分析用哪个看数据好用(分析数据的app)

您好！关于分析用哪个看数据好用，我了解到很多人对其还不甚了解。不过不用担心，我将在本次分享中向大家详细介绍一些关于分析用哪个看数据好用的知识，希望能够解答您的疑惑。

1. python和r数据分析哪个更好
2. 好用的数据分析可视化工具有哪些_数据可视化工具软件有哪些
3. 如何自学数据分析
4. APP数据分析的常用指标有哪些?

python和r数据分析哪个更好

、k均值聚类 k-means算法思想简单，效果却很好，是最有名的聚类算法。聚类算法的步骤如下： 1：初始化k个样本作为初始聚类中心； 2：计算每个样本点到k个中心的距离，选择最近的中心作为其分类，直到所有样本点分类完毕； 3：分别计算k个类中所...

好用的数据分析可视化工具有哪些_数据可视化工具软件有哪些

1.excel

作为一个入门级工具，excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

2.csv/json

csv(逗号分隔值)和json(javascript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持csv、json中至少一种格式。

3.googlechartapi

googlechartapi工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持svgcanvas和vml的浏览器中使用，但是googlechart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持javascript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。

4.flot

flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、ie、chrome等都支持)。

如何自学数据分析

　　数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。

一、知识技能

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析……等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用sql进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。

2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我大致罗列以下几类：

（1）分析报告类：microsoft office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连ppt报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。

（2）专业数据分析软件：office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如spss、sas、r、matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如mindmanager、mindmapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。

APP数据分析的常用指标有哪些?

有下面几个指标：

1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，ugc量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得app来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让boss知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iphone和android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想你的app的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏app里可能叫付费率，在电商app里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判app不同版本的好坏。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的app在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对app的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应app再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己app的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注app活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是app最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.

7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的app来说的。当你的app上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的app的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的boss们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

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