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推薦8款網路行銷數據分析工具,商務營銷更精準

網路行銷不可或缺的工具之一數據分析,不論是執行前市場調查,執行中的效果映射,最終執行結果,每個環節都有數據產出,每個數據的背後代表一種執行方針,數據分析會影響執行改善的策略,說明數據分析的必須性,介紹下列8款數據分析工具,創新的行銷策略搭載數據分析工具,使得網路營銷有更傑出的績效。

Knime

Knime(Konstanz Information Miner)是一個很好的大數據工具,可用於衡量流程的性能。它是一個提供數據集成和處理的開源平台。除了集成和處理,Knime 還可以作為 SAS 替代方案,提供商業智能、企業報告、CRM、數據挖掘、數據分析、文本挖掘、集成等。

開发語言:Java

當前穩定版本:Knime Analytics Platform 4.0

主要特點:

1000 多個例程用於進行數據分析。

並行執行節點以對海量數據集執行覆雜的分析工作。

集成 MongoDB,可訪問 MongoDB 的 JSON 文檔對數據進行操作。

免費數據流執行引擎(DataFlow Execution Engine)提供更高吞吐量和性能。

RapidMiner

RapidMiner 是一款跨平台的數據分析工具,對於數據挖掘、預測分析和機器學習技術來說,都是非常好的選擇。除了這些應用外,它還可以用於原型開发、研究、應用程序開发和教學目的。

開发語言:Java

當前穩定版本:RapidMiner 9.7

主要特點:

基於圖形化用戶界面的平台,無需編寫代碼即可使用此軟件執行任務。

拖放界面可以生成出色的模型。

易於配置的圖表,通過各種可視化元素來說明見解。

采用嚴格的模塊化方法,可避免在模型訓練期間泄漏預處理步驟信息。

TerraStore

TerraStore 是最好的開源大數據工具之一,它具有可擴展性、安全性和快速性。這款工具操作流暢,沒有任何覆雜性。該工具還提供了大數據集的分區以及每個文檔的一致性。同時減少了對查詢和函數的處理,使得分析更加直觀。

開发語言:Java

當前穩定版本:TerraStore 0.8.2

主要特點:可擴展數據層;每當新節點加入,舊節點脫離時,能夠自動對文檔進行分區和分发。

每當網絡流量增加時,可擴展式計算就會增加。

本質上具有彈性;在不停機的情況下可向正在運行的集群添加更多節點或從中刪除更多節點。

分布式文檔存儲,支持單集群部署和多集群部署。

對大量數據進行分析或檢查,以发現模式、關系或創建有用的見解,從而做出更好、更明智的業務決策。它使用統計和預測建模來分析數據集。

Splunk Hunk

Hunk 是一個內部部署的大數據平台,可對 Hadoop 和 NoSQL 數據存儲中的數據進行探索、分析和可視化。它為數據集探索提供了一種無需編碼的快速方法。使用 Hunk 並不需要是一名程序員或者設計師,因為 Hunk 直觀而直接的設計很容易提供完整的可視化效果。

開发語言:C++、Python

當前穩定版本:Hunk 6.4.11

主要特點:

Splunk 搜索處理語言(Splunk Search Processing Language,SPL),用於以交互方式對數據進行探索、分析和可視化。

Splunk 虛擬索引(Splunk Virtual Index)技術結合了 SPL,提供了無縫的 BI 體驗。

通過將索引數據歸檔到 Hadoop 來節省空間。

響應式大數據軟件,可簡化在智能手機、台式機和平板電腦上的工作。

MmongoDB

MongoDB 是一個面向文檔的 NoSQL 數據庫,是開源的大數據工具之一。它支持各種操作系統,如 Windows、Mac、Linux、FreeBSD 和 Solaris。NoSQL 提供了高性能和敏捷的大規模數據處理。它將原始數據或非結構化數據存儲在多個處理節點和服務器上。

開发語言:C、C++、JavaScript。

當前穩定版本:MongoDB 4.2

主要特點:

MongoDB 中的聚合運算處理分組的數據,以提供單個計算結果。

通過在大型數據集進行臨時查詢,可以提高執行速度,從而提高性能。

覆制有助於數據庫為防故障機制提供冗余。

因為 MongoDB 有索引和覆制功能,所以查詢響應速度更快。

Hadoop

Hadoop 是最流行的軟件框架之一,它為大數據集提供了低成本的分布式計算的能力。使 Hadoop 成為功能強大的大數據工具之一的因素是其分布式文件系統,它允許用戶將 JSON、XML、視頻、圖像和文本等多種數據保存在同一文件系統上。

開发語言:Java

當前穩定版本:Hadoop 2.1

定價:開源、免費許可。

主要特點:

可高度擴展,通過存儲和分发大量數據集來處理大量數據。

因為它有 Hive 和 Pig 等綜合分析工具,因此非常適合用於研究和開发。

通過跨高度可擴展的 Hadoop 集群使用 Hadoop 分布式文件系統(HDFS)快速訪問數據。

利用生態系統的方法對數據進行采集、整理、處理、分析和可視化。

通過對數據進行分塊處理,在不同的節點上擁有不同的副本,從而可以在不利的條件下實現容錯。

Cassandra

Cassandra 是 Facebook 開发的 NoSQL 數據庫管理系統。Apache Cassandra 是一款優秀的、與操作系統無關的開源大數據軟件,它能夠為管理存儲在各種商業服務器上的大量數據提供高質量的可用性。為簡化數據庫與其用戶之間的交互,它還提供了 CQL(Cassandra Structure Language,Cassandra 結構語言)。

開发語言:Java

當前穩定版本:Cassandra 3.11

主要特點:

通過“環形”設計和無主架構,不會出現單點故障,從而提高持續的正常運行時間。

通過多個雲數據覆制中心自動覆制數據,你可以從全球任何地方操作數據。

語言驅動程序的最佳語言支持(如 Java、C++、Python、Ruby、C# 等)提供了應用程序的最佳性能。

線性可擴展性允許你增加集群中的節點數量,以滿足業務應用程序改進性能的需要。

Zoho Analytics

Zoho Analytics 是一款自助式大數據分析軟件,它能讓你對你的數據進行可視化分析,還能讓你創建有見解的報告儀表板。這款大數據軟件能夠分析數據集,並提供關鍵的業務見解。你可以從任何大數據源(如 NoSQL,關系數據庫和雲數據庫)中獲取數據,甚至是你的業務應用程序。

當前穩定版本:Zoho Analytics 4.0

主要特點:

用於在業務應用中創建和實現報告和分析功能的可擴充和可擴展的 BI 平台。

使用實時動態數據報告創建臨時報告來回答業務問題。

雲部署,提供高安全性、可擴展性和數據可用性。

圖表、數據透視表、小部件和表格視圖等各種報告元素,都可用於提供有見解的報告和儀表板。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI 是一種收集、分析和可視化數據以形成可行見解的有效方法。它幫助初創公司和企業通過操作實時數據源來創建具有見解的儀表板。這些儀表板提供了實時見解,以了解在組織內進行的流程的整體性能。你甚至可以外包 Power BI 咨詢和開发,以獲得最佳效果。

當前穩定版本:Power BI 2.82

主要特點:

有 200 多個預定義代碼的DAX 數據分析功能,可以對數據執行特定的分析功能。

內容翔實的報告在許多方面構成了數據的結構化表示,並從數據中揭示了有用的見解。

從不同的數據源獲取數據,例如從結構化到非結構化,以及基於雲端的系統到內部部署系統。

可使用 Office 365 套件通過 Power Query 和 Power Map 輕松集成到大數據分析中。

Cloudrea

Cloudera 分发系統用於 Hadoop,是最流行、最可信的分发系統。由於 CDH 具有可擴展的存儲和分布式計算、基於 Web 的用戶界面和關鍵的企業功能,因此是最佳的企業級部署。它提供了一個開源平台发行版,包括 Apache Hadoop、Spark、Impala、Kite、Hive、Pig MapReduce 等等。

當前穩定版本:CDH 6

主要特點:

企業級分发,因為它具有重要的企業能力。

易於實現和管理,可輕松管理 Hadoop 集群。

高度安全性,可安全地處理和控制敏感數據。

能夠靈活存儲任何類型的數據,並提供可擴展性來擴展滿足你需求的各種應用程序。

Datawrapper

Datawrapper 是出色的大數據工具之一,它能從源數據中挖掘原始數據,並將這些信息轉換為響應式、交互式和可嵌入式的形式。最佳之處在於它能兼容移動設備、桌面設備和平板電腦,這使得可視化變得更加容易。如果你對編碼或設計不感興趣,那麽你也可以使用這款大數據軟件。

主要特點:

完全響應,使地圖、表格和圖表在所有設備上均可讀。

無需代碼即可分析或對不同來源的數據進行可視化。

與操作系統無關;可在 Web 上工作,因此無需擔心操作系統、更新或安裝的問題。

缺省情況下設計很出色,因此無需設計技巧即可對數據進行可視化。

MmongoDB

MongoDB 是一個面向文檔的 NoSQL 數據庫,是開源的大數據工具之一。它支持各種操作系統,如 Windows、Mac、Linux、FreeBSD 和 Solaris。NoSQL 提供了高性能和敏捷的大規模數據處理。它將原始數據或非結構化數據存儲在多個處理節點和服務器上。

開发語言:C、C++、JavaScript。

當前穩定版本:MongoDB 4.2

主要特點:

MongoDB 中的聚合運算處理分組的數據,以提供單個計算結果。

通過在大型數據集進行臨時查詢,可以提高執行速度,從而提高性能。

覆制有助於數據庫為防故障機制提供冗余。

因為 MongoDB 有索引和覆制功能,所以查詢響應速度更快。