京東數據分析工具有哪些

❶ 京東數據分析工具（三）：如何判斷紅藍海市場及行業前景

電商行業的飛速發展讓如今已知的市場空間變得越來越擁擠。在紅海中，殘酷的競爭也讓紅海變得越發白熱化。而與之相對的，正是代表著新需求、新增長的未知空間。

而為了得到更長遠的發展，企業要做的就是努力去找到那片藍海市場。絕大部分的藍海市場都是由紅海內部衍生拓展出來的，少部分藍海市場則正在等待有人創造並設計出新玩法。不管不以何種方式，一旦我們想要突圍，就必須要用數據來加持，從而做出相對理想的判斷。

那麼如何去判斷紅藍海市場？如何合理預估行業前景？我們要學會利用各種工具去獲取自己想要的數據。

一、鯨參謀【紅藍海分析】

-快速確定細分市場未來潛力

在進入某個市場或拓展某個新市場之前，我們必須提前做好對新市場盡可能全面的了解，找准真正有潛力的市場，即使競爭激烈，也能保持較高增速。

通過圍繞價格帶和成交金額的同比和佔比展開，劃出四象限圖，即可快速定位不同市場的潛力。成交金額佔比代表市場空間和競爭程度，佔比越高，代表市場空間越飽和，競爭越激烈；成交金額同比則代表市場增長態勢，同比越高，說明市場發展趨勢越好。

舉例：以京東大家電行業為例，假如你打算推出一批1500元左右的洗衣機，但通過下方四象限圖，會發現這個價格帶的洗衣機，落在同比低且佔比低的象限內，則說明這個品類當前已經處於成交少、增速也少的時候，證明該市場已經不活躍了。這個時候就要謹慎投入。

但如果你要投入的品類，處於佔比低同比高的情況，就說明這個品類雖然交易不多，但增長勢頭非常強勢，值得提前卡位。結合價格帶水平，更容易了解細分市場的發展現狀與未來發力點。

二、鯨參謀【屬性分析】

-洞察到細分市場的消費趨勢

在了解行業的競爭力情況之後，倘若確定投入資源，那麼就需要進一步了解該市場目前以及未來可能隱藏的流行趨勢，這樣能夠迅速直擊消費者心智，縮短達到目標的時間。

在不同品類會有不同維度的屬性類別，與 【 紅藍海市場分析 】 一樣，通過四象限圖，可以快速找到目前潛力最大的優勢屬性，即消費者群體的需求集中點，並迅速做好新品布局和產品升級。

同樣以洗衣機品類為例，目前洗烘套裝的成交金額較去年增長最快，並且佔比還處於較低的狀態，比較適合企業做好這塊領域的新品布局。

三、鯨參謀【多維度排行榜】

-精準鎖定競爭對手

官方排行榜以及自己的了解上基本都是頭部品牌、頭部店鋪以及熱銷商品，而腰部店鋪無法去對標，也無法明確到底誰是自己真正應該對標的競店和競品。那麼利用鯨參謀的電商數據可以聚焦於細分市場，TOP100的品牌、TOP200的店鋪一覽無余，還可以通過「搜索」功能更有針對性地查看店鋪和商品的排名情況，了解到不同市場的競爭態勢。

可以通過了解和自己相似定價的同行中，當前銷售情況較好的店鋪和商品有哪些，進而分析對方的運營策略，做好應對方案；也可以從不同產品風格、布局等多維度數據中看到同行的表現，幫助店鋪進一步做好渠道的精細化運營。

❷ 電商數據分析需要哪些工具呢

進行電商數據分析，找一個靠譜的數據分析平台就可以，情報通是市面上電商數據分析比較好的工具。

情報通可以提供淘系數據，包含天貓和淘寶的全類目行業銷售數據、品牌銷售數據、熱銷寶貝數據、價格分布數據、站內推廣數據、熱搜詞數據等，基本滿足日常調研的幾個維度。使用情報通，需要按照套餐付費，基本上老客戶都是常年合作的，可以詳細的查詢到行業數據銷售數據等。目前情報通能看到國內電商平台淘系、京東的行業數據，境外Lazada等平台的行業數據，以及抖音直播平台的電商數據等。

要想了解更多關於電商數據分析的問題，建議關注情報通。情報通中的店鋪分析模塊可以查看競爭對手、自己和分銷渠道等任意店鋪最近、本月和上月所有寶貝銷量、均價和銷售額，每天密切跟蹤競爭對手、自己店鋪和分銷渠道等任意店鋪改名、調價每個記錄，通過製作各版塊分析圖支持同比數據，通過分析找到全新表現出色的分銷渠道。

❸ 數據分析需要掌握些什麼知識

要想成為一名專業的數據分析師，就需要滿足數據分析師的職業要求。數據分析師的職業要求可以總結為以下幾個方面。
（1）掌握統計相關的數學知識
和統計相關的數學知識是數據分析師需要具備的基礎知識，數據分析師可以根據自己的能力和水平學習相關的統計學知識，初級數據分析師和高級數據分析師需要對統計學知識掌握的程度是不一樣的。
如果你是初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力就可以，如果了解常用的統計模型演算法那會是你的加分項。
對高級數據分析師來說，只了解基礎的統計學知識是不夠的。統計模型的相關知識是高級數據分析師必備的能力，最好對線性代數(主要是矩陣計算相關知識)也有一些了解。
「工欲善其事，必先利其器」，要成為一名合格的數據分析師，會使用數據分析工具非常重要。這里所說的工具也就是數據分析軟體，例如Excel、SPSS、SAS等。由於Excel通用性強、使用門檻低、功能強大，所以深受數據分析人員的喜愛，也是數據分析師必須掌握的一個數據分析工具，本書所涉及的數據分析內容均使用Excel進行講解。當然，數據分析師也可以根據自己的能力選擇性的掌握SPSS和SAS等進行高級數據分析的工具。
對於初級數據分析師來說，掌握Excel是硬性要求，必須能熟練使用數據透視表和公式，會使用VBA(一種宏語言)的話則是你的加分項。
對於高級數據分析師來說，使用數據分析工具是核心能力。VBA是必備技能，至少熟練使用SPSS/SAS/R其中的一種，可以根據具體情況選擇掌握其他分析工具(MATLAB)。
不過，電商數據分析人員除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地軟體外，還需要掌握像生意參謀、京東商智等專門的電商數據獲取和分析工具。
（3）理解業務
對業務的理解是數據分析師所有工作的基礎，無論是數據獲取方案、指標的選取還是得出最終結論，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
但是要學習和掌握業務知識需要長時間的積累，成為業務專家非常不易，數據分析師則是在業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則在數據分析工作中誰指導誰都是個問題。
學習業務知識的方法有很多，以前的分析報告和取數案例都可以拿來研究，當然這也是一個循序漸進的過程。
（4）掌握數據分析方法
做數據分析一定要了解數據分析的方法、應用場景、使用過程以及優缺點，能夠根據具體情況在實際工作中靈活應用，確保數據分析工作能夠有效開展。
基本的數據分析方法有：平均分析法、分組分析法、對比分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價分析法、矩陣關聯分析法等。
高級的數據分析方法包括：聚類分析法、回歸分析法、類別分析法、因子分析法、對應分析法等。在做數據分析時，應該在明確目的的前提下選擇適合的分析方法。
（5）了解基本設計原則
數據分析師需要通過圖表把自己的分析結論和觀點展現出來，根據相關的設計原則對圖表進行調整，可以使數據分析結果一目瞭然。

❹ 哪些淘寶、京東同行數據分析軟體比較好用

淘寶數據分析推薦使用《癩蛤蟆工具箱》，《癩蛤蟆工具箱》是一個集查詞驗號，分析競品、競店，優化直通車，分析市場大數據，採集下載圖片買家秀，查詢淘客訂單等於一體的運營必備工具箱。

對於現在的運營來說，運營的核心已經逐漸從玩法過渡到了產品。以產品為核心，玩法為輔助的方式進行運營。不能再浪費大量時間在數據分析上面。應該合理的利用工具分析數據，解放運營的雙手，去更多的考慮核心的產品問題以及相關玩法。

推薦去癩蛤蟆工具箱學習相關知識，癩蛤蟆工具箱在同類電商培訓機構中位列三甲，學院雲集眾多具有豐富實戰經驗的電商名師講授干貨知識，為社會輸送數萬名優秀電商人才。

更多問題請咨詢癩蛤蟆工具箱客服！

❺ 大數據可視化工具都有什麼

大數據可視化工具有很多，其中就有思邁特軟體Smartbi。我們常常聽說的數據可視化大多指狹義的數據可視化以及部分信息可視化。根據數據類型和性質的差異，經常分為以下幾種類型：

1、統計數據可視化：用於對統計數據進行展示、分析，一般都是以資料庫表的形式提供，常見的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；

2、關系數據可視化：主要表現為節點和邊的關系，比如流程圖、網路圖、UML 圖、力導圖等。常見的關系可視化類庫有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；

3、地理空間數據可視化：常見類庫如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；還有時間序列數據可視化（如 timeline）、文本數據可視化（如 worldcloud）等等。

數據分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

❻ 常用的淘寶數據分析工具有哪些，請舉一個

常用的淘寶數據分析工具有哪些，請舉一個

我現在是生意參謀+BDP個人版
1、生意參謀（還有京東相關的數據平台）：開淘寶的小夥伴一定都有用生意參謀，每天都能看淘寶的相關數據，數據維度也很全，但是生意參謀不能追訴較久前的數據，這是很蛋疼的一件事，數據對於做生意的人來說是多麼寶貴的，數據沒有存儲下來怎麼行啊，數據可是很值錢的啊，崩潰~
2、BDP個人版：這是我無意間某個電商群發現的數據分析工具，簡直是大發現，不僅解決了數據存儲的問題，而且我開了京東和天貓兩家店鋪，每天都要切換、分析各個平台的數據，太累了，我現在是這樣，把兩個平台的數據都導出excel，然後放到BDP的本地同步神器，只要平台的數據更新了，BDP中的數據&數據圖表（圖表類型也很多，不是單純的數據了）結果也隨之更新，數據分析就不需要重復了，一次即搞定，大大提高我的效率啊！

常用的數據分析工具有哪些？

1.QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。系統具有如下特點：
提供了專門在大型資料庫上進行各種開採的功能：關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。
各種開采演算法具有近似線性（O(n)）計算復雜度，可適用於任意大小的資料庫。
演算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。
為各種發現功能設計了相應的並行演算法。
2.MineSet
MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖蘆畢掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發沖嘩猜掘、理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點：
MineSet以先進的可視化顯示方法聞名於世。
提供多種 萃誥蚰J健0 ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J健⒐亓 嬖頡⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾 取?br>
支持多種關系資料庫。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過SQL命令執行查詢。
多種數據轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數散型據，轉換數據類型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。
操作簡單、支持國際字元、可以直接發布到Web。
3.DBMiner
DBMiner是加拿大SimonFraser大學開發的一個多任務數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關系資料庫和數據開採集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發現各種知識。DBMiner系統具有如下特色：
能完成多種知識的發現：泛化規則、特性規則、關聯規則、分類規則、演化知識、偏離知識等。
綜合了多種數據開采技術：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發現多級規則、元規則引導發現等方法。
提出了一種互動式的類SQL語言——數據開采查詢語言DMQL。
能與關系資料庫平滑集成。
實現了基於客戶/伺服器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統。

數據分析的概念太寬泛了，做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的？是個人用還是企業、部門用呢？應用的場景是製作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析？
那就說說應用最廣的BI吧，企業級應用，其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分，主要用於數據整合，構建分析，展示數據供決策分析的，譬如FineBI，是能夠」智能」分析數據的工具了。

營銷人常用的數據分析工具有哪些

Power-BI和FineBI吧
Power-BI
Power-BI是專為中小企業提供決策分析的軟體。在BI市場迅速發展的時代，功能齊全而且在逐步完善還是ok的，就是在環境搭建這塊比較麻煩，官方網站也不是很好。
FineBI :finebi./
個人來說比較推薦，有個ExcelView的功能特別愛，選取欄位時可以直接在熟悉的excel中選取，平時最頭疼的就是記不住資料庫里欄位的結構和名稱，看著特別抽象，FineBI解決了這個困難。你可以先去再官網下個免費版的試試，感覺算是國產中的良心軟體。

推薦一款好用的淘寶數據分析工具

我一直用的是知數寶，不過是付費的，功能還是很齊全的，對於我開店來說很有幫助

這是什麼淘寶數據分析工具

應該是數據魔方吧

網站數據分析工具有哪些

還是系統地學習一下CPDA項目數據分析師的課程比較好

excel數據分析工具有哪些功能

數據分析軟體有哪些最常用的是spss，屬於非專業統計學的，當然，沒有統計功底還是很難用的。sas是專業的統計分析軟體，需要編程用，都是專業人士用的。

大數據分析工具有哪些

1. 開源大數據生態圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。 開源生態圈活躍，並免費，但Hadoop對技術要求高，實時性稍差。 2. 商用大數據分析工具 一體機資料庫/數據倉庫（費用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 數據倉庫（費用較高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 數據集市（費用一般） QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展現 用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Z-Suite等等。