池网科技 一、评论数据采集的软件工具有哪些？
采集评论数据，可以用博 为小帮软件机器人，
不管是网页端还是说应用软件，里面的数据都可以用小帮采集，评论数据也属于此类，一般情况下采集都是用人工的复制粘贴出来的，小帮可以把这个操作自动化，自动的采集评论数据，汇总成EXCEL ，效率大大提升
二、数据治理十大工具？
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
三、有什么工具软件可以分析亚马逊数据？
4KMILES——作为亚马逊首家spn服务商，一直秉行着和亚马逊一样的服务理念：客户至上。我们不断更新迭代为卖家提供更好更优质的服务。下面是我们的主要功能。基础功能注册即可免费实用，不收费。
一：数据报表
多店铺立体化销售分析、利润统计，让卖家告别人工统计，高效运营实时同步销量，销售额，广告费，FBA库存量产品销售表现：流量，订单量，listing评分，转化率，退货率实时利润统计：基于销售额，广告费，采购头程成本，退换货，促销费等计算毛利润和毛利率
二：智能广告管理
多维度广告报表和定时任务，实现精细化广告管理，提升效果，降低花费及时准确精细化的广告报表定时开关，充分展示广告，避免广告的恶意无效点击广告词排名监控，定时追踪广告词排名，保证广告展示效果自动调价，根据AcoS、销售额、转化率设置规则，告别人工
三：智能CRM系统
多店铺邮件系统集中管理，告别后台接收和回复亚马逊站内信多店铺邮件集中管理，提升客服效率多模板定时定点根据订单给买家发送索评邮件，提升300%留评率
四：库存对账
安全高效的索赔助手自动生成case模板和路径，检索180天内所有可索赔的case通过审核后光速索赔对应金额或库存，安全无风险
五：智能补货
库存管理
行业销量分析
库存预期配置五：智能补货
库存管理
行业销量分析
库存预期配置
四、数据分析工具类软件，好用的有哪些？
对于初学者来说我觉得Excel是足够的，我建议题主可以坚持住Excel这条道路！人的精力是有限的，预期每个软件都会一点儿，不如把一个软件彻底搞精通！搞精通之后你再学其他软件就会轻松的多，这样一种路径其实是性价比最高的！
虽然我自己不是专业的数据分析师，但是现在天天面临着非常多纷繁复杂的数据，并且也在管理着一个大概7个人的团队，虽然我确实是不太想学新东西了，但是形势所迫，不得不利用业余时间给自己充充电，也专门报了个数据分析的班，上了几堂课之后还真有了点儿兴趣，主要是数据分析那种可以透过表面看到背后本质原因的功能吸引了我！
我这里举一个我课程中遇到的实际数据分析案例：假设你们公司有一款本地服务类app，最近发现日新增用户数明显下滑，领导看到之后很不开心，要求你马上分析出造成新增用户下滑的主要原因是什么？
其实这种问题在我的日常工作中也是非常常见的，毕竟大多数的公司不是搞慈善的，都是要以盈利为目的，而领导能看到的最直观数据就是总收入啊、总用户数量啊、总点击率等等！一看数据不理想，第一时间就会找到直接负责人问个所以然！你回答不上，那印象分就会大打折扣！
所以作为团队的负责人我必须要完成三件事：
第一步是明确问题，我至少要先确定领导看到的数据是真实准确的数据，别领导那看到的是错误的数据，那我不就当冤大头了！
第二步是分析原因，我必须得给领导分析出个一二三，说的不好听点儿，就是把自己摘清楚，甩一部分锅出去，用客观的数据告诉领导，造成这一不好看到结果不止我们团队的自己的原因，还有其他部门的问题！
第三步是提出建议！向领导争取资源，打一个翻身仗，证明自己和自己的团队！
如果你对这个案例感兴趣的话，不妨也来听听这套由知乎知学堂推出的数据分析先导课，反正对我还是有启发的，基本属于白送！
下面我就带大家一睹为快，看一看如何利用数据分析的思维走好这三步！
1. 第一步明确问题
明确问题前我们首先要确认这个数据的真实性，经确认这些数据来自于产品后台，真实准确。从数据中我们可以明显看出在4月10日用户出现了一个大幅下滑，随后便一直维持在低位！
其次我们要看一看历史同期水平如何？也就是我们要把眼光放的长远一些，拉长数据维度，为此我们找来了22年的同期数据，发现2022年曲线整体平稳，没有周期性下降，由此确定2023年4/10- 4/13的数据确实存在异常，需要进一步分析原因。
2. 第二步分析原因
分析原因阶段，常见的分析方法包括：多维度拆解分析方法、假设检验分析方法。具体来说是首先使用“多维度拆解分析方法"对问题进行拆解，将一个复杂问题细化成各个子问题；再对拆解的每个部分，使用“假设检验”找到哪里出了问题。
首先我们进行多维度拆分，我们这里按照前面提到的性别、年龄、城市和渠道维度进行拆解。
随后使用假设检验分析方法，分别假设：是性别原因、年龄原因、城市原因和渠道原因，导致新增用户数下降。
①是否是性别原因：我们先收集一下3/10-4/9每天的男性比例和4/10-4/13的男性比例，如下图所示。很显然3/10-4/13的性别比例变化非常平稳，因此说明性别原因不是造成新增用户下滑的原因。
②是否是年龄原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的年龄分布情况，我们发现两个时间段内23岁以下用户的分布存在明显差距，因此说明23及以下年龄段出现数据异常是造成新增用户下滑的一个原因。
③是否是城市原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的城市分布情况，我们发现两个时间段的城市分布没有太大区别，因此说明城市原因不是造成新增用户下滑的原因。
④是否是渠道原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的渠道分布情况，我们发现两个时间段除抖音推广页渠道外基本没有太大区别，因此说明抖音推广页出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。
至此我们分析出来了两个造成新增用户下滑的主要原因，一个是23及以下年龄段异常，一个是抖音推广页异常，如下所示：
除此之外，我们还研究了一下点击率和下载率是不是也出现了问题，最终影响到了用户新增，我们又爬取了3/10-4/13时间段内APP点击率、下载率和注册率的数据，从图中我们可以看到点击率和下载率都是处于正常波动范围内，而注册率与新增用户高度吻合，在4/月10日出现了断崖式下滑！因此说明注册率出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。
至此，我们已经分析清楚了造成新增用户下滑的3个主要原因！
3. 第三步提出建议
针对我们刚刚找出来的3个造成新增用户下滑的主要原因，我们对症下药提出了3个建议：
①调研23岁及以下用户喜欢的内容和板块，增加设计风格
②抖音素材轮换，A/B测试效果更好的素材
③开展用户调研，搞清楚为什么用户注册难：不喜欢产品风格?/板块不满足预期?/注册流程太复杂?/没有新手引导?
经过以上的这三步，我们可以说是形成了一个数据分析的闭环，从明确问题，到分析原因，再到提出建议，一气呵成！从枯燥的数据中我们居然分析出来了造成新增用户下滑的主要原因，并且还提出了改进意见！我觉得这就是数据分析的本质！
我拿着这样一个数据分析报告去找领导汇报，我想领导的火至少消了一般，至少我们找到了原因也给出了解决方案，只听领导你下令，我好好执行了！
如果你觉得上面这个实际案例看起来很过瘾的话，但这套课程应该很适合你，因为这套课程包含了大量互联网大厂的实例分析，并且是由当今数据分析课程培训领域的两位大牛亲自授课：
猴子老师拥有10年数据分析从业经验，中国科学院大学硕士，知乎数据分析首席讲师，BI数据分析大赛专家评委，科普中国作家，著有畅销书《数据分析思维》，知乎30w+粉丝答主！
Eva老师拥有8年经济分析从业经验，悉尼科技大学软件工程硕士，知乎研职在线教研负责人，曾任澳洲CoverHero保险管理APP首席运营官，具有丰富的数据分析经验！
仅需0.1元，我觉得值得给自己一个机会试一试，感受感受数据分析的魅力，最重要的是精通数据分析，请相信我你的职场之路会走的更加顺畅！
我是正男 @工藤正男 ，一个多读了几年书的博士，你的点赞、收藏和关注是对我最大的支持！每周五晚8:00视频号直播，敬请关注！
五、数据分析工具软件
博客文章：数据分析工具软件的使用技巧
随着数据时代的到来，数据分析工具软件在各行各业的应用越来越广泛。作为专业人士，掌握一款优秀的数据分析工具软件，对于提高工作效率和数据质量至关重要。本文将介绍一些常用的数据分析工具软件，并分享一些使用技巧，帮助您更好地利用这些工具软件进行数据分析。
1. Excel
Excel是一款广泛使用的数据分析工具软件，它具有强大的函数、图表和数据透视表等功能，可以帮助用户轻松地进行数据分析和可视化展示。在使用Excel时，需要注意数据格式的统一，合理使用函数和公式，以及合理布局表格和图表，以便更好地呈现和分析数据。
2. Python
Python是一种流行的数据分析语言，它具有易学易用的特点，适合初学者入门。利用Python，可以轻松地处理和分析大规模的数据集，并使用各种库和框架进行数据可视化、机器学习和人工智能等方面的应用。对于初学者，建议先掌握基础语法和常用库，再逐步深入学习。
3. R语言
R语言是一种专门用于统计分析的高级编程语言，它具有丰富的统计和机器学习包，可以方便地进行数据分析和建模。对于需要进行高级统计分析的用户，R语言是一个不错的选择。在使用R语言时，需要注意数据的清洗和预处理，以及合理选择统计和机器学习包。
4. Tableau
Tableau是一款快速、易用的数据可视化工具软件，它支持多种数据源连接，并提供了丰富的可视化图表和仪表盘功能。使用Tableau，可以轻松地进行数据分析和数据可视化，并快速创建出高质量的报表和报告。
综上所述，以上这些数据分析工具软件各有特点，适合不同的应用场景。在选择和使用时，需要根据实际情况和需求进行选择，并注重数据的清洗、预处理和呈现等方面的技巧。
六、处理大容量数据表格的工具？
用excel的数据透视表功能，强大的数据能力
七、好用的数据分析工具（软件）？要能做数据可视化？
实用的数据可视化分析软件需要做到以下几点：1、产品足够稳定避免出现数据连接中断，数据显示错乱等问题。企业数据多且杂，一旦出现了数据错乱将会是一个巨大的工作负担。你或许要花上比之前多好几倍的时间进行补救。2、具备实时分析功能企业的发展是争分夺秒的，市场随时在变化，决策随时需要调整，因此若能保证数据实时性，能够处理大数据量。对企业的经营来说将会是一大助力。3、样式要求较高报告毕竟是给上司层看的，简洁明了的样式不仅能让人心上愉悦，也更容易让人一眼看到突出的重点，让看报告的人快速了解数据，做出科学决策。4、同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备自适应任意终端伴随而来的是企业办公的多元化,企业的管理也要突破时间和空间的限制,随时随地地查看企业运营状况,及时作出分析脱离电脑端限制，能实现移动端实时监测查阅数据。毕竟对许多企业高层来说，若是在路上也能随时查阅实时数据，掌握企业经营动态变化，将使工作更高效。5、支持多种数据源有些公司需要处理多种不同的数据源，因此如果数据分析软件能支持多种数据源，处理数据将更加高效便捷。6、数据挖掘需求通过预测数据变化趋势，以起到对相关政策下达的导向作用，并对后续政策实施的导向作用。7、自动识别功能也就是能够适度识别关键数据的错误并进行标记。使用的数据正确了才能提供科学数据支持。这是很重要的一点。8、操作简单方便数据可视化分析软件本身就是为了提高企业数据分析效率，为决策提供科学数据支撑而诞生的。因此在使用方面，为了保证其高效，要求其操作简单方便。奥威推出采用ZUI新的前后端技术的大数据可视化分析软件(OurwayBI)，更快更强更酷，独有的内存OLAP，轻松完成分析模型创建，高性能百亿数据分析秒级响应，基于H5，一次开发，自适应设备，优化极致移动体验，集合任意业务系统数据，打破信息孤岛，实现企业内部数据的打通和共享。拖曳式操作，业务员也可以快速上手。经过数十年的发展，商业智能BI如OurwayBI已经发展地比较完善，功能齐全、稳定性高、运行速度快、操作方便简单，同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备以及多种数据源。
八、数据清洗工具？
答 数据清洗工具是一种常用的数据处理软件，用于处理大规模数据集，从而为数据分析人员提供可用的无误的数据。通过使用数据清洗工具，可以检测输入数据中的异常值、缺失值、重复值以及包含异常和错误数据的字段，并对检测到的不规范数据进行清理，从而有效提高数据的质量。
常见的数据清洗工具包括Excel自带的数据清洗工具和外部独立的数据清洗软件，如BigML数据清洗工具、RapidMiner数据清洗工具等，这些数据清洗工具都能够有效地扫描数据集，并自动识别异常和错误数据，从而大大降低数据清洗成本。
九、大数据工具？
windows10
大数据工具主要有：FineBI、Excel、Hadoop、Cascading、HBase等。
Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
FineBI是一种自助式BI专用大数据分析工具，是一种用于大数据分析的完善产品。
hadoop作为一款开源分布式集群常常被用于大数据分析后台数据存储。
Cascading是一款基于Hadoop的应用程序开发平台，提供商业支持和培训服务。
HBase是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，这是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。
十、突破数据限制，解读海量数据的软件工具
背景
随着互联网的迅猛发展和科技的进步，大数据已经成为当今社会的热门话题。众多企业和组织积累了海量的数据，但如何从中提取有用信息成为了一个巨大的挑战。解析和显示海量数据变得迫切而重要。因此，现如今市场上涌现出各种软件工具，以帮助用户处理和显示大数据，提升业务和决策效果。
海量数据挑战
海量数据的处理和显示存在着一系列的挑战。首先，海量数据的存储和传输成本很高，数据量的急剧增长对存储系统和网络带宽提出了巨大的要求。其次，如何高效地处理大规模数据，从中提取出有用信息，是一项重要的任务。此外，海量数据往往具有复杂的结构和多样化的格式，这增加了数据处理和展示的难度。最后，从海量数据中提取有用的洞察力需要准确和快速的数据分析工具，以及直观和易于理解的可视化方案。
展示海量数据的软件工具
针对海量数据的处理和显示需求，市场上涌现出了许多功能强大的软件工具。这些工具通过智能算法、高效存储结构、并行计算等技术手段，帮助用户从海量数据中精确、迅速地提取有用的信息。同时，它们提供直观且易于理解的可视化界面，帮助用户直观地解读和分析数据。以下是几个知名的展示海量数据的软件工具：
- 1. 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，它们提供丰富的图表、仪表盘和图形化界面，帮助用户将复杂的数据以直观的方式展示出来。
- 2. 大数据分析平台：例如Hadoop、Spark等，它们通过分布式计算和并行处理的方式，高效地处理大规模数据，并提供丰富的分析工具和函数库。
- 3. 数据挖掘工具：如RapidMiner、Weka等，它们提供各种数据挖掘算法和模型，帮助用户从数据中发现有价值的模式和规律。
受益与帮助
通过使用这些展示海量数据的软件工具，用户可以更加全面地理解和分析数据，从中获取有价值的信息和洞察。这些工具提供了直观且易于操作的界面，使用户能够快速准确地对数据进行处理和分析。此外，有效的数据可视化帮助用户更好地展现数据之间的关联和趋势，使复杂的数据变得更加易于理解和沟通。通过这些软件工具，用户可以更好地利用海量数据，优化决策和业务流程，提升竞争力和创新能力。
非常感谢您阅读本文，希望通过本文对展示海量数据的软件工具有了更深入的了解。使用这些工具，您可以更好地处理和分析大数据，提取有用的信息，全面优化决策和业务流程。
