有什么商业分析工具的app值得推荐?
商业分析,接地气地说,就是琢磨怎么赚钱多。目前,商业数据分析与应用能力已经成为企业很重要的一项核心竞争力,不少公司在信息化的热潮下,上了BI等现代化的信息系统。那么,市面上哪些商业分析软件表现优异,好评如潮呢?1、FineBI国内BI产品,帆软的产品,算是国内做数据分析领域口碑较好的一家了,产品页更切合国内的报表样式需求。
有分析、可视化、数据挖掘等功能,功能也很全面,有点像国产版tableau。有权限管理和决策分析平台,能按主题管理报表。个人免费,商业部署性价比高。免费试用FineBI2、Qlikview曾是连续七年全球增产速度最快的BI产品,Gartner曾把它列在Leaders象限和Tableau并列为Magic Product。
和Tableau的重点倾向不同,Qlikview是一个完整的商业智能软件,主要特点是开发和使用简单,但是和Tableau 、FineBI相比,操作性能差一些。总的来说,它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。缺陷也很明显,受限于用户数(也就是说价格)和设计报表的复杂程度,只能用于少数几个管理层人员,广大的中层干部的报表问题,其实是没有解决。
3、Tableau可视化最佳,Gartner榜首。功能丰富,数据可视化独具特色,大数据处理速度也非常快。Tableau虽然具备强悍的分析功能,但是数据抓取功能很弱,数据处理能力差,需要实现准备好数据,所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。4、IBM CognosCognos传统商业智能工具的领先者,在国内占领的份额不少,功能全面,学习者众多,但最近几年状态有所下滑。
Cognos集成度较低,快速用户新建报表能力并不强大;OLAP功能很强大, 操作反应速度快,但是初次上手比较难。当然,在熟练使用后,可以做的分析有很多,支持任意角度的分析操作。Cognos图表样式较少,OLAP模式下不能制作列表,且只能进行简单的过滤查询操作。5、power bi人人都会Excel,多以上手这个工具很容易过度。
个人使用免费,产品还在快速迭代,功能还不稳定。个人觉得更偏向于个人使用,商业部署不推荐。6、观远观远数据定位于新一代的数据分析与商业智能解决方案。底层依托先进的Spark技术,可支持对海量数据快速响应和处理需求。另外,它将BI与AI结合,用AI预测引擎填补人工运营的前瞻性与实用性,实现数据追人、智能预警等自动化分析,可使分析和决策上一个量级。
平台操作界面也挺具备现代感和智能感的。7、永洪永洪BI在产品能力上还算不错,特别是大数据性能方面,同样可以支撑亿级数据的抽取和分析,而在服务方面则表现一般,关于产品的介绍和学习资料都比较匮乏,价格上中规中矩,其实整个BI产品线中,价格主要就2个断层,国内软件一个档次,国外软件又是一个档次。8、SAP BO传统商业智能工具的代表之一。
从产品体系架构上看,SAP BO是由一些列收购的工具组成,不同的BI功能适用于不同的场景,并非由一个统一的架构。BO虽然有着比较强大的OLAP功能,显示方式比较像excel,操作直观,上手容易,但报表效果较差,单一。BO缺少真正的OLAP服务器,没有MLOAP功能,如果要实现这个功能,就必须连接第三方的MLOAP服务器。
在电商运营中,你觉得数据分析有多重要呢?为什么?
谢谢邀请!数据分析在电商的运营过程中一直是比较重要的内容,相关的工作岗位也比较多,运营的参与人员几乎都要具备一定的数据分析能力,一些大的电商平台会有专门的团队来进行各种数据分析。可以说,数据分析是运营团队制定策略的重要参考。在大数据时代背景下,数据采集的渠道得到了扩展,数据的维度也得到了全面的提升,这会进一步提升数据分析的价值。
对于电商运营人员来说,通过数据分析能体现出以下几个重要的内容:第一:用户来源。用户注册数量是运营人员关心的重要指标,对于运营人员来说,每天的用户增长量几乎是必看的内容。那么,对于新增用户的来源分析就是一个重要的数据分析任务,通过分析新用户的来源来制定相应的推广策略是比较常见的做法。第二:使用频次。电商产品的使用频次能够体现出产品自身的健康程度,使用频次目前已经有了非常详细的划分,包括主页面的打开频次、不同功能页面的打开频次等内容,另外还有活跃用户的使用频次等等。
使用频次能够发现哪些功能是用户关心的,那么就需要进一步拓展这些功能,而那些用户并不关心的功能,就应该做出适当的调整。第三:活动效果。电商平台会不定期举办各种类型的活动,每一次活动的效果都需要通过数据分析来进行呈现。通过数据分析能够发现哪些活动的效果好,哪些活动需要进行调整,哪些活动需要停办等等。随着电商的不断发展,当前电商平台的活动频次非常高,而验证各个活动的效果就需要数据分析了。
通常情况下,数据分析的工具还是比较多的,比如Excel以及各种BI工具就比较常见。对于专业数据分析人员来说,则需要掌握Python、Mysql、SPSS等工具。另外,算法设计是数据分析人员需要掌握的重要内容。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。