为什么需要数据分析工具，国内主流数据分析工具有哪些

从字面上来理解，数据分析就是对数据做出分析然后得出一个结论。但是“数据”的范围很广泛，小到一个计量单位，大到亿万级别的数据集，都可成为“数据”。而“分析”就是以智慧思维的方法对某一事物做出合理的解释，最后得出结论。

一、什么是数据分析
从字面上来理解，数据分析就是对数据做出分析然后得出一个结论。但是“数据”的范围很广泛，小到一个计量单位，大到亿万级别的数据集，都可成为“数据”。而“分析”就是以智慧思维的方法对某一事物做出合理的解释，最后得出结论。综上所述，数据分析就是组织有目的地收集数，然后采用统计学或者概率论等数学方法，对收集来的大量数据进行分析，从而得出结论的过程。

二、数据分析的目的是什么

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据分析的目的概括起来有三种：现状分析、原因分析、预测分析。现状分析就是告诉你过去发生了什么，原因分析就是告诉你某一现状为什么发生。预测分析就是预测未来会发生什么。在实际应用中，数据分析可帮助人们对产品的整个生命周期作出判断，以便采取适当行动，提升有效性。比如，在企业里面，数据分析可以帮助我们掌握企业的商品出售情况、运营状况、产品的粘性和用户的特征等等。

三、数据分析的步骤
1、明确分析思路和目的
数据分析一定要带着业务目的，确定要从哪几个角度进行分析。比如对用户使用情况进行分析，以便对上线之后的新产品进行追踪；又或者分析用户在某段时间的留存情况，了解产生这种情况的原因，进行改进或优化；还有可能是对某种优惠券运营的有效性进行分析。
2、数据的收集
确定了数据分析的目的后，根据业务需求，建立数据指标模型，针对数据指标做数据收集。数据的收集可以使用数据库中的现有数据，比如订单数据、基础的用户信息等等；或者使用一些自己公司的或者第三方的数据分析工具进行埋点，拿到日志。
3、数据处理
想要得到高质量数据，必须对收集的数据，进行处理，包括数据抽取，清理，转换等。在进行最基本的数据汇总、聚合之后，我们就可以拿到比较简单的字段相对丰富的数据宽表。
4、数据分析
使用适当的分析方法及工具，对最终处理后的数据进行分析，挖掘出其中的价值，形成有效理论，支持企业决策。一般公司所需要观察的数据大致分为如下几类：
1）运营数据：新增用户数，月活、周活、日活；
2）商业数据：付费用户数，付费率客单价，付费金额等；
3）用户数据：用户留存、用户生命周期、用户类型、用户客单价；
4）商品数据：商品售卖情况，毛利分析；
5）产品数据：关键页面的PV、UV。

四、数据分析工具推荐
这里给大家推荐的是亿信华辰历经15年自主研发的一站式数据分析平台——亿信ABI。首先，亿信ABI融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；其次，对接各种业务数据平台、数据库和数据仓库，对各种数据进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求；最后还提供复杂报表、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求，满足所有不同用户角色的需求。