在线数据分析平台（在线 数据分析）

本篇文章给大家谈谈在线数据分析平台，以及在线 数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享在线数据分析平台的知识，其中也会对在线 数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、在线数据分析平台是数据分析工具吗
• 2、数据分析平台有哪些
• 3、在线数据可视化分析平台有哪些?
• 4、Edx在线课堂平台数据分析

在线数据分析平台是数据分析工具吗

长久以来，SPSSAU在用户中的形象一直与SPSS和问卷分析绑定在一起。我们也经常收到这样的问题：
SPSSAU和SPSS是什么关系？？
SPSSAU就是分析论文数据的吗？
SPSSAU只能做问卷分析？
实际上，SPSSAU作为一款在线数据分析平台工具，有很多非常好用且独有的功能。不仅可以做调查问卷或论文数据分析，在很多领域SPSSAU也可以帮助用户深入挖掘数据价值、提高分析效率。
今天，就让小编带你一起了解，SPSSAU那些少有人知的实用方法。
01 满意度分析
一键量化满意度结果
如今，满意度调研已逐渐成为许多公司和机构进行市场调查的一个重要方面，提高客户满意度也成为许多公司的主要运营指标之一。
但是怎么做才能客观地测量出客户的满意度呢？别着急，以下几种满意度模型总有一款适合你。
① NPS净推荐值
② Kano模型
③ IPA分析
02 RFM模型
深入分析客户价值
当企业拥有了大批客户，如果能对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体提供个性化服务，就能实现效益最大化。
理想很美好，现实却很骨感，怎样才能找出哪些客户是核心用户呢？别担心，RFM模型可以帮你解决这个问题。
03 综合评价
多种综合评价方法
综合评价是对一个复杂系统中多个指标进行总体评价的方法，可应用在项目管理、工程技术及科学决策等多个领域。
SPSSAU提供多种综合评价方法，如AHP层次分析、熵值法、模糊综合评价、TOPSIS法等。
04 计量经济
多种实用计量经济方法
SPSSAU计量经济研究模块中提供了很多常用的计量经济模型，相比其他软件使用起来更加简单、易操作。查看帮助手册及视频教程可以了解针对模型的具体操作步骤及原理说明。
OLS回归：OLS回归也称作最小二乘法回归，在社会学研究中称为线性回归（regression analysis）。通过一系列的预测变量来预测响应变量。
Robust回归：当进行OLS回归分析时，出现严重的异方差问题会影响模型估计和模型检验，因而在OLS

数据分析平台有哪些

数据分析平台通常有如下：
1.国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

2.阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

3.微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

4.微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

5.淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

6.搜狗指数： http://zhishu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

7.头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

8.360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

9.飞瓜数据： https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。

10.七麦数据： https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

11.百度指数： http://index.baidu.com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

12.京东商智： https://sz.jd.com丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。

在线数据可视化分析平台有哪些?

1、FineReport

市场占有率前列的数据可视化在线平台。

必提FineReport大数据处理能力，适合企业使用。

具有数据无缝对接，可连接数百个数据源，并简化数据技术准备。

数据处理强大，灵活易用的可视化分析，数十个酷炫的图表，实时数据更新等优势。

2、FineBI

支持浏览器在线执行数据可视化报表编辑。

FineBI擅长数据信息可视化生成，报表可在web和移动电子设备上使用。

可在中国企业公司内部扩展，内置管理和安全性。

3、数据观

数据观部署在云端，用户的数据也可以通过来自云端，例如：百度 网盘、微盘、Salesforce等。

数据观整合进行离线和在线信息数据技术资源，可以实现随时随地学习开始研究分析。

但其探索性因素分析问题能力发展有限，不能提供支持复杂的业务应用场景。

4、PowerBI

Power BI是来自Microsoft的一组商业模式分析研究工具。

使用CS架构，报表操作基本上是拖放式的。

但是一些功能并不是很容易找到，隐藏深。

Edx在线课堂平台数据分析

EdX由哈佛大学和麻省理工学院于2012年创立，是一个MOOC课程提供和在线学习平台。

数据来源于kaggle上关于2012-2016年Harvard与MIT在Edx所开设在线课程的数据报告，该报告涵盖了在线课程290们、学员450万、学习总时长2800万小时、获得认证学员25万。我们看一下数据，一共有290个在线课堂数据，字段信息23个。发现主要由两方面组成，一是 课程 （产品）的数据，二是 学员 （用户）的数据，所以我们分别从这两个维度进行分析：

1、什么类型的课程更受欢迎？哪些课程的需求量较大？

2、人们更喜欢Harvard还是MIT的课？

3、课程的完成度怎么样？

4、全球在学习edX的是什么样的用户？

课程上线的日期格式是MDY（月日年），全部改成我们习惯的YMD（年月日）

1.不同课程的学员数占比

从上图可以看出，Computer Science类的课程学员数最多，占比34.42%，Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程学员数最少，只占18.48%。这说明学员对Computer Science一类的课程需求量最大，其次是Science, Technology, Engineering, and Mathematics，再次是Government, Health, and Social Science，需求量最少的是Humanities, History, Design, Religion, and Education。

这是从Edx平台总体来看，当然不同机构内部的课程需求量也会有所不同，下面我们分别看一下每个机构内部不同课程的需求量。

2.同一机构内不同课程的学员数占比（按机构）

Harvard开设的Computer Science类的课程学员数最多，占了40.85%，Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程学员数次之，这两门课程就占了70%。学生对Science, Technology, Engineering, and Mathematics的需求量最少。

MIT的Science, Technology, Engineering, and Mathematics课程的学员数最多，占36.71%（在Harvard最少），其次是Computer Science（在Harvard最多）和Government, Health, and Social Science，最后是Humanities, History, Design, Religion, and Education的学员数最少（在Harvard占比30.12%排第二）

3.同一课程不同机构的学员数占比

从上图得到，同样是Science, Technology, Engineering, and Mathematics类的课程，80%的学员选择MIT，而同样是Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程，80%的学选择Harvard，而且这两科课程分别在机构内部也是比较受欢迎的。

4.不同课程的学员数变化（按月）

学员对课程的需求量除了不同机构有差异以外，不同的时间点也会影响课程的学员数，像某课程去年1月有多少学员，今年不一定会吸引相同的学员数，所以要从时间维度上对不同类型的课程进行需求分析。

总体上Science, Technology, Engineering, and Mathematics类的课程需求量较大，学员对Computer Science类课程的需求量最小。随时间的波动较大，为了方便观察，下面我们对4种课程分别分析。

5.同一课程的学员数变化（按月）

从上图可以看出，Computer Science这类课程的学员数变化有明显的周期性，在每年的1月份左右学员数达到峰值，表明该课程的需求量在1月份前后最大。其他学科的课程未发现有明显的周期性，可能数据量较小。

得到认证（获得证书）我们就认为他完成了课程，从上述描述统计可以看出完成课程的学员平均占比只有7.78%，而完成了50%课程的学员数还不到该课程学员数的1/4，也就是说绝大多数学员对课程的完成度都不高，制成箱线图如下：

对男性占比和女性占比分别求平均值，发现总体上听课的学员中男性占了2/3，大部分是男性学员。下面再看一下不同课程的男女性差异。

女性大多数更喜欢Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程，对Computer Science类课程的兴趣最低。而82%的男性喜欢Computer Science课程。Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程男女占比差别不大，其他三门课程男性占比远超过女性。

从上图可以看出平台上的学员年龄跨度从22-53岁。22-32岁对各类课程的需求量普遍都很大，尤其对计算机科学的课程需求极大，40岁以后对课程基本上没有需求。

Government, Health, and Social Science与Humanities, History, Design, Religion, and Education类型课程的学习者多为学士及以上学历。

关于在线数据分析平台和在线 数据分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 在线数据分析平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于在线 数据分析、在线数据分析平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。