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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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。

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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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。

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

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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。

五大工具

质量管理五大工具，也称品管五大工具。

包括：

1.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；

2.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。

3.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；

4.测量系统分析（MSA，Measure System Analyse）；

5.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；

1、APQP

APQP

产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。 定义及其他知识点： 产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。 有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。

2、PPAP

PPAP

PPAP生产件批准程序(Production part approval process) PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告; 外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造形企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及 首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法

的目的

1)确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求。

2)并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能

3、SPC

SPC

SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法[1]。

利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决之问题 1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。 2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。 3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。 5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。

目的

·

对过程做出可靠有效的评估；

确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；

为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；

减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作

4、MSA

MSA

一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。 MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析。

测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。

的目的：

了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进（减少变差）。

在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证：

1)是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；

2)是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。 MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

5、FMEA

FMEA

在设计和制造产品时，

通常有三道控制缺陷的防线：避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。

FMEA正是帮助我们从第一道防线就将缺陷消灭在摇篮之中的有效工具。 FMEA是一种可靠性设计的重要方法。

它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。及时性是成功实施FMEA的最重要因素之一，它是一个“事前的行为”，而不是“事后的行为”。为达到最佳效益，FMEA必须在故障模式被纳入产品之前进行。 FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。 由于产品故障可能与设计、制造过程、使用、承包商/供应商以及服务有关。

因此FMEA又细分为设计FMEA、过程FMEA、使用FMEA和服务FMEA四类。其中设计FMEA和过程FMEA最为常用。

1)能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后修改的危机。

2)找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施。

统计过程控制SPC（Statistical Process Control）指使用控制图和过程能力指数等统计方法来分析过程或者过程的输出，用统计计算结果帮助判断过程所处状态，以便及时采取措施，调整系统状态，使得过程能力水平能够长期符合质量要求，并且不会出现过大的质量波动。

1 统计基础知识

统计过程控制，从统计学的角度去衡量系统能力的高低，于是先复习一下书本上的几个概念。

随机事件，在现实生活中存在着这样一类现象，整个系统不变，输入也不变，但获得的结果却不能确定，这种现象被称为“随机事件”。但这类现象并不是完全没有规律可循，多次重复同样的输入和系统功能，人们发现，获得的结果总体上符合特定的规律。于是这种桂林村被称为这类随机事件的统计规律，而研究这类现象和规律的学问，被称为统计学。也就是说，统计学是研究单次结果不可预测，而多次结果可预测这类现象的学科，一种研究总体的学科。

正态分布，上述随机事件所遵循的规律中，比较常见的一种，也是日常生产过程中，连续型产品参数分布所符合的规律，图形如下图所示。同样都是小山丘的形状，山丘是平缓的还是陡峭的，表示参数的分布是更分散还是更集中。用来表达参数分散程度的指标最常用的是方差，表征样本中每一个测量值与样本平均值之间的距离平方和是大还是小。方差的平方根，就是标准偏差，同样也可以起到这个作用，数值越大，说明样本值分布越分散。反过来，如果约束方差或者标准差，就等于约束了系统生产产品参数的分散程度。而产品参数的集中度越高，则说明这个生产系统对产品质量的控制能力越强。

联系到我们经常听说的一类名词， “六西格玛”就是从产品参数的分布规律而来的。用多少个标准偏差西格玛，来衡量生产系统质量管理水平的高低，早已经形成了一门学科，没有深入研究，只说一下大体的理解。如上图所示，我们可以看到，从图形的对称轴向两边延展，延展范围包含越多的西格玛，则范围内包含的样本数量就越多。如果给定一个参数可以变动的范围不变，那么，这个范围内能够涵盖越多的西格玛，则说明越多的样本参数落入了这个范围。如果这个范围就是合格品的公差范围的话，那么范围内西格玛越多，则合格品越多，也就是系统生产合格品的能力越高。下面的表格，是合格率与西格玛数量的对应关系，咱们可以算一下，六西格玛，多少产品中才可以出一个不合格品，算下来老惊人了。

2 产品参数变差的普通原因和特殊原因

回到生产过程，一句话，全部的质量措施，都是为了追求高集中度的正态分布曲线。

变差，TS 16949中， 过程的单个输出之间所不可避免的差异称为“变差”，也就是产品参数的变化范围。而影响正太分布集中度的实际过程因素，被划分成了两类：普通原因和特殊原因。

普通原因，是造成变差的稳定原因，或者说是系统原因，可以被缩小，但不能被消除；各个普通原因叠加到一起，共同构成系统变差。

特殊原因，是一种不稳定的原因，不可预计，时有时无，也被称为可查明原因。通常是非正常因素导致的，是可以被消除的。

下图中，对比普通原因和特殊原因带来的变差。随着时间的推移，只存在普通原因的系统，产品参数集中度可以逐步提高，而存在特殊原因的系统，则无法获得时间带来的红利，产品质量处于不可控的状态。过程控制，需要剔除特殊原因，缩小普通原因对产品参数的影响。

3 怎样计算过程能力指数？

这里的能力指加工能力，过程能力指系统在稳定、标准的状态下能够达到的加工能力，反应系统正常水平，也就是剔除了特殊原因的系统的水平。过程能力用这个过程获得的产品性能波动范围的大小来衡量，即前文所说的变差。在实际生产中，有书目给出了变差的计算方法：

一个系统的过程能力，自己定义为±3σ的水平。于是，可以用标准样本偏差S代替σ值，

并且用系统极差均值估计S。定义几个符号，标准差估计B，极差系数dn，极差均值（样本中每个取样参数多次测量的极差取平均值）R。计算出R值，并查表获得极差系数dn。

B=6R/dn

σ=B/6

过程能力指数Cpk，公式如下：

过程能力指数，相当于代表过程能力的变差值与技术要求公差变动范围的比值，表达了系统能力与于客户要求之间的关系。

过程能力与过程能力指数的区别

过程能力体现的是系统固有的能力，而过程能力体现的是系统满足客户需求的能力；

过程能力用产品总体参数计算，而过程能力指数使用采集的样本参数进行计算；

过程能力是过程达到稳定状态以后，才便于计算的数值，如果存在特殊原因造成的不稳定现象，则无意义；过程能力指数则不需要考虑稳定问题，只要客观反映当前的能力即可。

4 什么是控制图？

控制图是对过程中产品参数测量、记录，从而控制管理生产稳定性的一种方法，通过图表的形式实现出来。

控制图的应用对象是过程。什么是过程？在企业的生产活动中，过程指将输入转化成输出的一系列活动。想要获得合格产品，客户满意的产品，需要对过程加以管理控制，这些管理控制的总和被冠以一个名词“过程控制”。 实现过程评价的方式是过程能力系数；实现过程控制的方式，是控制图。控制图和过程能力指数，控制图用来判断生产过程状态的稳定性，过程能力指数用来判断处于稳定状态的生产过程对客户质量要求的满足程度。一个典型的控制图如下图所示：

关于控制图，主要有两种类型的理解运用方式。

第一种，一般认为，当具有稳定生产能力的系统进行生产时，其变差应该稳定在给定范围内。产品参数严重偏离正常值，也就是超越了变差的稳定范围，是系统中的小概率事件，一旦发生，表示有异常情况出现。

第二种情况，如前文中所述，系统中产品参数的波动，由两类原因造成，普通原因和特殊原因。当出现超越变差范围的情形，一般被认为出现了影响产品精度的特殊原因。对于系统的稳定性来说，特殊原因是必须剔除的。观察到了超差现象，需要排查特殊原因，是提高系统稳定性的契机。

参考文献

1林春梅，SPC在工业铝型材拉伸性能质量控制中的应用；

2张娟，基于SPC的压铸质量监控技术研究；

3 嵇国光，TS16949五大核心工具应用手册；

4 质量管理体系—— 汽车生产件及相关服务件组织 应用ISO9001：2015的特别要求；

5汤红，基于SPC的质量控制系统研究及在_公司的应用；

（图片来自互联网公开资料）

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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

IATF16949五大核心工具简介

1、统计过程控制（SPC）

SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。

实施SPC的目的：

对过程做出可靠的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作

2、测量系统分析（MSA）

测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。

实施MSA的目的：了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进（减少变差）。

在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证：

（1）是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；

（2）是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。 MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

3、失效模式和效果分析（FMEA）

潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。

实施FMEA的目的：

能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后修改的危机。找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施；

4、产品质量先期策划（APQP）

APQP是用来确定和制定确保产品满足顾客要求所需步骤的结构化方法。

APQP的功能：

为满足产品、项目或合同规定,在新产品投入以前,用来确定和制定确保生产某具体产品或系列产品使客户满意所采取的一种结构化过程的方法。为制订产品质量计划提供指南，以支持顾客满意的产品或服务的开发。

5、生产件批准程序（PPAP）

生产件批准程序为一种实用技术，其目的是在第一批产品发运前，通过产品核准承认的手续，验证由生产工装和过程制造出来的产品符合技术要求。

实施PPAP的目的：

确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求。并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能。

五大质量工具是TS16949的核心，是经过证明适用于汽车行业的质量工具，对于提高汽车行业的质量管理水平和竞争力，将起到重要作用。

TS16949五大工具的关系

这个话题如果没有实践的人一定是弄不清楚的,就算是有实践的人也未必能弄清楚，因为他们的相互交错。福特用了一百年的时间画出的经典的APQP网络图，可见其用心之最。在这里我对五大工具做简单的描述希望能给大家一个基本的概念。

APQP是在向整车厂提供新产品的时候，作为零部件公司必须要做的一项工作，意在产品未进行生产之前把所有的问题解决掉，所以它是个复杂的过程，也是需要几个来回反复才会成为最后策划的结果。

FMEA则是在APQP的二三阶段时进行的失效模式分析，包括产品和过程，这里最重要的一点是这个时候产品并未生产出来，而是一种潜在的可能性分析，很多企业总是不习惯这一点，总是把它当成已经在生产的产品去分析。

SPS，MSA都是在对过程策划的过程中形成的东西，也就是说什么样的过程需要用SPC来控制，一般来说具有特殊特性的过程应该用SPC，当然也不是绝对。这里需要说明的是控制计划，是APQP策划的结果，在这个结果中必然要用到测量工具，而这些测量工具是否能满足对过程测量的需要，需要用MSA来进行分析，简单地说控制计划中所涉及的测量器具都应该做MSA，然后在最初的控制计划中，也就是试生产的控制计划中，策划的测量工具或所选用的SPC未必能有好的效果，因些可能会进行调整和改进，最后形成正式生产的控制计划。而正式生产控制计划中的SPC和MSA应该是能满足批量生产的需要。

简单地说：

APQP是质量计划，但其实也是项目开发的计划。既然是计划，它的时间起点是项目正式启动的那一时间点到PPAP结束，正常量产后进行总结，认为没有其他问题，可以关闭开发项目的那一时间点为止。执行人是整个APQP小组。

PPAP是生产件批准程序，只是整个APQP 计划中的一个环节，通常居于APQP计划的后半阶段，一般来讲是APQP计划的核心。若PPAP没有获得客户的批准，那么APQP的计划基本要泡汤。因此我们谈论起APQP，总是把它们说在一起：APQP/PPAP。由此可见PPAP的重要性。主要执行人是（开发、生产、质量）工程师。、

FMEA/SPC/MSA都是质量管理的工具。

诚如有朋友指出的，FMEA有DFMEA， PFMEA，这些工作的导入事件多为APQP的初期或中、早期。它们主要正对的产品的设计、生产工艺或过程而言的。属于预防性的计划。

MSA很简单，就是校对量、检具。不要把任何一切都看得很复杂。

SPC也很简单，就是管制住某几个重要参数，监督它们生产的稳定性。若发现有较大的波动，则立即采取措施，纠正工艺或生产流程。

MSA与SPC一样，都在PPAP阶段实施比较妥当（太早有很多影响因素导致MSA无效等）。实施者多为质量工程师。SPC往往会根据客户的不同要求，在以后正式量产的长期过程中都需要实施下去。

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。