整。

3、阿里指数我们在操作某宝店铺项目的时候，需要分析更多的数据，来确定标题内容如何定位优化，用户检索更为简单，如何蹭热点关键词飞上那么一会儿，如何引爆流量做核心爆款。这个跟成交量有非常大的关键，哪类行业有哪些关键词在搜索时上升幅度比较快，很有潜力，知道这些信息后，我们都需要提早的布局。等相关的关键词上升到一定幅度时，我们恰好出现在热点上，在用户检索时很容易爆单。这个数据分析工具是中小卖家逆袭的机会。一定要好好研究。

4、腾讯指数BAT三大巨头，柒点哥介绍两家了，怎么可能缺少 TX 指数，TX 旗下的各类产品琳琅满目，自然对数据掌握的精准程度不是一般企业可以比拟的。算得上行业顶尖了。但是目前为止使用腾讯指数分析的用户实在少之又少，大部分人不知道这个功能，今天柒点哥告诉大家，腾讯确实有指数分析的功能。而且可以从九大品类开始分析数据，可以说是一款很强大的运营工具。

5、爱站网爱站网：是一个综合性的数据分析平台。我平常都在用这个网站分析一些网站相关的信息，比如，网站收录状况，PR值，域名信息，友情链接等一些数据。但是最长用的一个功能就是长尾关键词发掘。这项功能有助于我们通过主关键词，发掘带流量的附属关键词的状况，类似于百度推广后台的数据分析。非常不错的免费工具，大家以后可以常用。

6、QQ指数QQ指数是一款基于QQ平台用户数据分析的移动端指数类产品，定位于洞察QQ平台上年轻人最新、最热、最关注的社交内容，通过分析QQ平台上用户公开发表的说说、评论及搜索、浏览等行为数据，发现年轻人的热点趋势及舆论风向，透过QQ指数可以快速掌握年轻人的兴趣喜好和行为习惯等信息。作为T讯旗下最为核心的产品，对于我们互联网人士来讲，把它称为流量的天堂，只要随便找一个平台来操作产品，坚持一段时间都能暴富的。所以研究T讯系的核心产品，离不开QQ指数这个工具，对于我们把控QQ流量热点的趋势有很好的帮助，是非常重要的营销利器。

QQ指数官方账号：qq搜索框搜索 QQ指数，关注公众号即可查询，主要是带认证图标的那个。7、微信指数微信指数是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。2017年3月23日晚，微信官方推出了“微信指数”功能。作为T讯旗下，第二个核心产品，微信可以说是后来者居上，各种苗头都表明要赶超QQ的趋势，对于我们互联网人士来讲，这是最好的变现渠道。因为很多网赚项目，最后结款的地方都是在微信端成交的。所以我们非常有必要来分析他的数据，基于微信推出了这一功能，让我们省了很多分析微信数据的时间。

微信指数官方渠道：小程序搜索微信指数8、安卓权重榜我们操作的一些项目，免不了在APP上操作，但是这个平台流量如何，以及人群属性，都很难预估。但是我们又必须了解数据才能够伸缩有度，所以我常用的这款APP数据软件，就能够给我带来客观的数据。

9、新榜以榜单为切口，新榜向众多500强企业、政府机构提供线上、线下数据产品服务，“号内搜”、“新榜认证”、“分钟级监测”获得广泛应用。在协同内容创业者商业化方面，新榜依托数据挖掘分析能力，建立用户画像和效果监测系统，连接品牌广告主和品牌自媒体。作为公众号的运营者，我特别注重公众号的分析，以及项目渠道的发掘。新榜作为专业的内容数据提供商，我是经常会使用他来分析数据，查看某些公众号潜力，随时观察它的盈利模式以及动向。

10、梅花网作为互联网人士，写文章投放广告，是我经常要做的事情，但是如何让广告的每一分钱都花到潜在客户身上，是我经常要考虑的。如何知道同行在哪里投放广告，也是我所关心的，梅花网是广告监测比较专业的网站，我经常用来分析广告数据，在这里推荐给大家。

总结：以上的十个工具呢，就是我经常用到的数据分析工具。我认为这是每一个互联网从业者都具备的基本功，用好数据分析，操作项目更加的事半功倍。但是用的时候不能太死板，可以结合起来相互用。实干派动手做，花架子空叹息，让技术为你工作。赚钱的玩法很多，只有思路够宽，你才能走的更远。没赚到钱，并不是文章干货不够，而是你懂得太少了。 保持空杯心态，永远在进步。

　　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!

　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