一个多模式分析工具箱

1. 数据分析工具类软件，好用的有哪些

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多说了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几竖告乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。 其优点如下：
一、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
二、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
三、友好的用户界面及接近数学表达式的自汪配然化语言，使学者易于学习和掌握；
四、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。 但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。
SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。 Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，余陵明用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等

2. 如何使用matlab中的工具箱

如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置

较为常见的matlab控制箱有：

控制类：

控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）

信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）

其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）

1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。

当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。

另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。

3. 商业模式分析“工具箱”（三）推广模式

推广模式是商业模式分析必须要考虑的一环，推广模式主要考虑两个问题：用户获取和用户留存，即产品如何让用户知道，产品如何留住用户。

用户获取

用户获取可以考虑采用社交裂变方式进行自发式增长，可以考虑广告、补贴等方式进行付费式增长。本文整理几种常见的推广拉新策略，供打开思路。

病毒式营销

利用用户的社交圈，通过老用户带新用户的方法，实现一传多，多传更多的效果。该种产品的推广方式类似于病毒的传播方式，因此称为病毒式营销。可以采用如下几种方式实现病毒式营销的效果：

用户协作：采用需要多人协作才可完成的任务，实现用户拉用户的方法。例如在电商平台购买某商品，需要邀请一个新用户一起购买才可以享受专享价，就是利用了用户协助的病毒式营销方法。在中国，采用用户协作进行病毒式营销最成功案例当属微信的拜年红包。腾讯公司的财付通产品，在微信支付推广起来之前，始终不温不火，但仅仅利用一个春节红包活动，就增加了大量的新用户。大家都知道春节红包活动参加者至少包括两个用户：发红包的人和收红包的人，发红包的人发出了一个微信红包，若收红包的人未开通微信支付，必须先开通微信支付才能收取红包，微信利用一发一收的用户协助方式，带动了微信支付的用户量。相同的做法还有支付宝的春节集五福活动，利用用户的相互协作送福字，完成了一次出色的病毒式营销活动。

双方奖励：老用户拉到新用户后，双方均给予一定的奖励。双方奖励是一种十分常见的病毒式营销方法，例如笔者常用的一款手机思维导图软件“幕布”，老拉新给新用户赠送15天高级VIP，老用户也可以获取高级VIP的兑换权限。

激发情绪：勾起大众的情绪，激发虚荣感和好胜心，获得用户的自主分享，也起到邀请别人使用产品的目的。例如：经常在朋友圈内看到某好友跑了多少公里后分享健身软件的截图，跑了多少公里，用时多久。

提高曝光：消费老用户的行为剩余，把自己的产品品牌显示出来，提高产品的曝光度。例如：早些年刚兴起移动互联网时，QQ为了推广手机QQ产品，如果用户使用手机QQ发送消息，在发送的消息底部会显示来自手机QQ的提示，旨在利用老用户的行为让潜在用户关注到手机QQ产品。提高曝光这方面做得比较好的还有麦当劳，麦当劳的全部打包袋都采用了纸制袋，纸制袋用户需要用手托着行走，用户到达地点后还会将纸制袋立在桌面上，用户在不经意间就给麦当劳做了品牌宣传工作。

广告营销

广告营销是指产品利用广告来达到推广的目的，如今广告营销的方式丰富多彩，分享几种互联网广告营销的常见方法：

付费搜索：指付给搜索提供方一些利益，使自己的产品信息在搜索结果中排名在前面。例如：搜索引擎的竞价排名，电商平台的“直通车”，手机应用市场的精品推荐、顶部banner等。

广告联盟：广告联盟平台集合中小网站、站点等网络资源，帮忙需要投放广告的产品进行广告下发。我们每天打开一些不是很出名的网站，会看到很多广告信息，大部分广告都是通过广告联盟分发出来的，而不是广告主直接去找网站运营者进行投放，这样既节省了广告主的时间，又给中小网站提供了一种收入来源。因此在考虑广告营销推广时，可以直接找到广告联盟平台进行广告投放，而不用一个一个网站去谈。

预装

与硬件厂商合作，在硬件出厂时即预装了软件产品，例如手机应用预装在手机中。

预装有时可以起到出奇制胜的效果，谷歌创始人拉里佩奇在接受采访时提到过网景公司怎么做可以打败微软IE而赢得浏览器之战，其中一种方法就是联合电脑厂商预装网景浏览器，以抵御微软在windows上预装IE浏览器来蚕食网景的市场份额。

流量互换

流量互换发生在两个产品之间，主要指以合作的形式互助推广，为对方引流，常见的有广告引流、链接引流、推荐引流等方式。

地推

O2O类产品常见的推广模式，在线下以活动方式进行拉新。

用户获取方式还包含社群营销、口碑营销等，对于企业级产品，经常还以渠道推广的方式与其他公司合作共赢。

用户留存

在互联网行业中，产品通过“砸钱”获取的用户，自然希望用户的留存率高，以赚取更多的利润。提高留存率产品经理除了可以从产品优化、推送触发下手，还可以采取一些“套路”，笔者将在后续分享所整理产品设计上瘾方法、增加用户粘性方法和产品游戏化方法，敬请期待。

4. 数据分析工具有哪些，有什么区别

Smartbi Excel分析就是面向Excel用户的数据分析工具，它结合了Excel的优点，解决了Excel的问题，真正做到赋能企业一线业务用户，让人人都是自助分析师，促进企业的全民数字化运营。


Smartbi Excel分析的功能亮点

1.支持Excel直连数据库，数据准备自己搞定

2.支持使用Excel计算公式对线上线下数据做联合分析

3.支持使用Excel图形、数据透视表来分析和展现数据

4.支持模板和数据分离，重用分析模板，动态更新数据

5.支持对Excel中的数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境

6.支持超大数据量处理，支持在个人Excel端运算，也支持在服务器（集群）运算

7.支持全面的权限管控，提供细粒度的权限控制，精确控制每一个用户的数据权限

思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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5. 多模型思维——大脑中的工具箱

查理芒格: “思维模型是你大脑中做决策的工具箱。你的工具箱越多，你就越能做出最正确的决策”。模型就是经验的抽象集合。我们平时听到的谚语、公式、定理，本质上都是一种模型。

但，世界是复杂的，显然，用一个模型来理解世界根本不够。所以，要想理解真实世界，我们需要的不只是一个模型，而是多模型。这就是斯科特·佩奇的《模型思维》一书的核心内容，这是一本帮你建立多模型思维的书。

作者认为，多模型思维，首先是一种意识，其次是一种能力。所以，要想建立多模型思维，必须要解决两个问题。一是意识层面的问题；二是技巧层面的问题。

要解决意识层面的问题，首先我们要了解多模型思维能力，到底是种什么能力？通俗点说，就是一种抛弃习惯经验，切换思考逻辑的能力。

还记得读书的时候，写过一篇素材性议论文。故事写的是：一头驴驮一袋盐过河，不小心摔了一跤，货物进水后，一下轻了许多；第二次，驴又驮货物过河，这次驮的是一袋棉花，有了上次的经验，驴这回故意摔了一跤，可是这次却起不来淹死了。

驴淹死的原因就是它没有抛弃习惯性经验，只知道用一个模型思考问题，结果只能是挂了。

在这本书中，作者把人的思考能力分为四级，最低的层级，叫作数据，就是我们能直接观察到的事实；

第二级，叫作信息。也就是对数据的归类统计，得出一个准确的数字；

第三级，叫知识。也就是我们面对信息时的处理方式；

第四级，叫作智慧。指的是，我们面对不同的情况，在多个模型之间，做出选择切换的能力。

这样看来，真正的智慧就是能同时掌握很多种模型，并且能够根据环境，切换模型。这里的关键点有两个，多模型和切换。

关于技巧层面的问题，就是我们需要掌握的模型。书中介绍了二十多组思维模型，其中我们最常用的应该就三四种模型，它们是：分布模型，与价值和权力有关的模型和网络模型。

分布模型分为正态分布和幂律分布。正态分布在所有的样本中，少数人，占据了大多数资源；而幂律分布就是在所有的样本中，那个最接近常态的平均值占比最大。

与价值和权力有关的模型，它能够帮我们判断，一个人在团队中的价值。

网络模型，也就是，用网络化的方式，来看待人群。

模型是我们看待和认识这个世界的底层逻辑，多模型思维可以让我们更智慧地去理解世界，而避免陷入单模型的思维误区。每一种模型都有它的适用范围，我们只有不断地积累模型，获得更多地解决实际问题的经验，才能不被单一模型套住。