说到数据分析的常用工具，大家想到的从数据存储、到数据处理、再到数据挖掘和数据分析以及到数据展示的工具可能有很多。的确，数据从互联网诞生时刻起就已经产生。围绕数据的工具也层出不穷。对于那么多的数据分析工具，本文不想过多介绍，也没太多必要。本文的定位是通过整理能够清楚的解决数据分析师的常见的数据分析情况所遇到的问题。而我们实际情况场景中面对的对象，有公司的高层、也有产品和技术的同事、疑惑是业务运营同学的提问，而有的时候也有可能是外面客户和投资者的咨询。

怎么才能晋级到这样可以敌军围困万千重,我自威然不动。

比如当我们需要处理下这个月公司的销售数据时需要通过哪些工具解决这些问题；

比如我们需要对用户的整个画像特征有一个清晰的认知需要有哪些工具来帮忙；

比如我们需要解决客户对产品分析上的质疑；

比如老板希望数据分析师能够做一家公司的竞争分析时我们该怎么办；

比如部门希望做一款数据产品，具体可不可以做或者怎么做的时候，数据分析该如何融入团队去承担起应承担的角色；

比如公司高层希望能够每天看到公司业绩的变化情况，产品的最新动向；

比如老板在和客户谈判时，怎么才能有一个牛逼的数据分析师协助谈下这笔生意；

比如什么样的形式才能辅助老板去对公司未来3年做出清晰的规划；

比如数据分析师怎么做可以帮助公司决策层发现现在业务的风险，包括公司的资管、业务发展风险、技术漏洞风险；

比如产品经理在具体开始做产品PRD或实施产品开发时，数据分析师怎么协助去做数据的收集、数据的分析和反馈；

比如开发在实际的产品开发过程中，数据分析师怎么帮助开发同学能够快速定位到问题所在；

比如运营同学在完成具体的一项业务或者活动时，数据分析师如何参与整个数据化运营的活动中去；

比如客户和投资者质疑贵公司的产品、模式和发展时，数据分析师怎么通过强有力的武器来让客户、投资者心服口服。

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作者：宿痕   来源：知乎