1. IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics是一個基于 AI的基于云的商業(yè)智能平臺，在分析周期中使用AI建議。這些工具可幫助組織創(chuàng)建直觀的報告和儀表板，這些報表和儀表板可在多個行業(yè)(例如零售，醫(yī)療保健和電子商務)中使用。

你可以輕松地可視化，分析和發(fā)現隱藏的模式，因為此工具可以在可視化報告中解釋和顯示數據。此外，初次使用的用戶不需要任何專業(yè)知識即可進行操作。

搜索機制： Cognos Analytics提供的搜索機制功能使用戶可以訪問，發(fā)現軟件中最近使用的內容。

單個數據模塊：該工具充當單個數據模塊，因為多個數據源被合并到一個模塊中，并且它不能代替IT部門。

AI助手：它使用戶能夠以簡單的語言進行交流，并且AI助手將為你提供最合適的可視化效果。

2.旁觀者

Looker是基于瀏覽器的BI(業(yè)務工具)，可與任何SQL數據庫集成。建議為初創(chuàng)企業(yè)，中型企業(yè)和企業(yè)級企業(yè)使用。它易于使用，提供方便的可視化效果，并具有強大的協(xié)作功能，例如可以通過電子郵件或USL共享或與其他應用程序集成的數據和報告。

3. SAP商業(yè)智能

SAP是SAP的BI工具，可為組織提供實時分析以幫助他們做出決定。信息研究人員，預測分析師，評估投資者，技術專家和信息工程師認為此工具非常理想，因為它是理想，更智能，更快捷的工具。

它提供了各種高級分析解決方案，包括機器學習，計劃，分析和實時BI預測分析。它通過可視化，報告，分析應用程序，移動分析和辦公室集成提供數據可視化。它在單個集成平臺中提供了大量功能。

關于2021年數據分析師必用的工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

零售業(yè)數據分析，主要分析各項銷售指標，例如毛利、毛利率、坪效(坪效是臺灣經常拿來計算商場經營效益的指標，指的是每坪的面積可以產出多少營業(yè)額(營業(yè)額÷專柜所占總坪數)。

以百貨公司為例，店里不同的位置，所吸引的客戶數也不同。一樓入口處，通常是最容易吸引目光的地方，是在這樣的黃金地段一定要放置能賺取最大利潤的專柜，所以你會發(fā)現百貨公司的一樓通常都化妝品專柜)、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環(huán)比等等;而分析維又理架構可從管、類別品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路;同時根據海量數據產生預測信息、報警信息等分析數據;還可根據各種銷售指標產生新的透視表，例如最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品盈利分類表等。

沃爾瑪經典營銷案例：啤酒與尿布

“啤酒與尿布”的故事產生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發(fā)現了一個令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過后續(xù)調查發(fā)現，這種現象出現在年輕的父親身上。

在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布”故事的由來。

當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯算法，并根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機算法角度提出了商品關聯關系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個世紀 90年代嘗試將 Aprior算法引入到 POS機數據分析中，并獲得了成功，于是產生了“啤酒與尿布”的故事。

Suncorp-Metway使用數據分析實現智慧營銷

Suncorp-Metway是澳大利亞一家提供普通保險、銀行業(yè)、壽險和理財服務的多元化金融服務集團,旗下擁有5個業(yè)務部門，管理著14類商品，由公司及共享服務部門提供支持,其在澳大利亞和新西蘭的運營業(yè)務與900多萬名客戶有合作關系。

該公司過去十年間的合并與收購,使客戶群增長了200%,這極大增加了客戶群數據管理的復雜性,如果解決不好,必將對公司利潤產生負面影響.為此,IBM公司為其提供了一套解決方案,組件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service諛I(yè)BM Unica。

采用該方案后，Suncorp-Metway公司至少在以下三項業(yè)務方面取得顯著成效：

1、顯著增加了市場份額，但沒有增加營銷開支；

2、每年大約能夠節(jié)省1000萬美元的集成與相關成本；

3、避免向同一戶家庭重復郵寄相同信函并且消除冗余系統(tǒng)，從而同時降低直接郵寄與運營成本。

由此可見，Suncorp-Metway公司通過該方案將此前多個孤立來源的數據集成起來，實現智慧營銷，對控制成本，增加利潤起到非常積極的作用。

數據分析幫助辛辛那提動物園提高客戶滿意度

辛辛那提動植物園成立于1873年，是世界上著名的動植物園之一，以其物種保護和保存以及高成活率繁殖飼養(yǎng)計劃享有極高聲譽。它占地面積71英畝，園內有500種動物和3000多種植物，是國內游客人數最多的動植物園之一，曾榮獲Zagat十佳動物園，并被《父母》（Parent）雜志評為最受兒童喜歡的動物園，每年接待游客130多萬人。

辛辛那提動植物園是一個非營利性組織，是俄亥州同時也是美國國內享受公共補貼最低的動植物園，除去政府補貼，2600萬美元年度預算中，自籌資金部分達到三分之二以上。為此，需要不斷地尋求增加收入。而要做到這一點，最好辦法是為工作人員和游客提供更好的服務，提高游覽率。從而實現動植物園與客戶和納稅人的雙贏。

借助于該方案強大的收集和處理能力、互聯能力、分析能力以及隨之帶來的洞察力，在部署后，企業(yè)實現了以下各方面的受益：

·幫助動植物園了解每個客戶瀏覽、使用和消費模式，根據時間和地理分布情況采取相應的措施改善游客體驗，同時實現營業(yè)收入最大化。

·根據消費和游覽行為對動植物園游客進行細分，針對每一類細分游客開展營銷和促銷活動，顯著提高忠誠度和客戶保有量。.

·識別消費支出低的游客，針對他們發(fā)送具有戰(zhàn)略性的直寄廣告，同時通過具有創(chuàng)意性的營銷和激勵計劃獎勵忠誠客戶。

· 360度全方位了解客戶行為，優(yōu)化營銷決策，實施解決方案后頭一年節(jié)省40,000多美元營銷成本，同時強化了可測量的結果。

·采用地理分析顯示大量未實現預期結果的促銷和折扣計劃，重新部署資源支持產出率更高的業(yè)務活動，動植物園每年節(jié)省100,000多美元。

·通過強化營銷提高整體游覽率，2011年至少新增50,000人次“游覽”。

·提供洞察結果強化運營管理。例如，即將關門前冰激淋銷售出現高潮，動植物園決定延長冰激淋攤位營業(yè)時間，直到關門為止。這一措施夏季每天可增加2,000美元收入。

·與上年相比，餐飲銷售增加30.7%，零售銷售增加5.9%。

·動植物園高層管理團隊可以制定更好的決策，不需要 IT介入或提供支持。

·將分析引入會議室，利用直觀工具幫助業(yè)務人員掌握數據。