永洪bi(如何简单的将网站和用户分析做好)

永洪bi，如何简单的将网站和用户分析做好？

谢邀！首先心中应该想好自己想要分析的指标有哪些，或者说是你认为有价值的数据有哪些。以用户分析为例的话，个人就觉得用户活跃率，留存率，转化率等等这些能够反映产品运营情况的指标就很重要。下面具体以用户活跃率和留存率来说明。

活跃率：是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等。但产品不同，活跃用户的定义也可能不同。有的APP打开就算活跃，而有的APP必须登录才算活跃......

留存率：留存率定义为用户在某段时间内开始使用网站/应用（一般定义是注册），经过一段时间后，仍然继续使用的人被认作是留存用户。留存率体现了网站/应用的质量和保留用户的能力。

一般统计周期为天，常见的周期维度有次日、7日、14日/15日、30日、60日、90日）

比如：

次日留存率：（第一天新增用户数，第2天还登录的用户数）/第一天总注册用户数

7日留存率：（第一天新增用户数，第8天还登录的用户数）/第一天总注册用户数

30日留存率：（第一天新增用户数，第31天还登录的用户数）/第一天总注册用户

留存率 ≠ 活跃率

留存率和活跃率混为一谈，这是一个很严重的误区。大家经常会用日活（简称DAU）来监测网站/应用，有时候日活在一段时期内都是逐渐增加的，按理说这是一个好现象，但是如果忽略了留存率计算，这个结果很可能是一个错误。比如某公司做了很多拉新、推广的活动，带来了很多新用户，其日活数据应该也是增加的，但是最终留下来的用户不一定在增长，甚至有可能在减少，只不过是新用户太多而掩盖了留存率问题，实际上用户的留存是在逐渐降低的。

若有如下用户行为，你该如何分析？

用户A下载并开始使用产品，发现可以满足他的全部需求，对产品爱不释手，基本每周都有登陆，并且登陆时长均在2小时以上。

用户B下载并开始使用产品，用了几天后便不再使用，产品更新后，觉得新功能很棒再次开始使用，之后的使用频率大约为每半个月一次。

用户C在网上搜索后随意的注册了一下，用了几天产品，觉得一般般，当产品有大量折扣或活动时，再次使用过一两次。一季度下来使用不到5次。

用户D在有拉新活动时，下载并注册之后便卸载或放弃使用，整季度使用次数为0或1。

以上四种用户，可以根据其活跃度划分为：

活跃期用户：（用户A）

用户活跃路径：新增-活跃-忠诚

对应措施：保证接触频率，但不做促销刺激

沉默期用户：（用户B）

用户活跃路径：新增-不活跃-回流-活跃

对应措施：保证接触频率，给予少量的营销折扣

睡眠期用户：（用户C）

用户活跃路径：新增-不活跃-回流

对应措施：控制有限接触，通过打折扣进行挽回

流失期用户：（用户D）

用户活跃路径：新增-不活跃-流失

对应措施：屏蔽接触，只有在“双十一”之类的大促时通知用户

以上是以活跃率为例进行分析，提到如何简单准确计算出这些指标的话，这些推荐大家使用BDP个人版：https://me.bdp.cn/home.html

活跃率具体操作流程可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/ukn0Yfpul3bkSchPhQIkaw

留存率具体操作流程可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/6LtkPkp6Vd2levA2vMXAmw

国内有没好点的数据可视化工具？

要做到泛用性高、功能齐全、轻量运行、搭建迅速、2D与3D可视化兼顾，下面这款软件会让你眼前一亮。

其拥有自主研发的可视化软件，泛用于工业物联网场景的B/S模式，支持2D、3D图形组态。兼备了国外可视化轻量跨平台操作的优秀特点，可与企业自有系统无缝整合，轻松将边缘数据统一为一个功能全面的数据可视化系统。实现现代化、高性能、跨平台图形展示和良好的交互体验。同时还可以免费申请试用软件。

链接:https://www.hightopo.com

展示的可视化有创新力的软件万里挑一。在物联网时代和移动端广泛使用的背景下，谁拥有更快的搭建速度，更简单的操作方式以及更优秀的数据处理能力，才可以在竞争浪潮中夺得桂冠。

国内比较好的是Smartbi吗？

近几年大数据分析工具层出不穷，只能说没有最好只有更好，

我们先讲一下smartbi

Smartbi是国内老牌BI厂商，企业级商业智能应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的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，产品和技术实力毋庸置疑的

但是smartbi需要装很多插件，操作也比较复杂，所以学习成本比较高。

如果您是找敏捷bi平台的话 ，其他的也不错，比如finebi，BDP，永洪bi，DataFocus等，这几家性价比也不错。

如果您是找数据分析平台的话可以先举几个大家比较熟悉的平台

1. EMC—Greenplum：迎战大数据 EMC Greenplum统一分析平台(UAP) Greenplum是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。

2. IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud IBM发新产品应对大数据使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。

3. Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇 Informatica提供首款Hadoop编译器软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能。

4. 惠普——Vertica数据分析平台，被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HP Vertica。通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、 Groupon）分析处理的数据达到PB级。

5. 甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance 详解：甲骨文大数据机 甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。

6. 微软SQL ——微软新增PDW，具有强大的大数据处理能力。PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。

7. 亚马逊早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。

8. Teradata跨入大规模分析领域 Teradata收购Aster Data 扩张大数据市场 Teradata是企业级数据仓库（EDW）的领导者，在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果。

9. BDP——BDP商业数据平台 海致BDP (Business DataPlatform) 连接用户与工作所需的数据，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台，用户可以在云平台上进行多维度、细颗粒度的分析。还可以在移动端实时查看和分享数据，轻松把握商业趋势，及时应对一切变化。 BDP是集中数据云端化（Cloud）、数据集中化（Centralization）、数据消费者化（Consumerization）三者为一体的云数据平台。

个人如何用大数据？

首先是需要有数据，然后基于数据的特征做分析处理。个人的问题可能是没有大数据源，以及没有财力购买大数据分析工具。譬如有大量的股票的价格信息可以做股票分析和预测，如果有房价数据（当然是一直在涨。。。），可以看看一年中合适的出手时机。总之，一要看需求，而要看数据，三要结合工具。工具推荐免费的Hadoop等大数据工具，配合另外一些开源分析软件，但对个人挑战大。如果中小型企业，可以使用永洪科技的大数据BI。以后可能会有大数据在线分析平台，个人可能会有更多应用可用。

有什么商业分析工具的app值得推荐？

商业分析，接地气地说，就是琢磨怎么赚钱多。目前，商业数据分析与应用能力已经成为企业很重要的一项核心竞争力，不少公司在信息化的热潮下，上了BI等现代化的信息系统。那么，市面上哪些商业分析软件表现优异，好评如潮呢？

1、FineBI

国内BI产品，帆软的产品，算是国内做数据分析领域口碑较好的一家了，产品页更切合国内的报表样式需求。有分析、可视化、数据挖掘等功能，功能也很全面，有点像国产版tableau。有权限管理和决策分析平台，能按主题管理报表。

个人免费，商业部署性价比高。

免费试用FineBI

2、Qlikview

曾是连续七年全球增产速度最快的BI产品，Gartner曾把它列在Leaders象限和Tableau并列为Magic Product。和Tableau的重点倾向不同，Qlikview是一个完整的商业智能软件，主要特点是开发和使用简单，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些。总的来说，它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。

缺陷也很明显，受限于用户数（也就是说价格）和设计报表的复杂程度，只能用于少数几个管理层人员，广大的中层干部的报表问题，其实是没有解决。

3、Tableau

可视化最佳，Gartner榜首。功能丰富，数据可视化独具特色，大数据处理速度也非常快。Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。

4、IBM CognosCognos

传统商业智能工具的领先者，在国内占领的份额不少，功能全面，学习者众多，但最近几年状态有所下滑。Cognos集成度较低，快速用户新建报表能力并不强大；OLAP功能很强大， 操作反应速度快，但是初次上手比较难。

当然，在熟练使用后，可以做的分析有很多，支持任意角度的分析操作。Cognos图表样式较少，OLAP模式下不能制作列表，且只能进行简单的过滤查询操作。

5、power bi

人人都会Excel，多以上手这个工具很容易过度。个人使用免费，产品还在快速迭代，功能还不稳定。个人觉得更偏向于个人使用，商业部署不推荐。

6、观远

观远数据定位于新一代的数据分析与商业智能解决方案。底层依托先进的Spark技术，可支持对海量数据快速响应和处理需求。另外，它将BI与AI结合，用AI预测引擎填补人工运营的前瞻性与实用性，实现数据追人、智能预警等自动化分析，可使分析和决策上一个量级。

平台操作界面也挺具备现代感和智能感的。

7、永洪

永洪BI在产品能力上还算不错，特别是大数据性能方面，同样可以支撑亿级数据的抽取和分析，而在服务方面则表现一般，关于产品的介绍和学习资料都比较匮乏，价格上中规中矩，其实整个BI产品线中，价格主要就2个断层，国内软件一个档次，国外软件又是一个档次。

8、SAP BO

传统商业智能工具的代表之一。从产品体系架构上看，SAP BO是由一些列收购的工具组成，不同的BI功能适用于不同的场景，并非由一个统一的架构。

BO虽然有着比较强大的OLAP功能，显示方式比较像excel，操作直观，上手容易，但报表效果较差，单一。BO缺少真正的OLAP服务器，没有MLOAP功能，如果要实现这个功能，就必须连接第三方的MLOAP服务器。

最后，如果商业智能产品都在一个水平线上的话，没有最好，只有适合。关于工具的选型，建议：上任何系统，请从需求、成本、基础、未来角度，上上下下，前前后后考虑周全。最好还要试用。例如FineBI都可以试用的。