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  • 数据分析工具

    千次阅读 2018-09-29 09:19:57
    摘要:以下是整理的关于数据分析的最全信息...微信大数据分析工具 新媒体指数:http://www.gsdata.cn 清博大数据-新媒体指数(www.gsdata.cn)是新媒体大数据第一平台,为运营新媒体利器!现已开通账号分钟级监测服务...

    摘要:以下是整理的关于数据分析的最全信息,包括微信大数据分析、数据可视化工具、词频分析工具、舆情分析工具、PPT模板工具、互联网趋势分析工具、在线调查工具、网站分析监测工具、社交媒体监测工具等。

    微信大数据分析工具

    新媒体指数:http://www.gsdata.cn

    清博大数据-新媒体指数(www.gsdata.cn)是新媒体大数据第一平台,为运营新媒体利器!现已开通账号分钟级监测服务,打击粉丝造假账号,支持用户自主监测新媒体数据、定制各类榜单,并提供数据API等各类增值服务。

    数据可视化工具:

    百度ECharts:http://echarts.baidu.com/

    Cytoscape:http://www.cytoscape.org/

    图表秀:http://www.tubiaoxiu.com/

    数据观:http://shujuguan.cn/

    微博足迹可视化:http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html

    BDP个人版:https://me.bdp.cn/home.html

    ICHarts:http://www.icharts.in/

    魔镜:http://www.moojnn.com/

    词频分析工具:

    Rost:http://www.cncrk.com/downinfo/54638.html

    图悦:http://www.picdata.cn/

    语义分析系统:http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

    Tagul:https://tagul.com/

    腾讯文智:http://nlp.qq.com/semantic.cgi

    Tagxedo词云:http://www.tagxedo.com/

    舆情分析工具:

    清博舆情系统:http://yuqing.gsdata.cn/

    云相:http://www.weidata.cn/

    PPT模板工具:

    我图网:http://so.ooopic.com/

    51PPT模板:http://www.51pptmoban.com/ppt/

    无忧PPT:http://www.51ppt.com.cn/

    第1PPT:http://www.1ppt.com/

    站长之家:http://sc.chinaz.com/ppt/

    设计师网址导航:http://www.userinterface.com.cn/

    互联网趋势分析工具:

    微博指数:http://data.weibo.com/index

    百度指数:http://index.baidu.com/

    好搜指数:http://index.so.com/#index

    搜狗指数:http://zhishu.sogou.com/

    百度预测:http://trends.baidu.com/

    在线调查工具:

    腾讯问卷调查:http://wj.qq.com/

    麦客:http://www.mikecrm.com/

    ICTR:http://cn2.ictr.cn/

    问道网:http://www.askform.cn/

    问卷星:http://www.sojump.com/

    调查派:http://www.diaochapai.com/

    问卷网:http://www.wenjuan.com/

    SurveyMonkey:https://zh.surveymonkey.com/

    网站分析监测工具:

    H5传播分析工具:http://chuanbo.datastory.com.cn/

    百度统计:http://tongji.baidu.com/web/welcome/login

    腾讯云分析:http://mta.qq.com/

    51.la:http://www.51.la/

    社交媒体监测工具:

    孔明社会化媒体管理:http://www.kmsocial.cn/

    企业微博管理中心:http://e.weibo.com/

    知乎用户深度分析:http://www.kanzhihu.com/useranalysis

    其他数据网站:

    数据分析网https://www.afenxi.com

    媒体微博排行榜:http://v6.bang.weibo.com/xmt

    友盟:http://www.umeng.com/

    中国新闻地图:http://vis.360.cn/open/cnnews/

    中国票房榜:http://www.cbooo.cn/

    收视率排行:http://www.tvtv.hk/archives/category/tv

    农业大数据云平台:http://www.dataagri.com/agriculture/gis.action

    房价指数:http://industry.fang.com/data/datacenter.aspx

    中国统计局:http://data.stats.gov.cn/

    中国主要城市拥堵排名:http://report.amap.com/traffic/

    中国综合社会调查:http://www.chinagss.org/

    中国P2P网贷指数:http://www.p2p001.com/wdzs/wdzs_p2pline.html

    Alexa:http://www.alexa.com/

    易车汽车指数:http://index.bitauto.com/

    旅游预测:http://trends.baidu.com/tour/

    以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的“必备神器”,其中很多工具是亲测过认为非常强大的,希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。

     原文地址:https://www.afenxi.com/9137.html

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  • Python常用数据分析工具

    千次阅读 2019-04-17 16:09:37
    Python数据分析工具 Python 本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。常用 的库有Numpy 、Scipy 、Matplotlib 、Pandas 、Scikit-Learn 、Keras 和Gensim 等,下面将对 这些库的安装和...

    Python数据分析工具

    • Python 本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。常用
      的库有Numpy 、Scipy 、Matplotlib 、Pandas 、Scikit-Learn 、Keras 和Gensim 等,下面将对
      这些库的安装和使用进行简单的介绍。
    • 如果你安装的是Anaconda 发行版,那么它已经自带了以下库: Numpy 、Scipy 、Matplotlib
      、Pandas 和Scikit-Leam。

    在这里插入图片描述

    1 .Numpy

    • Python 并没有提供数组功能。虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数
      组,而且在数据量较大时,使用列表的速度就会慢得让人难以接受。为此, Numpy 提供了真
      正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数。Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖
      库,Scipy 、Matplotlib 、Pandas 等库都依赖于它。值得强调的是, Numpy 内
      置函数处理数据的速度是C 语言级别的,因此在编写程序的时候,应当尽量使用它们内置的
      函数,避免出现效率瓶颈的现象(尤其是涉及循环的问题) 。

    2. Scipy

    • 如果说Numpy 让Python 有了Matlab 的味道,那么Scipy 就让Python 真正地成为了半个
      Matlab 了。Numpy 提供了多维数组功能,但它只是一般的数组,并不是矩阵。例如,当两个
      数组相乘时,只是对应元素相乘,而不是矩阵乘法。Scipy 提供了真正的矩阵,以及大械基
      于矩阵运算的对象与函数。
    • Scipy 包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变
      换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算,显然,这些功
      能都是挖掘与建模必备的。
    • Scipy 依赖于Numpy, 因此安装它之前得先安装Numpy 。

    3 . Matplotlib

    • 不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题。对于Python 来说,Matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然它也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用Python 可视化数据,而且允许输出达到出版质量的多种图像格式。

    4. Pandas

    • python数据分析主力工具Pandas 。Pandas 是Python 下最强大的数据分析和探索
      工具(貌似没有之一) 。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在Python 中处理数据非
      常快速和简单。Pandas 构建在NumPy 之上,它使得以NurnPy 为中心的应用很容易使用。
    • Pandas 的名称来自于面板数据( Panel Data) 和Python 数据分析( Data Analysis), 它最初被作
      为金融数据分析工具而开发出来,由AQR Capital Management 公司千2008 年4 月开发出来,
      并于2009 年底开源。
    • Pandas 的功能非常强大,支持类似于SQL 的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数
      据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。事实上,单纯Pandas 工
      具就足以写一本书,读者可以阅读Pandas 的主要作者之一Wes McKinney 写的《利用Python
      进行数据分析》一书,学习更详细的内容。
    • Pandas 基本的数据结构是Series 和DataFrame 。顾名思义, Series 就是序列,类似一维数组; DataFrame 则是相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series 。
      为了定位Series 中的元索, Pandas 提供了Index 对象,每个Series 都会带有一个对应的
      Index, 用来标记不同的元素, Index 的内容不一定是数字,也可以是字母、中文等,它类似
      千SQL 中的主键。
      类似地, DataFrame 相当于多个带有同样Index 的Series 的组合(本质是Series 的容器),
      每个Seiries 都带有唯一的表头,用来标识不同的Series 。

    5. StatsModels

    • Pandas 着眼于数据的读取、处理和探索,而StatsModels 则更加注重数据的统计建模分
      析,它使得Python 有了R 语言的味道。StatsModels 支持与Pandas 进行数据交互,因此,它
      与Pandas 结合,成为了Python 下强大的数据挖掘组合。

    • StatModel 依赖于Pandas (当然也依赖于Pandas 所依赖的),同时还依赖于
      pasty (一个描述统计的库) 。

    6. Scikit-Learn

    • 从该库的名字可以看出,这是一个机器学习相关的库。不错, Scikit-Learn 是Python 下
      强大的机器学习工具包,它提供了完善的机器学习工具箱,包括数据预处理、分类、回归、
      聚类、预测和模型分析等。
    • Scikit-Learn 依赖于NumPy 、SciPy 和Matplotlib, 因此,只需要提前安装好这几个库,
      然后安装Scik止Learn 就基本上没有什么问题了。

    7. Keras

    • 虽然Scikit-Leam 足够强大,但是它并没有包含一种强大的模型一人工神经网络。人
      工神经网络是功能相当强大的、但是原理又相当简单的模型,在语言处理、图像识别等领域
      有着重要的作用。近年来逐渐火起来的“深度学习“算法,本质上也就是一种神经网络,可
      见在Python 中实现神经网络是非常必要的。
    • 事实上, Keras 并非简单的神经网络库,而是一个基
      于Theano 的强大的深度学习库,利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络,还可以搭建各种
      深度学习模型,如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。由千它是基
      于Theano 的,因此速度也相当快。
    • 有必要介绍一下Theano, 它也是Python 的一个库,它是由深度学习专家Yoshua Bengio
      带领的实验室开发出来的,用来定义、优化和高效地解决多维数组数据对应数学表达式的模
      拟估计问题。它具有高效地实现符号分解、高度优化的速度和稳定性等特点, 最重要的是它
      还实现了GPU 加速,使得密集型数据的处理速度是CPU 的数十倍。
    • 用Theano 就可以搭建起高效的神经网络模型,但是对于普通读者来说门槛还是相当高
      的, Keras 正是为此而生,它大大简化了搭建各种神经网络模型的步骤, 允许普通用户轻松
      地搭建并求解具有几百个输入节点的深层神经网络, 而且定制的自由度非常大, 甚至可能惊
      呼:搭建神经网络可以如此简单!

    8. Gensim

    • 在Gensim 的官网中,它对自己的简介只有一句话: topic modelling for humans!
      Gensim 是用来处理语言方面的任务,如文本相似度计算、LOA 、Word2Vec 等,这些领
      域的任务往往需要比较多的背景知识,通常的情况是:研究这方面的读者,已经不需要我再
      多说什么;不研究这方面的读者,在这里也说不清楚。(所以Gensim 的介绍只有一句话也就
      不奇怪了。)
    • 需要一提的是, Gensim把Google 公司在2013 年开源的著名的词向量构造工具Word2Vec
      编译好了作为它的子库,因此需要用到Word2Vec 的读者也可以直接用Gensim 而无需自行
      编译了。据说Gensim 的作者对Word2Vec 的代码进行了优化,据说它在Gensim 下的表现
      比原生的Word2Vec 还要快。(为了实现加速,需要准备C++ 编译器环境,因此,建议用到
      Gensim 的Word2Vec 的读者在Linux 下环境运行。)
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  • App数据分析工具

    万次阅读 2017-08-10 14:29:42
    国内主流的App数据分析工具: 一、友盟 http://www.umeng.com/ 支持iOS、Android应用数据统计分析,APP所需要的数据分析功能基本覆盖了了。2016年1月26日友盟、全球中文网站统计分析平台“CNZZ”、国内...

    国内主流的App数据分析工具:

    一、友盟

    http://www.umeng.com/

    支持iOS、Android应用数据统计分析,APP所需要的数据分析功能基本覆盖了了。2016年1月26日友盟、全球中文网站统计分析平台“CNZZ”、国内互联网数据服务平台缔元信网络数据这三家阿里巴巴共同投资的公司宣布合并为“友盟+”,“友盟 +”每天可以触达全球超过 9 亿的独立互联网活跃用户。

    二、Cobub Razor

    http://www.cobub.com/

    开源版的友盟。支持iOS、Android应用数据统计分析。主要提供渠道、版本、使用频率、使用时长、页面访问路径、用户留存、终端与网络、运营商分布、事件与转化率、错误分析和自动更新等多项数据统计,并提供按区域查看和按时间段的查看方式。

    三、清源火眼(huoyanapp)

    http://www.huoyanapp.com/

    可以查看任一APP用户的日活跃、周活跃、月活跃。另外,还能进行应用对比。其功能主要分三大块,分别是渠道监测、用户分析、人群分析。用户分析主要包括新增用户、活跃用户、时段分析、使用频率。

    四、AYL爱盈利App榜单监控

    http://rank.aiyingli.com/

    监控自己的应用在国内各大应用市场的排名情况和下载量变化情况,iOS和Android皆覆盖。

    一直以来的,iOS的工具很多,Android的很少。之前统计Android下载量数据,统计搜索排名,总榜,分类排名都是很人肉的方法,有了这个好很多了。据说,很多产品转让交易、融资、CPT统计都会参考他们家的数据.

    五、应用雷达

    http://www.ann9.com/

    仅针对iOS,查看App Store总榜和分类排名。查看产品在App Store 里的搜索度得分,评判ASO效果的标准之一。

    六、诸葛iO

    https://zhugeio.com/

    特色是可以通过属性筛选-选择条件-选择时间筛选条来对用户行为进行洞察分析,根据用户的每一步操作更直观的对用户进行画像,可将不同的消息推送给不同的用户!而且推送过后,还有效果监测。

    七、TalkingData

    http://www.talkingdata.com/

    统计类别有用户与使用(新增、活跃、地区分布、设备机型等)、渠道统计、事件与转化、分析工具这四大类,咱可以通过渠道数据查看用户的来源,以此来评估推广的效果。

    八、百度移动统计

    http://mtj.baidu.com

    支持ios和android平台。另外,开发者在嵌入统计SDK后,可以对自家产品进行较为全面的监控,包括用户行为、用户属性、地域分布、终端分析等。安卓渠道多的吓人,不可能全方位的去维护每一个渠道,所以就要靠分析了,咱能通过百度移动统计对不同渠道的推广效果进行监测,从而淘汰劣质渠道。

    九、ASOU

    http://www.asou.com/

    通过热门搜索可以分析出用户在某个时间段内的搜索行为,但考虑到现在刷子很厉害,这一块的数据已无多大参考价值了,可以重点查看其中是否有行为词,另外有iPad业务的开发者们也是可以使用asou工具进行分析。

    十、微拓ASO(德普优化)

    http://vtool.cc/

    可以帮助开发者们进行ASO关键词分享、关键词还原、关键词扩展、关键词24小时排名、下载量预估等针对在关键词的分析统计。

    十一、APPDUU

    http://www.appduu.com/

    仅支持ios.可以查看APP权重、ASO关键词覆盖等情况,不过这是一款付费APP统计工具,普通用户的限制较多,升级VIP后可以看到较为全面的数据。关键词分析还有个亮点是有分词工具。

    十二、ASO100

    http://aso100.com/

    支持苹果总榜和分榜前1500名的查询,开发者可以随时查看自己的应用排名。可搜索关键词指数排行,查询每个分类榜单每个关键词的排名。还可进行竞品分析功能。开发者可借鉴竞品在用哪些关键词,为自己的App查漏补缺。

    十三、酷传

    http://www.coolchuan.com/

    仅支持android平台应用监控。开发者可以查看应用在主流市场下载量、排名、评分评论、关键词排名等数据,还能系统地与同类竞品进行数据对比。

    十四、Play Data

    http://www.playdata.cn

    支持iOS、Android、WP主流平台应用数据统计分析。功能包括运营分析、用户使用、渠道分析、用户终端、事件及转化、错误分析、广告位监测。

    十五、海度云分析

    https://m.hiido.com/

    支持主流智能手机平台,标榜永久免费,可帮助APP创业者统计和分析活跃设备、用户来源、用户属性、渠道数据和留存率等。

    十六、蝉大师

    http://www.ddashi.com/

    支持iOS、Android应用数据统计分析,可跟踪应用在各个市场渠道的表现。同时提供ASO关键字诊断工具、拓展工具以及智能推荐工具。

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  • Microsoft Excel 2010 - 加载数据分析工具

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