如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
1.当我们要查数据时，技术人手不够，永远在排期。不如要了只读权限自己干，取数分析一条龙。
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
运营作为产品和客户的桥梁，在把产品价值传达给客户的同时，也深入了解客户需求。随着流量红利削减，越来越多的企业开始关注精细化运营，希望通过提升客户体验，来提高转化率，实现流量价值最大化。
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
或多或少，隐隐约约地我们都有自己出本书的念头。写一本书除了内容，还有一部分是这本书的结构：先写什么，后写什么。
数字化的今天，各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能，企业可以提高运营效率，增加利润率，并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
大家都知道，随着现在互联网的快速发展，电商行业也是与日俱增，而这又带来了大量数据需要分析，那么电商企业数据分类该怎么做呢？亿信华辰小编总结了这几点，希望对你有所帮助！
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常有以下
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
原文：4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
看到这张图，很多小伙伴会直呼：这个看起来，和100000的线很像呀，就是围绕100000的线在波动，我能直接按100000去预测吗？
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。 互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
1、明确分析的目标 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据，首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种： 第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 第二种
大数据文摘作品，转载需授权 选文：孙强 翻译整理：孙强, Dr Guo, 胡楠，汪霞 医疗服务从业者理应继续使用大数据分析策略将电子健康档案中的信息转换为临床可执行的洞见。 电子健康档案（EHRs）通
一年又过半了，不知各位小伙伴的年中总结有没有准备好？例如老板要求的财务报表，发票报告，销售业绩等报告。数据量太大，报告类别太多，使得加班成为常态。面对海量数据，无法解决。实际上，我们可以使用可靠的数据分析工具来完成此分析。企业也是如此。使用数据分析工具，企业可以集成多个渠道的数据并快速完成并完善数据分析。那么，数据分析工具该怎么选？亿信华辰小编给大家总结了以下四点供大家参考。
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
01 思科宣布关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务，预计损失约 1.6% 的年收入 6 月 26 日消息，思科今年 3 月 3 日宣布“在可预见的未来”停止在俄罗斯和白俄罗斯的业务。6 月 23 日，思科官方发布了确定的公告，决定开始有序关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务。 思科表示，公司专注于确保俄罗斯和白俄罗斯受影响的员工受到尊重，并在过渡期间得到支持。在这个充满挑战的时期，思科仍然致力于利用其所有资源来帮助员工、乌克兰的机构和人民以及客户和合作伙伴。 在适用法律法规允许的范围内，思科将直接与客户、合作伙伴和供应商
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起初，APICloud面向的人群是开发者、程序员，平台产品则是一系列app开发相关的技术工具，曾经的solgan赫然表达着APICloud推动技术变革的愿景——“重新定义移动应用开发”。
盈利点：利用公众号流量主平台，选择养老金作为方向，可以通过推广养老金相关内容获取流量，进而实现盈利。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
以前我在某外企银行实习的时候，需要处理将近七年的财务报表，如果按照传统的方式，我估计七天七夜都处理不完，就更别提分析了。一般来说外企的电脑软件限制非常严格，有专门的IT把控。很多软件是下不了的，即使是python这样的开源工具也不行，下载软件都需要找IT审批。
现在市场上有非常多的商业智能BI产品，几乎都在着重宣传其数据可视化功能的强大，给人造成一种商业智能BI就是数据可视化的印象。事实上商业智能BI并不等于数据可视化。要探究商业智能BI和数据可视化的区别，我们先要分别弄清楚这两个概念。
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成，哪个业务收入占主要部分，哪个业务收入是最小占比，最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
引言 价值要点 今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键因素之一。企业管理者需要善于利用数据分析，以更好地制定战略、优化运营和提高业务绩效。本文将探讨企业管理者如何利用数据分析创造价值。
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