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山西ui培训关于数据分析工具介绍

发布：佚名
来源：互联网
时间：2017-02-09 13:46

相信对于大部分运营来说，数据分析是每天或者每周都要做的事情，为了能够让大家提高数据分析的效率，节省更多的时间，我们今天给大家介绍几种关于数据分析的一些实用工具。当然了，也希望大家在使用之后能够对自己的业务发展更有好处。

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下面，我们就来了解这些数据分析工具。

在市面上的数据分析产品中，在数据触达模式上大致可以分为两类：(1)有限度的专题内分析 (2)通用的分析工具，对此分别做以下解读：

有限度的专题内分析

多体现于80%头部用户的通用统计型平台(如百度统计)和垂类型的统计平台(如主打转换率分析的Growing IO);该类型的平台的特点是：会将数据按照特定的『专题』进行专题下的拆解，提供通用、有限度的数据呈现以及涨跌呈现，但是不对涨跌的原因进行分析及收益分析，用户只能通过有限的几个角度进行泛数据分析的查看，并得到相对表层的分析结果，再辅助A/B TEST等实验进行思想的认证。

通用的分析工具

更多的出现在To B领域，以BI工具为主要的代表作，强调的是基础层面的建设，即给出可能的分析包(例如对比、拆纬度、显著性分析等)，列举出所有基础的分析模式，但不提供任何的分析组合;之所以在企业界用的比较广泛是因为企业界有非常明确的业务核心，需要相对灵活的场景去应对可能发生的商业变化，以多角度判断部门或决策者对于决策的正确程度。

以上的情况，不针对决策，更多的还是利用『搜索』导向思维所做的产品，即对于有明确描述的分析问题进行分析，那么问题来了，对于探索期的业务和现在更多的分析场景，出现了两种非常常见的分析情景：

只能对于问题本事的现象进行描述，而并不确定问题的核心是什么，也就是说可能连『正确』的问题都问不出来 ;

可能连问题表象本身都不能很好的描述，只有最终的目标，没有路径;

问题二涉及到复杂的分析决策过程，暂时不做讨论，重点说明问题一。那么问题一是一类什么样子的问题? 我理解更多的会出现在『产品或业务提升』或者『产品或问题收益分析上』，也就是为什么有问题?为什么能成功? 不怀疑的是市面上确实有非常多的分析框架出现，但针对相对抽象的问题来说还是很难有一套比较完整的分析体系，通过产品的形式落地。

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