营销人员通常使用哪些数据分析工具？

  每日盘点，佛教推荐。

与it、销售等其他部门相比，营销人员除了简单的数据分析营销工具外，还应学习一些用户分析工具、统计分析工具等。因此，本文列出了10种常用的工具，并根据推荐的指标进行了排名，仅供参考。

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推荐索引：☺☺☺☺☺

适用场景：

优点：

缺点：

推荐指标：☺☺☺☺☺

适用场景：

优点：

缺点：

推荐指标：☺☺☺☺☺

  专业数据分析工具。

优点：

缺点：

推荐指标：☺☺☺☺☺

专业的数据分析工具，以自助服务为特点。

优点：

缺点：轻量级Bi工具

建议索引：☺☺☺☺

  专业数据分析工具。

优点：

缺点：

推荐指标：☺☺☺☺

使用场景：

通过扩展的第三方R包，R几乎可以做任何需要数据的事情。优势：

优势：

劣势：学习成本高，不值得营销人员损失。

建议索引：☺☺☺☺

R语言和python都是需要编程的数据分析工具。不同的是R专门用于数据分析领域，而科学计算和数据分析只是Python的一个应用分支。Python还可以用来开发网页，开发游戏，做系统的后端开发，以及运维工作。优势：

优势：

劣势：学习成本高，不值得营销人员损失。

建议索引：☺☺☺

  百度统计是百度推出的免费专业网站流量分析工具。它可以告诉用户访问者是如何发现和浏览用户网站的，他们在网站上做了什么，有了这些信息，就可以帮助用户改善用户在用户网站上的体验，不断提高网站的投资回报率。

优点

缺点

推荐指标：☺☺☺ heapanalytics在国外是一种非常敏锐的数据统计工具。它的一个特点是，任何不懂技术的“普通人”都可以很容易地监控我们想要监控的任何东西。

优势：去技术化、无埋点、实时数据、可视化配置；

缺点：由于统计服务本身在技术层面做了大量的处理和资源配置，其高级服务本身的价格也很高☺☺☺

omniture是最早通过页面代码分布进行监控的工具之一（可能是第一个）。它也是以SaaS模式提供服务的购买最广泛的支付工具。不过，定价并不夸张，这与谷歌的分析类似。优点：

缺点：