1、引流
通過分析PV、UV、訪問次數(shù)、平均訪問深度、跳出率等數(shù)據(jù)來衡量流量質(zhì)量優(yōu)劣。
目的是保證流量的穩(wěn)定性，并通過調(diào)整，嘗試提高流量。
2、轉(zhuǎn)化
完成引流工作后，下一步需要考慮轉(zhuǎn)化，這中間需要經(jīng)歷瀏覽頁面—注冊成為用戶—登陸—添加購物車—下單—付款—完成交易。
每一個環(huán)節(jié)中都會有用戶流失，提高各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率是這一塊工作的最核心——轉(zhuǎn)化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤。
3、留存
通過各個渠道或者活動把用戶吸引過來，但是過一段時間就會有用戶流失走掉，當(dāng)然也會有一部分用戶留下來，留下來這部分用戶就叫做留存用戶。
數(shù)據(jù)分析按作用，一般可以分為現(xiàn)狀分析、原因分析和預(yù)測分析三大類，生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析主要涉及現(xiàn)狀分析和原因分析。
1、生產(chǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析常見的分析方法有兩類，對比分析和平均分析。
對比分析是生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析用得最多的分析方法之一。
對比分析又可以從橫向和縱向兩個方面進(jìn)行。橫向?qū)Ρ确治觯址Q靜態(tài)對比分析，主要有和目標(biāo)對比，和其他部門對比，和其他地區(qū)對比，和其他行業(yè)對比等等。比如，生產(chǎn)投入產(chǎn)出達(dá)標(biāo)率就是一種典型的對比分析，再比如，A車間和B車間的人均產(chǎn)能比較，也是對比分析。
縱向?qū)Ρ确治觯址Q動態(tài)對比分析，主要有和歷史同期對比的同比，和上一周期對比的環(huán)比。
平均分析，也就是求平均，是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，和對比分析一樣，也是生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最多的分析方法之一。
2、生產(chǎn)數(shù)據(jù)原因分析。
原因分析，顧名思義，就是經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，找到生產(chǎn)現(xiàn)狀發(fā)生的原因。
生產(chǎn)原因分析的分析方法也很多，主要包括：分組分類分析、結(jié)構(gòu)分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗圖分析和矩陣關(guān)聯(lián)分析。
1、結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成分布，逐級拆解。
2、分組分析法：按照某一個特定的維度來細(xì)化拆解。
3、對比分析法，同比、環(huán)比、同行業(yè)、同類別等。
4、時間序列趨勢法：查看時間趨勢。
5、相關(guān)性分析法：相關(guān)性、因果性。
分析模型
對于一些簡單的模型通過常用的分析方法，確實是可以得到一些通用的結(jié)論，但是在實際的工作中，并沒有單一的問題，往往是一些符合問題，因此需要考慮的方面也會增加：
需要解決的問題涉及那些維度的數(shù)據(jù)；
從數(shù)據(jù)分析師的角度而言，這個問題是有通用解法，還是需要重新研究。
從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要加工。
而所有的模型，都是為了更好的解決問題。
RFM分類模型
R（recency），最近一次消費時間，表示用戶最后一次消費距離現(xiàn)在多的時間，時間越近，客戶的價值越大。
F（frequency）消費頻率，消費頻率指在統(tǒng)計周期內(nèi)用戶的購買次數(shù)，頻次越高，價值越大。
M（Monetary）消費金額：指在統(tǒng)計周期內(nèi)消費的總金額，金額越大價值越高。
通過數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化寄權(quán)重設(shè)置，為分類模型打分，比如餐館的客單價，20塊以下為普通用戶，
20-30良好用戶，40以上優(yōu)秀用戶，各項指標(biāo)都可以使用這個方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
分支的界定，往往使用中位數(shù)法。
最近一次的消費時間，一般是周、或者月，結(jié)合業(yè)務(wù)情況。
該模型的本質(zhì)是篩選頭部的用戶，重點進(jìn)行運營。
AARRR增長模型，了解模型就行，實際落地還需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)。
A:獲取A：當(dāng)天活躍R：明天繼續(xù)活躍R：提升收入R：提升自傳播
模型的主要作用可以快速的明晰從那幾個點去做增長，能夠找到切入點。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是圍繞這些點來展開的，該模型可以有助于我們快速的確定一個問題。
用戶生命周期模型
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往可以跟蹤用戶的每個階段，每個階段都應(yīng)該有不一樣的運營策略，和發(fā)展方向，對于分析師來講就是要及時的識別，
對模型有一些自己的理解，這樣才能知道何時用，怎樣用。
1. PV/Page View PV即Page View，頁面被瀏覽/打開的次數(shù)，在網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中，通常指網(wǎng)站統(tǒng)計所統(tǒng)計出來的訪客訪問網(wǎng)頁的次數(shù)，也就是這個訪客打開了多少次網(wǎng)頁，也相當(dāng)于我們平時說的瀏覽量。通過PV的數(shù)值，我們可以看出所有訪客在一定時間內(nèi)，打開了我們網(wǎng)站多少個頁面或者刷新了某個網(wǎng)頁多少次，也就是訪客每刷新一次頁面，都會被統(tǒng)計工具記作1個PV。PV的值不能直觀看出真實的訪客數(shù)量，只能看出所有訪客打開了我們網(wǎng)站的次數(shù)，如果一個訪客刷新頁面100次，那么PV就會增加100。
2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，譯為獨立訪客數(shù)，即進(jìn)入/瀏覽網(wǎng)站的訪客數(shù)量，判斷依據(jù)一般以瀏覽器的cookie（儲存在用戶本地終端上的數(shù)據(jù)）和IP兩種方式為準(zhǔn)。打個比方：依靠瀏覽器的cookies來判斷UV的話，一定時間內(nèi)，同一個訪客通過同一個瀏覽器多次訪問我們的網(wǎng)站，則只記作1個UV，假如這個訪客使用了不同瀏覽器或者清除了瀏覽器的緩存后，再次訪問我們的網(wǎng)站，則會再次被記作1個UV，也就是總共有2個UV。即使我們無法通過UV非常準(zhǔn)確地判斷網(wǎng)站的真實訪客數(shù)量，但是，相比其他指標(biāo)來說，是目前較為準(zhǔn)確的判斷依據(jù)。
3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，獨立IP數(shù)，IP地址大家應(yīng)該都比較了解，而在網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中，指的是在一定時間內(nèi)用戶在不同IP地址訪問網(wǎng)站的數(shù)量。同一個IP地址下，即使是不同的用戶訪問了我們的網(wǎng)站，統(tǒng)計工具所統(tǒng)計的IP值均為1，也就是只會展現(xiàn)同一個IP地址。正常情況下，UV的值會大于IP的值，這是因為像學(xué)校、網(wǎng)吧、公司等IP共用的場所，用戶的IP都是相同的，而訪問的設(shè)備不同，則會導(dǎo)致UV的值大于IP的值。
跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是訪客僅瀏覽了一個頁面就離開了我們的網(wǎng)站，所以跳出率的則為：僅瀏覽了一個頁面就離開網(wǎng)站的訪問次數(shù)，占網(wǎng)站總訪問次數(shù)的多少，即跳出率=跳出的訪問量/總訪問量×100%跳出率是網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中非常重要的指標(biāo)之一，通常情況下，跳出率越高，該頁面的吸引力越低。如果頁面的跳出率過低，這時候你就應(yīng)該檢查這個頁面的是否能正常打開，你的目標(biāo)用戶是不是對這些內(nèi)容不感興趣，頁面是否有做好引導(dǎo)內(nèi)容等等，跳出率在很大程度上反映了頁面的質(zhì)量問題。
4. 平均訪問時長/Average Time on Site 平均訪問時長即Average Time on Site，是指在一定時間內(nèi)，訪客在該網(wǎng)站或者頁面瀏覽或逗留的平均時間，也就是：總瀏覽或逗留時長/總訪問量=平均訪問時長平均訪問時長也是衡量網(wǎng)站或網(wǎng)頁的內(nèi)容質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)之一，平均訪問時長越長，證明網(wǎng)站或網(wǎng)頁的內(nèi)容有質(zhì)量高、有深度，訪客愿意仔細(xì)瀏覽。 比如像美食、旅游、技術(shù)、圖片、小說、視頻、這類內(nèi)容網(wǎng)站，他們的平均訪問時長會更長，而像企業(yè)類的產(chǎn)品站、服務(wù)類站點訪問時長就會短一些。
《地下城堡》數(shù)據(jù)分析方法說明
1.DPS，俗稱秒傷，是衡量各勇士傷害值的主要指標(biāo);
2.實戰(zhàn)中，在dps值接近的情況下，速度值高的勇士攻擊頻率更快，補刀效果更好;
3.對速度值的解析：基本上可以將速度值理解為10秒鐘內(nèi)勇士的平均攻擊次數(shù);
(1)龍的速度是2.1，平均10秒可以攻擊2.1次，技能cd是4.76秒;
(2)傭兵王的速度是11，平均10秒可以攻擊11次，技能cd是0.9秒;
4.天賦傷害加成的考慮，鑒于2.4版本已經(jīng)普及各類天賦，因此不得不考慮天賦加成的影響。從目前取得的數(shù)據(jù)來看，dps加成的天賦主要有以下幾個，共計850，也就是說最高每次攻擊附加850;
(1)傳說傷害強化：+400;(傳說以下的就不考慮了)
(2)巨熊祝福：+40，
(3)獵鷹祝福：+50
(4)武器打磨：+60
(5)君王光環(huán)：+300
5.另外，由于“先發(fā)制人”(戰(zhàn)斗開始時，所有角色已準(zhǔn)備就緒)天賦的存在，我們不得不考慮第一輪攻擊對dps的影響，也就相當(dāng)于在正常輸出頻率之外，額外增加一輪輸出;
6.技能傷害是包括基礎(chǔ)傷害和持續(xù)傷害的，比如織夢法師，基礎(chǔ)傷害3500，持續(xù)傷害3000，那么技能傷害就是6500;
7.考慮到目前的戰(zhàn)斗基本上是在10秒內(nèi)結(jié)束，而速度攻擊頻率的標(biāo)準(zhǔn)時間也是10秒，所以以下數(shù)據(jù)就選取各個勇士在10秒內(nèi)的總輸出，除以時間，來得到綜合dps。具體計算規(guī)則如下：
DPS=(第一輪技能傷害值+技能傷害值*速度)/10秒
在當(dāng)今數(shù)字化時代，大數(shù)據(jù)正變得越來越重要。無論是企業(yè)還是個人，對于大數(shù)據(jù)的理解和運用都成為了必備的技能。因此，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的工作機會也越來越受到關(guān)注。在面試過程中，可能會遇到各種各樣的大數(shù)據(jù)面試題，而如何準(zhǔn)備并給出準(zhǔn)確的答案就顯得尤為重要。
下面將針對一些常見的大數(shù)據(jù)面試題提供詳細(xì)的答案，希望能幫助到即將參加大數(shù)據(jù)相關(guān)職位面試的同學(xué)們。
大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型繁多且處理速度快的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)往往超出了傳統(tǒng)軟件工具的捕捉、管理和處理能力。大數(shù)據(jù)通常具有“3V”特征，即體積大、速度快和多樣化。通過對大數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用，可以幫助企業(yè)更好地理解市場趨勢、用戶行為，從而作出更明智的決策。
大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)機會和風(fēng)險，提高運營效率，改善產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，甚至推動創(chuàng)新。通過對大數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)可以更好地了解客戶需求，優(yōu)化營銷策略，提升競爭力。
Hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce兩部分。HDFS用于存儲數(shù)據(jù)，而MapReduce用于處理數(shù)據(jù)。Hadoop的出現(xiàn)極大地推動了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展，成為大數(shù)據(jù)處理的重要工具之一。
Hive和Pig都是建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)處理工具，用于簡化Hadoop數(shù)據(jù)分析的過程。Hive提供了類似SQL的查詢語言，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到Hadoop中，并支持復(fù)雜查詢。而Pig則提供了一種類似腳本的語言，可以用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載。
在大數(shù)據(jù)處理中，常用的機器學(xué)習(xí)算法包括：K均值聚類、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、隨機森林等。這些算法可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢，為業(yè)務(wù)決策提供支持。
ETL指的是數(shù)據(jù)的抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）和加載（Load）過程。在大數(shù)據(jù)處理中，ETL是非常重要的一環(huán)，用于從多個數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，最終加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫中。ETL的有效運行可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。
評估大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性需要考慮多個因素，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型的準(zhǔn)確性、業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成等。可以通過比較分析結(jié)果與實際情況的符合程度、持續(xù)追蹤業(yè)務(wù)指標(biāo)變化等方式來評估分析結(jié)果的有效性，并不斷優(yōu)化分析過程。
大數(shù)據(jù)安全性面臨著數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、隱私保護(hù)等一系列挑戰(zhàn)。為了有效保障數(shù)據(jù)安全，可以采取加密技術(shù)、訪問控制、數(shù)據(jù)備份等措施。此外，建立健全的安全管理體系和加強員工安全意識也至關(guān)重要。
未來，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)⒏悠占昂蜕钊搿?shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化、實時分析等將成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點。同時，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也將成為大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要議題。
綜上所述，大數(shù)據(jù)面試題涉及到的知識面廣泛，需要考生在平時的學(xué)習(xí)和實踐中不斷積累和提升。希望以上內(nèi)容能夠幫助大家更好地準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)面試，取得理想的成績。
這兩個崗位的差別主要有兩處，分別是服務(wù)的對象不同，和對所需數(shù)據(jù)的分析和處理方式不同。
下文會詳細(xì)說說這兩處不同的具體表現(xiàn)形式，以及這兩個崗位值得注意的相同點。
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位做所的工作，可能80%是圍繞著產(chǎn)品展開的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析技術(shù)展開的，它本質(zhì)上是一個產(chǎn)品工作，它所服務(wù)的對象更多是產(chǎn)品內(nèi)部，是為產(chǎn)品功能服務(wù)的。
最典型的例子就是互聯(lián)網(wǎng)公司常用的各種高大上酷炫的數(shù)據(jù)看板，以及目前沿海城市相對比較普及的智慧城市大腦，本質(zhì)上也是一個數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）的工作成果。
如下圖展示的就是北京朝陽區(qū)的智慧城市大腦工作圖，它的本質(zhì)就是一個深度應(yīng)用數(shù)據(jù)分析功能的，用于提升城市現(xiàn)代化治理能力和城市競爭力的新型基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位，做所的工作，可能80%是圍繞著運營展開的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析展開的，它的本質(zhì)還是一個運營工作。它關(guān)注的是各種企業(yè)運營活動產(chǎn)生的外部數(shù)據(jù)，更多是為公司的營銷及市場前端策略服務(wù)的。
最典型的就是618、雙十一的各種運營活動，究竟在什么時間段采取什么樣的策略，怎么發(fā)放優(yōu)惠券和拼單優(yōu)惠組合，這些都是數(shù)據(jù)運營需要考慮的。
我們以618大促作為例子：
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位員工的工作強度和工作重點更多會在前期的籌備和設(shè)計階段：
他們需要考慮，后臺的數(shù)據(jù)看板需要展示哪些數(shù)據(jù)，例如日銷售額、日成單量、日退單量、單日利潤分析、投放引流數(shù)據(jù)等維度的數(shù)據(jù)是放在一級、二級還是三級界面展示？不同的部門數(shù)據(jù)看板的數(shù)據(jù)權(quán)限如何？
他們優(yōu)先考慮規(guī)則，然后根據(jù)規(guī)則來制定數(shù)據(jù)分析的框架、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)。
等大促真的開始之后，他們的工作反而告一段落，只需要保障自己的產(chǎn)品穩(wěn)定運行，不會被暴起的流量沖垮崩潰就行。
數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位員工的工作強度則會在大促即將開始的時候加碼，在大促開始之后來到頂峰：
他們不用考慮數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)來源抽取等技術(shù)性問題。他們考慮的會更加接地氣，更加貼近客戶和用戶，更關(guān)心用戶和客戶的行為轉(zhuǎn)化效果。
比如，大促前的拉新促活活動效果怎么樣？目前發(fā)放的優(yōu)惠券和滿減政策，導(dǎo)致了多少主推商品被加入到購物車？網(wǎng)頁內(nèi)各項商品的點擊量和收藏量如何？
活動開始后，數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位的員工還要緊密盯著每小時運營數(shù)據(jù)的變化，分析各項紅包使用率、主播直播效果、熱門商品排名、加購率和下單率等與銷售額緊密相關(guān)的指標(biāo)。通過隨時調(diào)整銷售策略，進(jìn)行紅包發(fā)放、價格調(diào)整、用戶推送消息等方式提升業(yè)績。
這里能夠看到，不管是產(chǎn)品方向還是運營方向的崗位，想要做精，都離不開數(shù)據(jù)分析的技術(shù)功底做支撐。
這兩個崗位都需要深入了解業(yè)務(wù)流程、熟練掌握數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用、有較高的數(shù)據(jù)敏感度，并能針對數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供針對性的合理化建議（面向產(chǎn)品或面向營銷）。
業(yè)務(wù)流程可以通過自學(xué)掌握；數(shù)據(jù)敏感度可以通過工作積累和刻意練習(xí)來培養(yǎng)；
但數(shù)據(jù)分析能力是需要通過系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)才能有比較好的效果。
有志于往數(shù)據(jù)分析方向深入發(fā)展的同學(xué)，建議一方面熟悉掌握公司內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程，一方面給自己充充電，系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識。
這一塊的專業(yè)教學(xué)，推薦知乎知學(xué)堂官方的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)課程，可以先用1毛錢的價格實際感受和體驗一下課程的質(zhì)量，覺得對自己工作有幫助有啟發(fā)再正式購買：
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位的本質(zhì)是打造產(chǎn)品，是為產(chǎn)品的功能服務(wù)的，且做的產(chǎn)品更多是圍繞數(shù)據(jù)看板、數(shù)據(jù)平臺等數(shù)據(jù)型的產(chǎn)品展開的。
數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位的本質(zhì)是運營，是為市場和銷售策略服務(wù)的。
這兩個崗位雖然前期工作內(nèi)容不同，往上晉升之路卻殊途同歸，都會是同一個崗位——數(shù)據(jù)分析師。
相較數(shù)據(jù)運營更加側(cè)重于前端市場，數(shù)據(jù)產(chǎn)品更加側(cè)重于后臺研發(fā)，數(shù)據(jù)分析師是介于連接業(yè)務(wù)和技術(shù)之間的職位。
它得是運營人才里最懂產(chǎn)品的，產(chǎn)品人才里最懂運營的。
數(shù)據(jù)分析師的工作會涉及到大量的數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)多維度分析等工作，還需要根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢預(yù)測給出產(chǎn)品、運營乃至公司戰(zhàn)略上的策略建議。
從各方面評估，這都將是個高薪、高壓、高挑戰(zhàn)和高回報的崗位。
針對這樣的崗位，自己的努力是不夠的，需要通過體系化的學(xué)習(xí)“走捷徑”。
同時，如果能在數(shù)據(jù)運營或數(shù)據(jù)產(chǎn)品崗位方向，就把數(shù)據(jù)分析的整體思維框架底子打好，做到熟練掌握Excel、SQL、Python、BI等數(shù)據(jù)分析工具，也可以在晉升時快人一步——這些內(nèi)容在上述的知學(xué)堂官方數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)課程里也有系統(tǒng)化的實戰(zhàn)教學(xué)，這也是推薦學(xué)習(xí)的原因。
以上。
希望能給你帶來幫助。
主要有三方面，一是基本面，對陣雙方的基本條件。
2結(jié)合歐洲開盤，三結(jié)合亞洲開盤。選擇自己心目中看好的勝平負(fù)下注。
一、確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)
首先要明確做數(shù)據(jù)分析的目的，大致有以下幾個：1.找出數(shù)據(jù)波動的原因（數(shù)據(jù)上升或者下降都算波動，當(dāng)然，大部分人只在數(shù)據(jù)下降的時候才想起要做分析）；2.找到止跌或者提升的方案。（如果能查看到競爭對手的數(shù)據(jù)說不定能發(fā)現(xiàn)意想不到的秘密哦）；3.通過數(shù)據(jù)規(guī)律推測算法，找到其中的bug，做數(shù)據(jù)模型。
二、獲取數(shù)據(jù)
目前直播這塊的數(shù)據(jù)獲取大部分就是通過PC及手機APP的回放，還有一部分?jǐn)?shù)據(jù)可通過文創(chuàng)中心及店鋪生意參謀獲取，部分隱藏數(shù)據(jù)需要通過一些特殊渠道。
1、Excel
為Excel微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分，它可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，廣泛地應(yīng)用于管理、統(tǒng)計財經(jīng)、金融等眾多領(lǐng)域。
2、SAS
SAS由美國NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計分析軟件。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理、分析和展現(xiàn)有機地融為一體。SAS提供了從基本統(tǒng)計數(shù)的計算到各種試驗設(shè)計的方差分析，相關(guān)回歸分析以及多變數(shù)分析的多種統(tǒng)計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R擁有一套完整的數(shù)據(jù)處理、計算和制圖功能。可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸出，可實現(xiàn)分支、循環(huán)，用戶可自定義功能。
4、SPSS
SPSS除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過鼠標(biāo)拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用來快速分析、可視化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大學(xué)突破性技術(shù)的軟件應(yīng)用程序。它可以以在幾分鐘內(nèi)生成美觀的圖表、坐標(biāo)圖、儀表盤與報告。
