以下是一些用于大数据分析的“必备神器”，其中很多功能非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。全选地址，拷贝到浏览器中，即可。

01

微信大数据分析工具

新媒体指数：http://gsdata

02

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/

03

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/

04

舆情分析工具

清博舆情系统：http://yuqing.gsdata/

云相：http://weidata/

05

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/

06

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/

07

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/

08

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/

09

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

10

其他数据网站

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。

　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。

上篇已经介绍过了可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术的其中3个，这篇把剩下的3个继续介绍完。这些技术在某种程度上可以促进可视化大数据分析软件的技术更新，所以这也是本篇分享的目的所在。

1. 大数据存储与管理

总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。 第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术，结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式，实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点，在企业分析类应用领域已获得广泛应用；

第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。应对这类应用场景，基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理；

第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。

2. 大数据计算模式与系统

所谓大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度，目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应，出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞，因此在描述不同计算模式时，将同时给出相应的典型计算系统和工具，如表1所示，这将有助于对计算模式的理解以及对技术发展现状的把握，并进一步有利于在实际大数据处理应用中对合适的计算技术和系统工具的选择使用。

3. 大数据分析与可视化

在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台(Azure Machine Learning)，将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示，取得了比较好的效果

关于玩可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术，这里就介绍完毕了。其实这两篇似乎把大数据技术阐述得非常难的感觉，但其实，可视化大数据分析软件的使用并没有那么神乎其神，毕竟可视化大数据分析软件的发明是为了企业日常的数据化运营而产生的，所以不能太过于难用。

大数据技术与商业智能BI是相辅相成的，前面的文章就提到大数据技术可以帮助BI产品突破业务和技术的双挑战。可视化大数据分析软件在快速发展的市场环境中，迎来了越来越多的技术要求。这些核心技术成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段，可以说是我们这些专注研究可视化大数据分析软件的工作人员需要去学习和了解的！

1大数据生命周期

底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

2.大数据技术生态

大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

3.大数据采集与预处理

根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

关于玩可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术就先介绍3个，下篇我们再继续。开发一款可视化大数据分析软件需要掌握很多大数据技术，这要求研发人员保持持续学习和更新的态度。这样才能生产出先进的BI产品。

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。

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。

　　【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。

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。

在经过自己的努力开发和后台数据运营，在上个月累计用户UV终于达到了1000，在之后的一个星期里，开始考虑接入微信广告。于是就开启了自己在小程序上的第一桶金。

首先还是要说明一下，我这里除了每日查看小程序统计助手外，还接入了百度移动统计。为什么会再接入一个统计平台呢？因为是第一次使用统计，所有还是想两个平台统计的数据能够对比一下。在使用下来看，两家的数据还是有一点点差别的。特别是每日的新增用户上，百度统计到的新增用户会比较多一点。但是总用户数是几乎相等的。在这里以百度统计到的数据，然后进行分析：

1、在哪些页面加入广告呢？

加入广告是为了什么呢？当然是能够变现赚钱啊。但是我不想为了能够有广告收益，就在所有页面都加入广告，这样就影响了用户体验了。还有可能影响到用户的留存率，对吧。以下说说我的想法吧：

a.首页我不想在首页加入广告，我希望用户一进来就可以先让用户感受以下整个app的整体风格和功能，让用户找到自己真正想用的功能。另外一个我想吐槽一下的是，微信广告高度真心占用空间，高度老高了。

b.其次我希望广告点击率高，因为这样才能有收益啊，你说是不是。根据后台统计到的数据，除了首页的曝光率会高之后，那就是单词详情页面了。因为单词详情页面是用户停留时长最长的页面（平均约1分钟）

c.根据小程序提供的广告位规范原则，不希望开发者直接把广告放在页面的头部以及有误导操作的行为等等。我还是考虑用户的体验出发，把广告放在了页面的最底部。

总之，把广告放在页面访问次数最多（增加曝光率）、访问时长最长（增加点击率）的页面我觉得这才是最合理的选择。

2、访问率太低的页面功能是否考虑移除呢？

在之前的版本，我的首页是没用轮播图的功能的。但是当时心想，为了能让我的应用能够看起来高大上一点，我是不是要加个轮播图的功能呢？于是花了几天的时间自己设计轮播图的UI和后台数据配置等等。然后在上线一周发现，事情并没有自己想象的完美，轮播图详情页面停留时长短（平均约5秒），退出率排名第一。看到这样的数据之后，我还是果断的关闭了这个功能。在之后的一个星期里，用户的平均时长又回升了一点。

总之，功能不是越多越好，给用户最想要的才是最重要的。

以上是我最近两周运营小程序的一些想法。不知道是否合理，欢迎指正。

如果你也有小程序且想相互换量的话，可以关注我哦。

如果你看对运营有不一样的想法，欢迎在本页面进行评论或者关注我一起交流哦。

　　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!