在亚马逊的平台中，售卖的货物数以万计，如何能在芸芸众物之中挑选出最具热销潜力的产品，就只有通过实践才能出真知了。首先我们来分享一个由Jungle Scout团队亲自实践的选品案例——Jungle Stix 棉花糖竹棒。2015年底，Jungle Scout团队通过自身的数据分析软件挑选了一个潜力股——棉花糖竹棒，从准备产品创意开始，包装设计产品，到联系供应商批量生产产品，再到推广产品的一系列过程统统都记录在案，最后通过实际销量去验证这个通过软件辅助分析的挑选方式有没有效果。

通过一年的努力，团队惊喜地发现，这一款联合推出的Jungle Stix-棉花糖竹棒卖出近20万美金！已经是出乎意料的结果了，但是团队领袖Greg和普通人不一样，他极具冒险和挑战精神，提出了下一个产品的销售目标是一百万美金。

于是，Greg和团队推出了这个百万美金案例研究计划：详细介绍了发布这款产品的每一个步骤，以及如何获得了一百万美金的销售技巧。 接下来，我们将分享这个百万美金案例，让大家知道他们是如何达到这个目标的。

经验之谈

文章一开始介绍年销售额超过20万美元的Jungle Stix棉花糖棒的销售情况如下：

Greg和团队从这个赢得20万美元的初始案例中汲取优秀的经验，为下一个挑战百万美金的计划准备。我们跟着Greg的团队即时学习他们在亚马逊开店的方法，总共可以分为下面四个步骤：

找到产品机会将产品品牌化从中国采购产品在亚马逊上进行销售

选择产品的标准

在进行市场研究和选择产品时，一定要用数据说话。如果按照个人喜好选择的产品往往很难长久，也不能只看哪款产品卖得好就大批量的铺货，产品开发最好的方法是根据现有的市场需求，不断地搜索产品创意。只有掌握了消费者的需求，甚至对现有的产品更新换代，创建更好的产品列表。

潜力产品具备的特征

谨记潜力产品具备的这些特征，可以防止你在选品上做出错误的决定，造成利益损失。注意，这里对于产品价格和季节性等方面的观点主要是基于本次案例研究的最终目标列出的。

季节影响较弱 –——可以全年销售的产品。无法律问题——尽量避免有许可证或商标问题的产品。价格高于18美金——如果单价更高，则比较容易实现这个100万美金的销售目标产品有改进空间——让自己的产品具有独一无二性，这样可以获得更多的销售和好评。之前在Jungle Stix的案例中，该产品比市面上的其他竞品要更长，更符合客户需求（长竹签烤棉花糖不会烫到手），并且增加了每包装的竹签数量，成功的在市场上脱颖而出。小巧轻便——如果产品体积小、重量轻，就可降低库存和运输费用。Jungle Stix的长度是36英尺，虽然不符合这个标准，但由于它更符合消费者需求，让产品更有竞争力。

创建产品创意清单

首先可以先了解一下亚马逊某些产品的月销量预测值，初步考虑较有潜力的产品。步骤如下：

1.在亚马逊上找到选定产品在父品类中的Best Seller Rank（畅销排行榜排名）。 例如，下面这款产品，在亚马逊的Health & Personal Care这个品类下的排名是#823：

2.把排名数#823输入到Jungle Scout的免费工具 Sales Estimator（销量计算器）中:

这个工具使用的算法和在Web App(网页版应用程序)及Chrome插件中使用的算法相同，可以帮助卖家获得业界最准确的销售估算值。

除此之外，然后还有很多方法可以找到产品创意，比如浏览亚马逊的畅销排行榜、eBay、阿里巴巴、Reddit，或者自己从Jungle Scout找到的1000多个高潜力产品中找到机会。

但经过团队验证，发现最快最好用的产品开发工具还是Jungle Scout的网页应用程序 。Web App中有一个Product Database（产品数据库）的工具，它里面包含了亚马逊最畅销的产品的目录，超过1.5亿个产品的数据。卖家可以根据自己的需求筛选搜索结果，包括：月销售量、价格、畅销排行榜排名、评级、评论数量等等。

实战操作

Jungle Scout团队开始实战，首先按照以下标准设置过滤器:

Jungle Scout网页应用程序的界面和相关过滤器如下图所示:

产品数据库中有超过1.5亿个产品的数据（总共有6亿产品的数据，1.5亿完整的产品数据），在设置过滤器按照需求过滤搜索结果后，范围缩小到2100个。

从这些搜索到的产品列表中，找到销售不错（每月销量大于400）却相对较新的产品列表，而且目前它的市场竞争也比较小。

要找的产品有几下几个特征：

生产和质量监控相对简单一些不常见的产品 – 那些产品往往是陌生的、概念模糊的且销售的卖家较少容易找到合适的供应商 – 例如刀具可能就不容易找到优质的生产商避开以下几类产品：避开了服装品牌和特许产品。避开存在潜在安全隐患的产品如食品药品化妆品避免任何易碎或易坏的产品如玻璃或电子产品避免可能有质量监控的问题如水过滤器

1. 搜索到的第一个产品 – Burlap Bag

符合标准的第一款产品是burlap bag（麻布袋）:

价格大约20美元，每月销售约400件，并且有改进的空间，那么这个产品是个好的机会吗？

为了回答这个问题，我们在亚马逊上输入了主要关键字”burlap bag small”，并查看Jungle Scout插件中显示的数据。亚马逊的搜索结果如下所示：

Jungle Scout插件上的数据如下图:

平均价格一般在12美元左右，利润空间较小。最受好评的产品预计月销量是320，但其他排名前10的卖家都销量不佳。前10名卖家的销量总和约为1000，表明需求较低。 Greg想找到至少有2000个销量的产品，需求量至少要是现在的两倍。

这类产品有一个好的方面是市场竞争小，这个在产品的评论数量上可以体现出来。所以要卖这款产品的话，新卖家比较容易获得一个好的排名。不过产品的销量是硬伤。没有人想要成为一个荒岛的统治者，至少为了实现这个案例研究的百万美金目标，这类产品不符合条件！

2. 搜索到的第二个产品 – Tactical Belt

我们要研究的第二个产品是tactical belt，产品如下图所示:

在Amazon搜索”tactical belt”，点开Chrome插件可以看到如下数据:

前10名卖家每月平均能够卖出超过400件产品就可以看出市场对腰带有需求。但这个市场的竞争也相对较大，因为排名前10的产品中只有一个产品的评论少于50条。的确有一些方法可以减小市场竞争，例如专注于特定的颜色或性能（军事主题，彩弹等）来差异化产品的市场定位。但再看看有没有更好的选择。

3. 搜索到的第三个产品 – Baby Hooded Towel

Jungle Scout团队查看的最后一个产品是婴儿连帽毛巾。一个柔软的连帽毛巾可以让婴儿在沐浴后保持温暖。产品如图示：

点击Jungle Scout的插件，可以看到这类产品的平均售价为18美元，需求量很大（前10名卖家每月销量总和远远大于2000件），并且有些产品的评论数不到50条，现在进入这个市场还是有很大的机会可以快速挤进前10名的：

如果销售这款产品，可以赚取不错的利润吗？假设售价定在24美元，减去亚马逊大约7美元的FBA费用，然后假设产品生产成本和运费为7美元，那么每件产品的利润就是10美元！这款产品整体看来还是很有潜力的！

还要看“婴儿连帽毛巾”的历史搜索情况和季节性趋势。可以直接通过Jungle Scout插件查看关键词在Google Trends中的搜索趋势。如下所示：

还需要阅读一下现有产品的客户评价，找到有价值的信息以分析这款产品是否有改进的空间。 下面是一些婴儿连帽毛巾的顾客评论：

从评论中发现，产品的质量很差，有开线的情况，线头也比较多。但这些问题都可以通过和生产商沟通，提高材料的质量来改进。

从2011年开始，这个关键词的搜索量有小幅增长，趋势成Z字形，这表明产品有一定的季节性，但不是那种需求大起大落的季节性。综合价格、需求、竞争、改进空间和季节性这几点来说，这款产品的潜力很大。

继续深入分析市场

使用过滤器，卖家还可以找到一些销量好但评价低的产品，也就是评级在3.2以下的产品。差评的产品还能卖好，市场也比较广阔。确实是这样的，在网页应用程序中，你可以设置评级过滤器的数值，如图所示：

搜索到这些产品，然后通过阅读差评，你可以找到产品的弱点然后有针对性对产品进行改进。通过与生产商合作解决了现有产品的缺陷，并且作为卖点来进行市场营销，对卖家来说是一个很好的机会。

找到卖得好Listing却糟糕的产品

LQS (Listing Quality Score)也就是产品列表质量这个过滤器可以帮卖家识别listing不好却依然销路不错的产品。在网页应用程序中，这个过滤器如下所示：

Listing质量得分是一个Jungle Scout独创的参数，根据评级分数、产品图片数量、图片质量、产品标题、产品特征和描述等进行评估给出的分值。

如果你想知道如何得到一个高分的列表，我们可以一起来看下Jungle Stix的列表，这个列表中包含清晰的产品照片、介绍详细的产品标题、大量相关的关键字以及能够体现产品优势的产品描述：

相比之下，我们在网页应用程序中随机找到了一个得分低列表，给大家举个反例：

两者的差别不言而喻。虽然这款产品即便列表不好也卖得不错，但是如果卖家可以优化列表，加入更多的关键词、更好的照片，详细的产品标题和描述，就可以说服更多的买家点击产品并购买，获得更高的收入和利润。

因此，按照上述两种方法寻找到产品创意也是很好的策略。

以上便是亚马逊最具潜力选品分析第一讲的内容,未完待续。

大数据是什么？大数据处理分析的工具有哪些？不管是即将学习大数据的人亦或是转型向学大数据的人都想要了解的。

1，什么是大数据

简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

2，大数据最核心的价值

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

3，大数据处理分析的六大最好工具

一、 Apache Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库

100%用Java代码(可运行在操作系统)

数据挖掘过程简单，强大和直观

内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程

可以用简单脚本语言自动进行大规模进程

多层次的数据视图，确保有效和透明的数据

图形用户界面的互动原型

命令行(批处理模式)自动大规模应用

Java API(应用编程接口)

简单的插件和推广机制

强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模

400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

4. 大数据特点

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

如果对于大数据还有更多的疑问，可以持续关注作者，也可以留言或者私信问题。

8月3日，“DataFocus-首个中文自然语言数据分析系产品发布会”在杭州滨江智慧E谷举行。

近年来，随着大数据应用逐渐普及，零售业、制造业、医疗类企业已经成为大数据分析使用的主力。但是，传统企业在数据分析体系的搭建上，普遍存在部署及等待时间长、无法实时交互与更新、使用门槛高、可用性差等问题。

而DataFocus，一款新型的商业智能产品（BI,Business Intelligence），可以把这些疑难杂症用一种全新的技术——自然语言搜索，帮助企业在大数据分析领域更加智能。

“DataFocus是目前全球首款同时支持中英文自然语言搜索的大数据分析系统。它可以理解人类关于数据的问题，并以丰富的图标和数据回答相关的问题。”

CMO张埔睿介绍，“它使用起来像谷歌、百度搜索一样简单，学习成本非常低，比tableau首创的拖拽式体验更加流畅；系统的机器学习模块能够自动学习用户输入习惯，给出相应的提示，这点儿比起PowerBI智能程度更高。”

通过自主研发NLP顶层技术、AI深度交互技术，DataFocus系统在数据搜索引擎、机器学习引擎、语义解析引擎、内存计算引擎、可视化引擎和分布式集群六大功能模块的各项，都表现出了优异的性能。例如，相比传统的BI产品，DataFocus展示出了一串惊人的数字：一周完成数据连接，5秒钟创建视图，6小时搞定数据建模，5分钟创建报表，1分钟修改提炼，1分钟建立项目评估。更重要的是，DataFocus的系统操作无需专业的数据分析师或IT人员，即使是普通的业务人员也可以在10分钟内熟练使用。

张埔睿认为，这才是为企业带来真正高效、快捷、便利的大数据分析应用体验。

发布会上，浙江赛伯乐总裁陈斌看好DataFocus产品的市场前景。他说，相比于美国同类企业，中国创新企业的技术实力、进步速度丝毫不落下风。“未来人工智能技术、大数据技术都是中国一批新型科技企业创新创业的热点领域，谁能够真正的将这些创新技术落实到企业的生成实践中去，谁就会成为未来之星。”

据了解，目前DataFocus已为苏泊尔、西奥电梯等企业级客户提供过大数据分析服务，“让中国科技走向世界，让国人用上性价比高的产品。”DataFocus力求为未来在中国商业智能领域提供更多的可能性。

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

大家都知道，选购可视化大数据分析软件就是为了通过数字化运营来促进收益。一款出色的可视化分析软件会将各个指标的数据都分析到位，帮助领导做出良好正确的决策。然而，不是所有可视化大数据分析软件都能发挥该发挥的作用。其实，在使用可视化大数据分析软件的过程中，学会几招重要技巧，可以帮助最大程度发挥可视化分析软件的功能。

采用动态报告

当企业需要实施商业智能解决方案时您应该考虑动态报告。动态报告可以随意创建，操作和修改。

它们旨在为企业提供想要的信息。企业可以通过添加、过滤，以及更改信息来控制如何查看数据。

当企业使用动态报告分析销售指标时，可以按地区，产品或客户细分信息。简而言之，动态报告是直接而直观的。静态分析报告无法提供其相同的灵活性。一旦建立了静态报告，就不能改变其基本结构。

对于像提交月度报告和季度报告，这可能没有问题，但是，企业将无法深入分析数据。

自助式商业智能

在数据分析方面，传统上只有专家能够理解复杂的报告。而另一方面，商业智能使数据分析更加简单。现在任何级别的用户都可以随时轻松访问数据。这就是为什么自助式商业智能越来越受欢迎的原因。它允许人们使用商业智能解决方案来实时研究数据，并自行构建准确的可视化报告。

选择自助式可视化大数据分析软件，将为企业的工作人员提供易用性。

移动商业智能

一个良好的商业智能解决方案应该让用户随时随地访问信息。移动应用的增长和智能手机的能力已经导致移动商业智能(Mobile BI)的兴起。

根据阿伯丁集团的数据，使用移动商业智能的公司比没有采用的公司有更多的时间获得商业数据。这是一个竞争优势，因为能够做出明智的商业决策。

行业的认可

企业应该检查自己正在考虑的商业智能提供商是否具有良好的信誉。 包括业务价值，客户满意度，以及供应商支持。

着眼未来

对商业智能解决方案的投资是企业对其业务未来的投资。如果企业选择一个正在向前发展的供应商，其业务也将向前发展。

以上就是一款出色的可视化大数据分析软件该具备的几个被人忽视的功能。好好掌握这几招，将对你的企业决策有一定的帮助。

工欲善其事，必先利其器，意思就是工匠想要使他的工作做好，一定要先让工具锋利。比喻要做好一件事，准备工作非常重要。优秀的ASO数据分析工具有助于分析产品数据，竞品数据，甚至是可以靠工具体现的各种数据，明确下一步的优化方向。

分享下2017年提供的最佳ASO数据分析优化工具和软件（亲自体验）

一、SplitMetrics

SplitMetrics -A / B测试和分析平台。 它使移动开发者能够优化其App Store和Google Play应用页面的转化率。 该平台可帮助您获得最佳的转换图标，屏幕截图和说明，消除所有猜测。 所有这些功能都将帮助您降低UA成本，并提升有机访问量，从而以最佳方式转换用户并吸引用户。

体验网址：https://splitmetrics/

二、AppTweak

AppTweak立即获取您的应用的ASO报告，并了解应用在商店中的操作行为！ AppTweak使您能够通过直观且功能强大的ASO平台提高应用商店的曝光数并增加下载数据。根据AppTweak的建议来提高应用的曝光量，从而提高应用的排名和下载量。AppTweak的关键字工具可帮助本地化应用，并选择英文，法文，荷兰文，德文，葡萄牙文和西班牙文的正确关键字（研究因不同国家而异）及时跟你的竞争对手跟踪你的关键字的表现。监控您的评论和评分，以了解您应用的用户。

体验地址：https://apptweak/

三、TapTimize

TapTimize是一款自动化的应用商店优化（ASO）工具。 告别关键词研究和无尽的上架更新，让高级人工智能完成所有工作，并为您的应用程序生成搜索优化，高度相关的列表。 通过仪表板检查ASO，观察随着时间的推移，应用的曝光量和下载量会不断增长。

体验地址：https://taptimize/

四、Mobileaction

Mobileaction使用最佳应用商店优化和应用营销工具来提高应用在应用商店中的曝光率，并推动应用更多安装。 公司现在致力于为客户提供关于公关和媒体的idea，以优化其产品的曝光度。 该公司根据近70,000,000个结果跟踪超过600,000次搜索，为您提供有关选择更好关键字的建议。

体验地址：https://mobileaction.co/

五、TestNest

A / B测试应用程序商店页面，创建一个完全类似于App Store页面的Web着陆页，选择您想要测试的内容并上传测试变体，您自己的流量发送到实验目标网页或从我们购买高品质的目标流量。优化您的真实App Store页面，并让更多人安装您的应用。

体验地址：Best self-serve App Store and Google Play A/B testing

六、Sensor Tower

应用营销智能变得简单 - 应用商店优化和应用行业智能的领先平台。 帮助您控制自己的市场知名度，并获得有关竞争对手和更大应用程序经济的宝贵应用程序洞察。 帮助您控制自己的市场知名度，并获得有关竞争对手和更大应用程序经济的宝贵应用程序洞察。 用行业最准确的估算做出战略决策。

体验地址：Sensor Tower - Mobile App Store Marketing Intelligence

七、Storemaven

领先的应用商店图标、截图和视频的AB测试平台.在安装之前大多数用户将在App Store上放置。使用StoreMaven的工具箱来了解哪些App Store内容将推动更多安装。解除安装转换 了解如何设计最佳图标和屏幕截图。根据用户行为制定数据支持的决策，获得你对你的行业进行评估的基准，了解艺术和消息的哪些组合会对观众产生影响。

体验地址：App Store and Google Play AB Testing: Icons, Screenshots and Videos ASO

八、TheTool

TheTool是一个全功能的ASO和应用程序营销平台，也是第一款基于性能的工具，可帮助开发人员和营销人员在91个国家或全球范围内跟踪和优化其ASO策略，进行关键字研究，基准应用程序营销KPI 与竞争对手一起了解营销活动对安装，转化率和收入的影响; 并最终增加他们的应用程序和游戏的下载安装。

体验地址：TheTool - Mobile App Marketing & ASO Tool App Stores Analytics

九、SearchMan

数据丰富的App Store搜索引擎优化和竞争情报。简单的自我服务SEO工具，为所有应用程序提供可操作的数据。追踪搜索可见性，发现更好的单词并优化您的关键字。

体验地址：SearchMan: App Store Optimization & SEO Software, Made Easy

十、Apptamin

制作应用预览视频，通过视频为您的应用获取更多客户。 从专业应用视频中脱颖而出，宣传您的应用并展示其独特之处。

体验地址：Apptamin - the agency for video ads, app previews and game trailers

十一、Appcod

Appcod执行应用程序商店ASO/SEO，跟踪应用的竞争对手、检查热门关键字、有效地分配应用程序的促销代码。 在App Store搜索中快速检查您的应用程序的搜索量,分析竞争对手从他们的描述中追踪他们的新闻提及关键词。

体验地址：AppCodes - App Store Optimization

十二、Keyword Tool

Keyword Tool免费获取超过1,000个免费的App Store优化关键词

免费版的关键字工具可为每个搜索字词生成长达750多个长尾关键字 与关键字其他工具不同，关键字工具非常可靠，因为它的工作时间为99.99％ 即使没有创建帐户，您也可以免费使用关键字工具

体验地址：Keyword Tool

十三、App Annie

体验地址：App Annie -应用分析和应用数据业界标杆

十四、ASOdesk

透过数据驱动的营销技术，提升自然流量下载的效率，ASOdesk为个人开发者、大公司及ASO专家提供应用程序商店优化所需的一

体验地址：应用商店的ASO分析系统（移动版SEO）

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

文章推荐

一份高质量数据分析报告的三板斧

如何完成一份高质量数据分析报告

不同行业的软件都爱用什么编程语言开发？

大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。

而在大数据时代的今天，最有价值的商品则是数据。那么今天小编在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

项目地址：https://tableau/

2.ECharts

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

项目地址：http://echarts.baidu/

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

项目地址：https://hcharts/

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

项目地址：http://moojnn/

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

项目地址：http://tubiaoxiu/

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

　　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!

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。