最佳答案：日常盘点，佛系推荐。比起IT部门、销售部门等其他部门，运营总监除了简单的数据分析工具之外，还要学会一些用户分析工具、统计分析工具等等，因此列了大约10个常用的工具，按照推荐指数排名，仅供参考。————
日常盘点，佛系推荐。
比起IT部门、销售部门等其他部门，运营总监除了简单的数据分析工具之外，还要学会一些用户分析工具、统计分析工具等等，因此列了大约10个常用的工具，按照推荐指数排名，仅供参考。
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1、谷歌统计推荐指数：☺☺☺☺☺
适用场景：
一般的办公需求下的数据处理工作；中小公司数据管理，存储（很多国有企业都用）；学校学生，老师做简单的统计分析（如方差分析，回归分析）；结合Word，PowerPoint制作数据分析报告；数据分析师的主力分析工具（部分数据分析师的辅助工具）优点：
容易上手；学习资源十分丰富；可以用Excel做很多事情，建模，可视化，报表，动态图表；帮助你在进一步学习其它工具之前（比如Python，R），理解很多操作的含义；缺点：
深入学习需要掌握VBA，难度还是很高；当数据量较大时，会出现卡顿的情况；到Excel2016版，在不借助其它工具的情况下，Excel数据文件本身能够容纳的数据仅有108万行，不适合处理大规模数据集；内置统计分析种类太简单，实用价值不大；正版Excel需要付费，比如我用office365.每年需要支付300多块钱3、Tableau推荐指数：☺☺☺☺☺
专业数据分析工具，特点是自助式。
优点：
性能强大，在报价上有优势，性价比最高简单易学，支持自助式数据分析，能应用复杂多变的场景需求支持多数据源连接，对企业数据平台的对接能力更强内设多种数据挖掘算法，数据加工能力强大后期采用jar包升级换代，维护方便缺点： 轻量化的BI工具
5、Power BI推荐指数：☺☺☺☺
使用场景：
通过扩展的第三方R包，R能够做的事情几乎涵盖了任何需要数据的领域。
优点：
数据清洗与整理；网络爬虫；数据可视化；统计假设检验（t检验，方差分析，卡方检验等）；统计建模（线性回归，逻辑回归，树模型，神经网络等）；数据分析报告输出（Rmarkdown）；缺点：学习成本较大，对于营销人员来说得不偿失。
7、Python推荐指数：☺☺☺☺
百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。
优点
百度出品，技术上是值得信赖的，比很多国内粗制滥造的数据统计工具要强得多指标更为丰富一些，系统也比较稳定百度统计在独立IP数统计、访客访问轨迹、实时数据方面来说是优于谷歌统计的缺点
虽然号称免费，但其实只是开放给百度联盟等一些限制用户功能上大多局限于数据统计，不像谷歌一样可以进行用户分析9、HeapAnalytics推荐指数：☺☺☺
Omniture是最早采用页面布码方式进行监测的工具之一（可能就是第一），且最早按照SaaS方式提供服务，也是最为被广为采购的付费工具，但定价并不夸张，跟谷歌分析很像。
优点：
自定义能力上比谷歌分析要强价格优势，定价也比较灵活，按照流量分阶付费本身就是整个Adobe Marketing Cloud（AMC）构件的最关键最基础的构件缺点：
需要强大的本地客户支持如果没有官方的帮助，你自己无法配置，而如果没有配置好，功能基本上跟自己开发一个流量计数器差不多门槛高，如果光是复杂还好，主要是很多配置权限用户并不拥有，需要官方权限
