百度数据分析工具（百度统计分析工具）

本文目录一览：

• 1、数据分析的工具有哪些
• 2、数据分析（一）：数据统计工具与常用的核心数据指标
• 3、3大常用的数据分析工具是什么?

数据分析的工具有哪些

一，rapidminer，在全世界的范围内，它算是一个比较领先的数据挖掘解决方案，之所以它会得到大家的推崇和认可，跟它有先进技术作为依托有一定关系，它涉及的范围很广，许多行家在受访过程中纷纷表示，总是用它来简化数据挖掘过程中的一些设计和评价。

二，Hpcc，它是为了加快信息高速路而安排的一个计划，据悉，该计划一共投入了百亿美元的资金，前期研发的目的是为了开发可扩展的软件和系统，希望以此来开发有着千兆比特的网络技术，因为它的传输能力极强，所以被应用于大数据分析中。

三，Hadoop，现在许多大数据分析新人都喜欢用hadoop来直接代表大数据分析，可见它是很重要的，之所以它会得到大众的推崇和认可，其中一个原因就是它先预设了计算元素、存储可能失败的前提，然后通过多角度切入去确保这些可能被有效控制，不出现。

四，Pentaho

bi，它跟传统的bi产品存在很大的差别，它是一个框架，该框架是以流程作为中心的，以中心作为基础向外辐射再面向解决方案。Pentaho bi给大数据分析带来了改革性的改变，它的问世让quartz、jfree等独立产品有了被集中的可能性，还能以此作为基础为复杂的商务智能工作提供有效方案。

以上四种工具属于大数据分析岗必备的工具，需要做到灵活、流畅使用才可以。

数据分析（一）：数据统计工具与常用的核心数据指标

最近一直在研究数据分析的相关知识，把自己学到的会一点一点分享出来，先从百度统计说起。

百度统计是一个强大的网站数据统计和分析工具，从六大维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，帮助网站优化、用户定位、营销推广，打通网站与用户的完美锲合。

趋势分析，可以了解到网站的基本状态、用户活跃度；

访客分析、自定义变量，可以了解到网站的访客构成和各类属性，帮助我们明确用户的定位；

页面分析、转化路径、事件跟踪，可以了解到用户操作行为，帮助我们合理安排页面布局、页面层次，优化网站设计，提高转化；

来源分析、优化分析、指定广告跟踪，可以了解到网站的营销推广状态，监控各种网络媒介推广效果，优化SEO。

第三方数据分析工具，可快速接入，节省成本，比较适合创业型公司及刚上线的产品，但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪。

网站的后台也可以进行一些基本的数据统计，比如注册数、会员数、互动数等。

自己开发的数据分析工具，可以对每个数据进行实时跟踪，并快速做出产品的调整，需要足够的开发人员及成本，比较适合大型公司或者成熟型产品。

除了上述思维导图中提到的数据指标外，还包括根据思维导图中的数据指标延伸出的活跃度、流失率、留存率等。

主要衡量产品的粘性、用户的稳定性以及核心用户的规模，观察产品在线的周期性变化。

AU（Active Users） 活跃用户：用户登陆产品记为一次登录

DAU （ Daily Active Users）日活跃用户：每日登陆过的用户数 ， 一般从后台抓取

WAU （ Weekly Active Users）周活跃用户：七天内登陆过的用户数

MAU （ Monthly Active Users）月活跃用户：30天内登陆过的用户数

AT（Daily Avg. Online Time） 日均使用时长：活跃用户平均每日在线时长

AT=日总在线时长 / DAU

DNU （ Daily New Users）每日注册并登陆的用户数：直接从后台抓取即可

PCU（Peak Concurrent Users） 最高同时在线用户人数：统计周期内，同一时点（通常精确至分）的最高在线人数

ACU（Average Concurrent Users） 平均同时在线用户人数：统计周期内，每个时点（通常精确到分）的平均在线人数

ACU=DAU * AT / 时间精度

EC（Engagement Count） 用户登录频率：统计周期内平均每用户登录的总次数

根据统计周期不同，通常每日登录频率统计的是登录次数；周及月的登录频率统计的是登录天次（一天登录多次记为一次）

对于不同产品，活跃度的标准不一样，可以根据需要细分定位——轻度用户、中度用户、重度用户、忠诚用户等。

观察流失用户的状态、流失前行为来判断产品可能存在的问题。

ULR（Users Leave Rate） 用户流失率：统计当日登录过产品的用户，但在随后N日内未登录的用户数/统计日DAU

日流失率 ：统计当日登陆过产品的用户，次日未登陆的用户数/统计日DAU

周流失率 ：统计当周登陆过产品，之后下一周未登陆的用户数/WAU

月流失率 ：统计当月登陆过产品，下一月未登陆的用户数/MAU

OSUR（One Session User Rate） 一次会话用户占比：新登录用户中只有一次会话的用户占比，主要衡量新用户的质量

DRR（Daily Retention Rate） 日留存率：统计当日登录过产品的用户，在之后N日内至少登录一次的用户数/统计日DAU

WRR（Weekly Retention Rate） 周留存率：统计当周登录过产品的用户，且下一周至少登录一次的用户数/WAU

MRR（Monthly Retention Rate） 月留存率：统计当月登录过产品的用户，且下一月至少登录一次的用户数/MAU

次日留存率： 统计当日登录过产品的用户，次日依旧登录的用户数/统计日DAU

回归率： 曾经流失，重新登录产品的用户数占流失用户的比例

回归用户： 曾经流失，重新登录产品的用户数

流失用户池： 过去一段时间内流失的用户数

回归率 = 回归用户 / 流失用户池

产品盈利能力的综合评价。

PUR （Pay User Rate） 付费比率：统计周期内，付费账号数占活跃账号数的比例，一般以自然月或自然周为单位进行统计

广度，更多的人付费

PUR = APA / AU

APA （Active Payment Account） 活跃付费账用户数：统计周期内，成功付费的用户数

APA = AU * PUR

ARPU（Average Revenue Per User） 平均每用户收入：统计周期内，活跃用户对产品产生的平均收入

ARPU = Revenue / AU

ARPU = ARPPU * PUR

ARPPU (Average Revenue Per Paying User) 平均每付费用户收入：统计周期内，付费用户对产品产生的平均收入

深度，付更多的钱

ARPPU = Revenue / APA

LTV （Lift Time Value） 生命周期价值：平均一个新增用户在其生命周期内（第一次登录到最后一次登录），为该产品创造的收入总计

LTV_N ： 统计周期内，一批新增用户在其首次登入后N天内产生的累计收入/ NU（新用户）

用于衡量渠道导入用户的回本周期，回本率=LTV_N/CPL（导入成本）

以上数据可以根据需要进行拆解、合并，比如流失付费用户数、回归付费用户数、新增付费用户数、新增活跃用户数等等。

同时，不同的产品类型，需要关注的数据指标也不一样，道生万物。

3大常用的数据分析工具是什么?

3大常用的数据分析工具如下：

1、思迈特软件Smartbi

思迈特软件Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

百度数据分析工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于百度统计分析工具、百度数据分析工具的信息别忘了在云尚网络www.ysfad.net进行查找喔。