常用数据分析工具
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- 数学不好的文科生可以学习数据分析吗？视频播放已结束
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- 这个月的boss为啥这么埋汰
- 真的劝大家做小红书，都学会数据分析！ 前几天我在有篇笔记里讲到自己做小红书并非纯靠运气 也很努力，其中举例了我把主业中对数据分析的运用和掌握用到了「小红书运营」里，只有完整的数据是不够用的，最主要是如何通过数据得出结论。 每个数据背后对应什么意义 我可以如何利用它做出更好的结果。好多朋友想让我分享如何做分析，那今天咱们就讲这个吧！ 🔵灰豚数据 灰豚好用在它可以帮你快速找到和你定位一致的头部、腰部博主，查看粉丝的用户画像！直观对比到近期笔记的数据变化，还能查到和你赛道一致的近期🔥话题，姐妹们，降低信息差很重要！！ 再推荐一下别的好用小工具： 🔵灵感严选 运营人狂喜。上面有很多真实的运营方案 行业报告，并且也在持续更新中。做小红书我更多是去看两个维度的报告：小红书平台用户调研/商业化投放策略，常看常新，在这样一个用户审美和内容质量都在快速更新迭代的时代，是需要保持这样的获取信息敏感度的。 做小红书的第10个月，心态和得到的经验成长都和之前有了比较大的变化更新。所以想在距离我的上一次博主心里话分享几个月后，再重新以新的视角，得出一些新的结论心得。希望可以帮到大家
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- ✔️请大数据推给从事互联网运营工作的姐妹‼️ 从毕业第一年月薪8K到2万，从专员-高级专员-主管-经理，我有幸走过这段职场成长晋升路，深刻理解不同职级的能力差异非常大。这里给大家分享一份不同职级运营能力胜任模型表，希望从事运营工作的姐妹有个向上成长的参照体系！ 内容较多，我将它拆成了四屏！想要源文件的可以关注一下，后台私聊，我给你发！ 整个大的能力属性分为4个版块：管理能力、专业能力、通用能力、以及业务能力。 1️⃣通用能力，就是各行各业、各个岗位都需要的通用型能力。具体包括： ✔️沟通协作 ✔️会议管理 ✔️项目管理 ✔️需求管理 从专员到经理，通用能力需要覆盖的场合越来越复杂、专业度更深、独立性更强、更强调统筹推进性。 2️⃣专业能力，包括用户调研、活动策划、文案撰写、宣传推广、政策制定、数据分析等。一般成熟型大公司岗位分工很细，一个个岗位一个职责，而大多数中小型企业运营人员较少，岗位职责没有细分，基本上要求一两个人同时兼顾所有版块。无论是哪种情况，建议相关运营同学各个方面多少要懂一点，如果是专攻某个版块，比如活动运营，那么其他版块达到高级专员级别即可，但活动这一块请以经理级能力要求自己！ 3️⃣业务能力，主要考察行业认知和理解。包括业务认知、行业优化、用户认知、行业认知4个版块。越是高级岗位，越要求对行业市场和业务模式有着深刻理解，这个往往与行业资历有关，你在一个行业呆的越久，了解它的发展史、主流商业模式、市场现状、核心数据，就越有竞争力！这个是比专业能力更关键，一般项目负责人都必须是行业资深人士。 4️⃣管理能力。分为3个版块。逻辑分析、数据分析、以及团队管理等方面。逻辑分析要求能自上而下思考，拆解问题并给出指导性结论；数据分析则要求管理者能够熟悉业务数据模型和业务规律，并从中找到机会推动业务发展 最后，团队管理这一块，包括人才招募、人才培养、职责分工、流程优化、绩效考核五个版块。主要是对管理岗的要求，初级和高级专员不需要具备相关能力，但如果走管理路线，越是企业高层，这一块要求越高
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- 永洪 BI 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
- 花点钱买个 tableau？ 不想花钱的话，EXCEL 就行，有点技术走 Python,R 做分析，但是后两个是公司用的多，批量化，脚本化，人工操作少。个人使用一个 excel 绝对够用，你也不可能有太复杂的数据，觉得 excel 操作复杂了就花钱用 tableau
- 我觉得像 PowerBI Tableau 等 BI 软件重要 但严格来说，BI 并不完全等于数据分析，BI 与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是 BI 的一个重要组成部分，BI 是数据分析的一个典型应用。 BI 是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。
- 数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python 。 如果先学一个，那么一定是SQL，取不出来数据也就无从分析； 数据处理和呈现就是Excel和Python ，数据量不大的时候Excel就能搞定，数据量比较大的时候就得Python 了，此外，Python 还比较方便建模。 三个入门都容易，精通很难，不过基础功能的组合也足够应对大多数场景了。
- 单纯说工具，首先基础工具比较重要。提数据需要 sql，处理数据 excel 或者 python，大多时候都是 excel。提取数据，清洗数据，然后利用数据。单纯工具是这样，但是给你把锄头，你会用锄头，不代表能高产呀
- 报表分析 使用工具：Crystal Report 水晶报表 Bill 报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助 IT 技术人员就可以获取企业各种信息 —— 报表。 而且很多数据库内置的报表也是采用 CR 报表的开发版嵌入的！
- 会excel、tableau、python、自动化办公、爬虫、sql。面试了几个数据岗位，要么就是嫌你没有行业经验，要么就是想白嫖你的数据分析思维，数据分析真的这么高要求吗？目前通过了两个工作岗位，一个数据分析工资7k，爬虫9k，但我都没有去，有没有啥公司推荐，look look me
- 数据分析工具有很多种，以下是一些常见的类型： 1. Excel：这是最基础的数据分析工具。它可以用来进行简单的数据分析和可视化。 2. SQL：这是一个用于管理和查询数据库的编程语言。通过SQL，你可以从大型数据库中提取数据进行分析。 3. Python：Python是一种通用编程语言，它有很多数据分析和机器学习库，如Pandas, NumPy, SciPy和Scikit-Learn等。 4. R：R是一种专门用于统计分析和图形表示的编程语言。 5. Tableau：Tableau是一个数据可视化工具，可以将数据以图形的方式展示出来，方便理解和解释。 6. Power BI：这是微软开发的一款商业智能工具，可以用于数据分析和可视化。 7. SAS：这是一个集数据处理、统计分析、预测分析、智能决策等功能于一体的软件系统。 8. SPSS：这是一款统计分析软件，主要用于进行复杂的统计分析。 9. Hadoop：这是一个开源的大数据处理框架，可以处理PB级别的数据。 10. Spark：这是一个快速的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理。 这些工具各有优势和特点，选择哪种工具取决于你的具体需求，例如数据的规模、分析的复杂程度、可视化的需求等。
- 永洪 BI 体验网址：http://www.yonghongtech.com/index.html 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。
- 永洪 BI 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