从问题描述看，题主应该是需要个人使用的数据分析软件，企业级BI软件可能不太符合实际情况，价格较高。个人数据分析软件还是很多的，推荐一个我常使用的免费数据分析软件，Yonghong Desktop，软件功能很多，能覆盖市场数据分析日常工作中的很多场景。功能层面可以理解为是Tableua+SPSS+Python三个软件的综合，从基础的数据可视化到统计分析再到一些简单的机器学习模型都可以覆盖。

因为工作内容问题，我接触的市场营销分析比较少，在这里我就举个其他数据分析工作场景的例子，给大家初步展示是如何使用Yonghong Desktop完成一次数据分析的。

1.数据导入

分析的第一个环节是数据导入，这里支持很多种数据导入的方式，常用的数据源都基本可以支持，本次我们分析的数据是csv文件，所以选择Excel的形式。

数据导入后在右侧可以看到数据内容的概览，点击左边新建报告按钮就可以进入可视化分析环节。在这我们导入原始数据。

2.可视化分析

本次分析的目标是刻画违约用户的用户画像，所以针对违约用户的特征分析是本次分析的关键，需要用到大量可视化图表分析，在可视化分析环节，软件内置了很多常见/不常见的可视化图表，从常见的柱状图、折线图、饼图到不常见的漏斗图、雷达图等等，分析中需要用到的图表几乎全部可以在这里找到，比较全面。

画图的方式也是简单的拖拽法，不需要写代码，操作和tableau接近，选择好想要的图表后，把想要分析的维度和指标拖拽到图表对应位置。

首先查看违约用户/非违约用户性别分布情况，在这里我们采用环形图去，直接选中环形图图表拖拽到工作区。

并在指标和分组中，分别拖入用户名指标和性别维度

需要注意的是，因为我们需要计算的是用户的个数，因此在指标中选择计数数据分析最常用的软件，除计数外，软件还支持其他方式对指标计算、比如均值、最大值等。

再然后因为我们想要去查看违约用户对年龄分别情况，在这里我们利用图表的用户筛选功能，去把违约用户给筛选出来，TARGRT = 1

双击左上方修改图表标题，我们就得到了违约用户的性别分布情况，女性223人，男性163人，男女比例接近4比6.

以此内推，我们画出非违约用户的性别分布情况，直接选择复制组件复制一个一样的环形图可以省不少事，然后修改筛选条件为非违约用户就可以得到非违约用户的性别分布情况，3078个女性用户数据分析最常用的软件，1536个男性用户，男女比接近3比7，通过两个饼图的男女比例我们不能看出，男性用户相对女性用户会更容易违约，由此我们就得出了第一个画像刻画。

同样的方法以此类推，可以进行更多维度刻画，对比平均年收入发现，非违约用户年收入更高。

从年龄分布上看，非违约用户年龄更小，年龄更小的用户可能更容易违约。

这些图表通过拖拽的方式可以很轻松的完成，由此我们就初步完成了对违约用户的画像刻画：男性用户、年龄小的用户、低收入用户具有更高的

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！