一、常用的內部數據獲取工具？

網絡數據采集。利用網絡爬蟲或者數據埋點等進行數據采集。

直接購買。目前有很多專業的數據服務企業，可以通過有償或者無償的方式將數據共享給數據需求者。

自行采集。根據要訓練的算法模型的需要，數據需求者可自行采集數據，也可以委托數據標注平臺采集數據

二、常用的數據分析工具？

1 有Excel、Python、R、Tableau等。2 Excel是一款功能強大的電子表格軟件，可以進行數據的整理、計算和可視化分析。它易于使用，適合初學者和小規模數據分析。3 Python是一種通用編程語言，具有豐富的數據分析庫（如pandas、numpy、matplotlib等），可以進行數據處理、統計分析和機器學習等任務。它的靈活性和擴展性使得Python成為數據科學領域的熱門工具。4 R是一種專門用于統計分析和數據可視化的編程語言，擁有豐富的統計分析庫和圖形繪制功能。它在學術界和統計學領域廣泛應用。5 Tableau是一款流行的數據可視化工具，可以通過直觀的圖表和儀表板展示數據，幫助用戶更好地理解和發現數據中的模式和趨勢。6 此外，還有其他一些數據分析工具如SPSS、SAS、Power BI等，根據具體需求和個人偏好可以選擇適合自己的工具。

三、常用的大數據工具有哪些？

大數據十大工具:

1.Apache Spark

2.Apache Flink

3.Apache Cassandra

4.Cloudera

5.Apache Kafka

6.Tensorflow

7.Flume

8.Tableau

9.QlikView (Qlik)

10.ElasticSearch

四、常用的數據處理工具？

數據分析最常用的軟件就是EXCEL，比如你要畫一些圖表，像折線圖、柱形圖、餅圖等，EXCEL還是很方便的。專業的分析軟件有很多，比如統計軟件SPSS和SAS，還有R軟件，MINiTAB。數據分析用什么軟件，還是要看你的數據類型和你的分析的目的，如果你需要建模，你可以用SPSS或者SAS，這兩個軟件是世界通用的，里面有很多自動的模型，你只需要進行一些預處理，就可以利用這些模型出結果，但是你要有較深厚的統計學知識，否則結果你會看不懂的。

一般的分析，用EXCEL就足夠了，比如數據透視表，可以做很多的分類匯總和篩選，能滿足你一般的分析需求。

五、十大常用測量工具？

常用的測量工具有測距工具、游標卡尺、螺旋測微、水平儀、量角器、經緯儀、六分儀七種。

1、測距工具：在裝修中常使用到測量距離的工具。從最早的普通的卷尺、鋼尺到現在的激光測距儀，可以說它的種類比較多，新的測距工具也不斷增加。

2、游標卡尺：由主尺和附在主尺上能滑動的游標兩部分構成，是一種測量長度、內外徑、深度的量具.

3、螺旋測微：又稱作螺旋測微量具，精準度比卡尺還高，而且使用起比較靈活。

4、水平儀：常用于測量角度一種工具，也可以測量一些微小傾角。

5、量角器：常見材質為塑料或鐵質，可以根據需要畫出所要的角度。常與圓規一起使用。

6、經緯儀：是一種根據測角原理設計的測量水平角和豎直角的測量儀器，分為光學經緯儀和電子經緯儀兩種。

7、六分儀：用來測量遠方兩個目標之間夾角的光學儀器。通常用它測量某一時刻太陽或其他天體與海平線或地平線的夾角﹐以便迅速得知海船或飛機所在位置的經緯度。

六、常用的內部數據獲取工具是etl？

不是etl，etl是指的數據的清洗轉換傳輸功具

七、常用的電商數據分析工具有哪些？

感謝推薦！電商運營常用的數據工具有很多，比如：

• 行業商品指數分析工具：阿里指數
• 貨品的查詢、采購、加工平臺：阿里巴巴
• 電商平臺數據分析工具：天貓生意參謀、京東商智等

以上都是電商領域的一些比較垂直和專業化的工具，在這里還要補充一款表格工具：SeaTable 表格，它是一款新型的在線協同表格和信息管理工具，在使用場景上非常廣泛。我們電商運營也可以使用。

比如用來做部門工作計劃表、運營美工協同工作表、電商銷售數據表、商品信息表、活動記錄表、直播記錄管理表、新媒體工作協同表等等。那為什么不用傳統的 Excel ，而用 SeaTable 表格呢？這是因為，它在信息數據的記錄和管理方面，要比 Excel 更加簡單易用。運營美工協同表：

新媒體運營協同表：

商品信息表：

當然了，這款表格功能很多，我們就不挨個介紹，僅從電商運營數據方面，簡單分享幾點。

1、圖片、文件、長文本、標簽等類型的數據，都能記錄在表格里

它的數據類型非常豐富，在表格里不僅支持數字（多種格式）、文本、日期（多種格式）這類基礎類型的數據，還支持圖片、文件、長文本、協作人、鏈接其他記錄等高級類型的數據信息。

比如數字類型，還支持選擇多種格式，在單元格里輸入數據后，就會自動以所選擇的數字格式來呈現；

用了圖片類型的列，就可以把圖片添加或直接拖拽到單元格里，支持多張，點擊就查看原圖、下載、刪除。還支持一鍵全部下載。

2、可快速切換查看不同角度的數據，整理和查看數據更自動靈活

在表上對數據的過濾、分組、排序等操作，要比 Excel 更加簡單易操作，比如用分組功能，就可以把表里的列進行自動分組，內容相同的記錄就會自動劃分到一組；用過濾器就可以篩選出我們想要的數據。這些功能可以單獨使用，也可以同時使用，非常方便。

而且它還支持在表上增加多個我們想要的數據視圖，每個視圖可以有不同的過濾、排序、分組等條件，設置完條件后，無論是已有的數據，還是新增的數據，在自動呈現在默認視圖的同時，還會自動進入到各個符合視圖條件的視圖里。對于整理數據來說更自動化，對于查看數據來說更加靈活，我們可以隨時切換查看不同的數據視圖。

3、數據可視化功能豐富，使用也更便捷

在 SeaTable 表格上，不僅可以在表上來查看數據，還可以通過地圖、時間線、日歷、圖庫等更直觀的可視化表里的數據。這些插件也不需要下載安裝，在表格上點擊下添加就可以使用。

比如地圖，就可以把表里的地址，自動顯示到地圖上，并且還能一鍵標記不同的顏色。

圖庫，就可以把表里用了“圖片”類型的列的圖片，自動以圖庫的方式呈現出來，并且還可以選擇展示表里的哪些列的信息。我們用來展示商品圖、設計圖等就會很方便。

4、統計分析數據更加簡單快速

它的統計功能，可以對表格里的各個子表的各個數據視圖的數據，進行統計，僅需選擇幾個簡單的參數就可以快速的創建出各種統計圖表，幫助我們完成對數據的分析。這些圖表會隨著表里的數據自動更新，不需要維護。點擊還能直接進去查看和編輯詳情。

上圖中“美妝產品原產地占比”統計圖設置：

以上，我們僅做簡單回答。它還有很多同樣方便易用的功能，比如：

表單就可以把收集的數據實時自動匯總到表格里。再結合視圖、統計功能，就能完成數據收集、整理、分析的自動化。

腳本功能，就支持對表格里的數據，進行自定義快速處理。

它還支持接入 API ，實現應用擴展，讓業務流程更加自動化。

其他就不再列舉了。更多使用案例和模板，可查看它的官網 SeaTable ，模板可以直接使用。

這款表格不需要我們下載安裝，電腦端和手機端登錄就可以在線使用，也有微信小程序，能隨時查看和編輯。

分享幾個案例鏈接：

八、三大常用的中文檢索工具？

這個三大常用的中文檢索工具包括中國知網、維普資訊和萬方數據庫。

中國知網是中國最大的文獻檢索平臺，收錄了全國學位論文和期刊論文，并且這些文獻的收錄非常齊全且示例強大。

維普資訊也是國內知名的文獻資源服務平臺，其核心功能與知網類似，主要提供學術期刊、研究報告等各類文獻資源的在線服務。

萬方數據庫是另一個國內重要的學術資源庫，同樣提供學術期刊、研究報告等各類文獻資源的在線服務。

此外，超星電子圖書數據庫也是一家提供深入內容的章節和全文檢索，部分文獻的原文試讀，以及高效查找、獲取各種類型學術文獻資料的一站式檢索的機構，擁有豐富的電子圖書資源，中文圖書目前已達百萬余種。

九、機差數據分析常用工具？

Tolerance機械公差查詢工具是一款用于機械設計中各種機械公差的查詢的軟件。Tolerance機械公差查詢工具可以支持Windows大部分系統，主要功能是一定程度上降低機械設計工程師的工作難度，提高工作效率，減少工作時間，提供機械設計中的各種機械公差查詢

十、電商做數據分析常用的工具有哪些？

老家是一個電商之城，自小時候我就對數據分析這塊耳濡目染，常用的工具清單列給大家，組合使用上大同小異，主要還是看個人習慣和公司引進等等。（所以我為啥學了分析化學？）

一、34個分析工具

（一）高頻使用工具

（二）查詢工具(查詢排名等)

（三）直通車關鍵詞分析工具

（四）大數據分析工具

（五）庫存管理工具

（六）裝修和圖片處理工具

以上工具基本可以滿足日常運營的數據分析。稍微花半個月就能掌握，不懂的就直接問它們客服即可。

有了魚竿，知道怎么釣魚才是最重要的。一堆數據在手，不知道如何從中挖掘關鍵寶藏，每個月那么多工具錢也是白花花的損失。

讓我們看看電商人日常的一些分析思路。

當然如果你還是剛接觸電商的小伙伴，在經驗上有所欠缺，或者希望在數據分析/工具運用上快速提升，得到一個好師傅的帶領。

那么我建議大家先聽一聽知乎知學堂系統準備的數據分析課程：從實際的數據分析場景應用環節，到商業數據分析的常見分析模型和方法，以及相關工具-資料的領取，都有高級數據分析專家帶著大家結合平臺真實案例進行實戰訓練-講解。

這對初期的入門提高很有效果，在看到效果之后，你也能堅持下去，而不是因為自學碰壁一再放棄。

二、電商人分析思路

本質上所有的分析都是為了打造爆品而生的。

（一）選品分析

選品主要是從大盤上/或者某個具體的類目上了解自己選擇的電商品類在該平臺上的可行性如何。

例如最簡單的某紅薯平臺，女性用戶居多，以男性用戶為消費決策端的產品就不好賣，當然你也可以把它們包裝成男朋友的禮物，自然還是能拿下很多用戶的。

選品分析能夠幫助了解當下季節應該主打什么類的產品。

比如說目前小家電在數碼家電的熱度就比較高，用戶的購買意向也比較好，更容易比大型家電有產出。

進一步搜索，你會發現最近賣的很好的是什么呢？加濕器。為什么呢？理由大家都懂的，疫情，生病-鼻塞-空氣干燥等等需求。賣家不就挖掘到一個好的切入口了嗎？

（二）競品分析

消費者從來都是：貨比三家，誰的好買誰的。

競品分析就是看看我們的對手賣家/對標賣家在賣什么？優勢在哪里，短板在哪里。可以從哪些地方學習，哪些地方補足。

現在的商業模式更顯差異化，有的買家注重質感，有的專注價格實惠，或者在產品細分上脫毛儀之類的，有些會注重冰感不痛，而另外的致力于效果絲滑。或者說附送超豪華的面膜按摩儀大禮包，終身換用服務等等。

每個競爭對手的商業策略都不同，通過競品分析，可以了解到對手的策略，以及他們吸引了多少相關的消費者，為自己的下一步策略提供很好的參考，在他們基礎上優化。

吐個槽：很像路上的奶茶店，當一家店火了以后，在它旁邊開一家裝修更好看更時尚的店，你就能把它打垮，直到下一家店也這么對你干。

（三）流量分析

切入話題，了解流量從哪里來，到哪里去。

像前陣子，不用說，世界杯-足球-梅西。關鍵熱詞。

電商的話也細分購物電商和興趣電商，傳統的電商是淘系京東等等需要什么了，再去買什么。新電商是發現什么需求，產出了就購買。

所以傳統電商要關注的是店鋪流量是從哪里來的，是首頁推薦/美工做的好，還是直通車的量高。

新電商的話要時刻關注話題的熱度變化。

像最近跨年，花的熱度就上到了很前面。另外就是普通話考試也出現了，點擊率高達 94%，非常恐怖。

所以我們可以查看花的細分熱點話題，顯示是煙花（過年嘛。），知道這才是熱度的關鍵。同樣的道理大家可以根據自己的品類，在細分的話題場景下進行流量場景細分上品。

羽絨服的話題細分就如下：北面羽絨/鴨絨羽絨服/清洗劑等等，就是目前的好切入口

（四）轉化分析

轉化分析是根據自己的店鋪最佳產品，和平均產品的點擊率/訪客量-付費/退貨率等等各項數據進行定期盤點優化。

根據好的模型數據方向，慢慢把較差的數據品效果優化，做好美工首圖，賣點營銷增加轉化，客服高質量回復，減少退貨率差評率等等。慢慢把店鋪優化完善。

（五）用戶分析

消費者分析，這個也可以細分很多點

價格區間：例如某寶的價格區間，有一個百分之x的人選擇了該價格區間的產品。那么定價該區間的更容易被接受。

消費者核心因素：可以關注消費者報告等等，例如汽車方面，大家會比較關注三大件，另外新能源車中最為詬病的問題是：續航里程以及內飾塑料件等等質量。可以通過這些信息查詢哪些地方是消費者決策的核心因素，以及降低差評率，防止投訴退貨率的重要點。

消費者信息調研：可以通過互聯網平臺/消費者評論區，商品評論/用戶調研等等，進行相關搜集，了解消費者關注的產品點，進行相應的改進。

以上就是一些非常淺顯的運營思路啦。

當然電商行業里，數據分析能力的高低和思維的廣闊度，帶來的投入效果都是不同的。

并非同質化的產品需要通過低價惡心競爭來獲取顧客，完全可以通過比如說母嬰產品大家更關心的安全呵護度，來提升自己的消費者信任感，同時也獲得更好的溢價收入。

切換賽道的模式也是如此，把男性的產品包裝為女性消費者送男朋友的禮物也是一種方式。

核心點還是在于，挖掘用戶的需求，為他們量身定制產品。固化消費者單人的習慣以及產品只依賴價格決定消費并不適用于當前的新時代了。

如果你想入門更深層次的數據分析課程，通過向一些大神學習，也變成能夠獨立思考，在電商領域獲得更多成績，提升自己的競爭力。

那么我蠻建議大家參與知乎知學堂的數據分析課程，它會通過一系類新平臺的數據分析項目：知乎/小紅書等等的真實數據講解，讓你了解到當前數據分析究竟是怎么樣的新模式。而不是固有的對著一堆數字套運算，出方差結果。

而且它是整理好的系統性課程，目錄大家也可以看看，基礎的入門有匯報數據/商業數據分析思維講解-進階的數據分析方法等等，能讓你在三天之內掌握優質的數據工具分析和十大方法。

當然因為是很有價值的課程，為了避免打醬油人士，特意設置 1分錢門檻，也能讓想要學習的寶寶們的聽課質量更高~所以放心加入吧~