VR天下
本君自薦一下。我們的產品諸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向於非技術人員的業務分析，比如產品經理、市場、運營人員。
從某種意義上也具有可視化分析的特性，但區別於其他工具的是我們面向互聯網產品推廣運營過程中的分析需求定義了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多時候客戶也會因為太靈活反而有一定門檻，所以，當一些模型被標準化以後，基本可以解決互聯網產品設計、推廣、運營、營銷過程中的絕大多數分析需求，這也大大提供了業務人員的工作效率。
附圖幾張：
用戶模型
全行為路徑分析模型
粘性分析模型
自定義留存分析模型關於一些分析模型，我們整理出了常用的八大數據分析模型，過去兩個月，每週二都會更新一個模型，很多模型大家都比較瞭解，但可能他又增加了一些新特性，感興趣可戳鏈接：
八大數據分析模型之——用戶模型（一）
八大數據分析模型之——事件模型（二）
八大數據分析模型之——漏斗模型（三）
八大數據分析模型之——熱圖模型（四）
八大數據分析模型之——自定義留存分析模型（五）
八大數據分析模型之——粘性分析模型（六）
八大數據分析模型之——全行為路徑模型（七）
......
當然，我們也面向有高級使用需求的用戶，比如數據分析師或是有一定數據查詢能力的人員提供了SQL查詢功能，因為還有20%的分析需求無法通過標準的模型解決，需要自己去定義。
1、前端表格導出
2、SQL查詢平臺支持
3、查詢API按需調用
4、直連數據倉庫
5、Kafka實時訂閱
6、原始數據全量導出
以上~
諸葛io
大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
不過，在這裡推薦一些非專業人員也能完成數據分析的工具 ，個人認為推薦的兩個是比較實用，好上手的數據分析工具，註冊能試用，產品也在不斷改進當中：
1.可視化工具，圖表秀，能為用戶提供在線圖表製作工具和可視化交流社區，適合所有行業領域，讓工作成果、報告演示瞬間出彩。
它提供了簡單易用的數據分析與可視化圖表製作工具，用戶可以基於現有的離線數據、RDB數據以及第三方平臺數據，實現數據的分析與可視化，挖掘數據價值。通過交流社區以及社交媒體分享機制，讓用戶之間無障礙溝通，打造全領域交流溝通平臺。通過圖表集市，為第三方開發者、領域分析專家與用戶間搭建供需橋樑，創建最新、最專業的適合相關領域的可視化圖表，構建共贏生態。
2.方便快捷的數據分析工具：dataviz
DataViz為企業用戶提供自助分析能力，通過多維交互分析，幫助用戶快速完成數據探索，獲取第一手數據分析報告，洞悉數據背後隱藏的商業價值，輔助企業決策，提升企業競爭力。
淵渟澤匯i
雖然收集和分析“大數據”存在一些分析和技術方面的挑戰，但事實上大部分公司已經能夠應對這種挑戰。這是因為有一些非常強大的分析工具都是免費、開源的，可以充分利用這些工具來提升自己的能力。
下面推薦了10個針對企業的大數據分析工具，這些工具不僅免費、使用方便，而且具有強大的功能和良好的資源。
1、Tableau Public
這是一個簡單直觀的可視化工具。它在商業活動中表現的很強大，因為它通過可視化來表達。它有足夠的空間和免費使用時長讓你體驗，在分析的過程中，Tableau的圖片呈現可以讓你快速的調查一個假設、驗證你的直覺，做更好的商業決策。
2、OpenRefine
它是以前的GoogleRefine，OpenRefine是一款數據清理軟件，可以對準備好的一切數據進行分析。例如最近我清理了一個含有化學名稱的數據庫，並且各行有不同的拼寫、大小寫、空格等，用計算機來處理非常困難，幸運的是， OpenRefine包含許多聚類算法，對這個問題可以快速解決。
3、KNIME
KNIME可以通過可視化編程的方式來操作、分析和建模。不僅可以寫代碼。你還可以在操作中建立聯繫節點。基本上你只需要將功能模塊拖拽到工作區，並將模塊按照運行流程連接起來，就可以實現以往編程才能實現的工作。更重要的是，KNIME可以擴展到運行R, python, text mining,chemistry data等等，這可以讓你選擇用更先進的編碼來分析。
4、RapidMiner
和KNIME類似， RapidMiner通過可視化編程操作，建模和分析數據。最近，RapidMiner贏得kdnuggets的軟件調查。
5、GoogleFusion Tables
這是針對數據分析、大數據集的可視化和映射的一個非常強大的工具，谷歌的地圖軟件在其中起著重要作用。拿下面這張圖來說，這是一張墨西哥灣石油生產平臺的圖，我只需要上傳數據，Google Fusion Tables確認維度和經度的數據之後就開始工作了。
6、NodeXL
NodeXL是針對網絡和關係的可視化分析軟件。想想科技巨頭地圖上代表LinkedIn或Facebook的連接，NodeXL提供了進一步精確的計算。如果你在不需要那麼先進的東西，你可以看看Google Fusion Tables，或者嘗試用Gephi。
7、import.io
從網上抓取網頁和信息曾經是技術人員的專利，現在用import.io，每個人都可以從網站和論壇獲取數據。簡單提出你想要的數據，幾分鐘之後import.io就可以通過你的搜索知道你在找什麼，從而會挖掘、提供數據用於你的分析或輸出。
8、Google Search Operators
不可否認谷歌最初是一個強大的資源和搜索公司，運營商可以讓你快速過濾掉谷歌的結果得到的最有用的和相關的信息。比如說，你正想從ABC諮詢裡尋找一個今年的數據科學報告。如果我們認為該報告可能是PDF格式的，可以在“數據科學報告”，下面的搜索欄，使用“搜索工具”來屏蔽去年的結果。這在發現新的信息或市場研究方面非常有用。
9、Solver
Solver是一個在excel中做優化和線性規劃的工具，允許你設置一些約束條件（例如不超過什麼價格，要在哪天之前完成之類）。雖然更有效的優化可能會需要另一個程序（例如R的優化包），但是Solver應用範圍比較廣。
10、WolframAlpha
Wolfram Alpha的搜索引擎是一個隱藏的寶石，可以媲美蘋果的Siri。WolframAlpha類似於不那麼智能的Google，對科技搜索提供詳細的回覆，對微積分作用也能快速的搜索。對企業用戶來說，它提供了信息圖表，對歷史價格、商品信息、主題概述。
西線學院
得看具體使用環境了。
我所知道的與互聯網公司的關係會比較大。比如，如果你要對你產品的各項數據做分析，研究瞭解你的用戶並最終促成他們付費，那麼運用AARRR轉化漏斗就很有必要，而這，就需要你對用戶在你產品上的停留時間、關注點（熱力圖）、行為軌跡等等進行分析。
其中，留存分析啦，熱力圖之類的，你可以用各種SaaS平臺：Google Analytics、GrowingIO、諸葛IO、神策數據等等都是比較知名的；
另外 如果你要對網站的轉化率做優化，那這個涉及到轉化率優化，是A/B測試的東西，Google Website Optimizer、TestinA/B測試等是全球範疇內比較知名的
你可以參看這裡瞭解更多：http://ab.testin.cn/blog/abtest_tool.html
