我们先来总结一下，只有Excel、SQL、Python、Tableau等工具，并不能真正成为数据分析师，最多在业务场景中”。表弟“或者”。表弟为了真正成为一名数据分析师，我们需要深入学习数据分析。
久经考验的数据分析师 = 工具 + 思维 + 方法论对于一个成熟的数据分析师来说，我们不仅要掌握常用的数据分析工具，还要具备多种数据分析思维和数据分析方法，掌握以上技能，才能在复杂的业务场景中用数据来支持决策。
在日常数据分析中，有：时间到了数据处理而数据可视化，因此需要使用工具进行数据清洗和可视化，可以提高数据处理效率，丰富分析内容，针对不同的数据分析应用场景，可以分为初级、中级和高级数据分析工具，如示例所示。
01.主要应用工具
刚开始学习数据分析使用excel是最合适的，excel操作简单，界面简洁，功能很多，无论是数据处理还是数据可视化，都能随时得心应手，而且，作为职场必备的办公软件，其功能特点大家都熟知，主要应用工具推荐使用excel
02.中级实用工具
掌握excel后，可以尝试使用一些更高级的数据分析工具，一方面，如果数据量比较大，仍然使用excel会变得更加困难，更何况处理效率慢，甚至打开大量数据都是个问题，另一方面， Excel 缺少交互式图表，并且powerbi跟tableau这个问题解决了，最适合创建仪表盘，丰富了图表的内容。
03.高级实用工具
在了解了中级应用水平之后，下一步就是玩法，介绍mysql跟anaconda首先我们来谈谈mysql软件，mysql是一个开源的关系型数据库管理系统，总之，mysql是用来管理数据的，而数据是企业的生命线，可见mysql的重要性并不一般，mysql通常用于数据清洗和数据存储。
其次，我们来谈谈Anaconda软件，Anaconda软件是一个开源的软件包，环境管理器，它有很多软件包，比如数据清洗、数据建模、数据可视化等，比如下面是一个常见的数据分析软件包。
Numpy：计算包、Pandas：数据处理和分析工具包、Matplotlib：图形工具包、Scipy：数据计算包、SciKit-Learn：机器学习工具包、Seaborn：可视化包
01.RFM 模型
在许多客户管理模型的分析模式中，RFM模型被广泛提及，RFM模型是衡量客户价值和客户创造效益能力的重要工具和手段，其中R代表最近的消费，F代表消费频率，M代表消费量。
通过RFM模型，客户可以精细化运营，针对不同类别的客户制定不同的运营策略，提高客户满意度和忠诚度，实现企业的经营目标。
02.4P理论
4P理论模型是营销组合理论中的一个重要概念，包括产品、渠道、策略四大基本策略，是一种常用的营销组合工具，它包括四个基本要素：
产品p产品：指企业向市场提供的有形或无形产品。 这包括产品的特点、质量、款式、品牌等。 **p大米：指产品在市场上的最佳策略。 这包括基本、折扣、价格等。 渠道p蕾丝：指产品如何到达消费者手中。 这包括销售渠道、分销策略、仓储和物流等。 **pRomotion：指企业如何与市场沟通，包括广告、公关、促销等。 
通过4P理论模型的应用，企业可以更好地了解市场需求，锁定客户，提升品牌价值，制定有竞争力的营销策略，从而帮助企业在激烈的市场竞争中获得优势，提高市场份额和盈利能力。
03.5W2H型号
5w2h模型是用以5个Ws和2个Hs开头的英文单词提出问题，并从答案中寻找解决问题的线索，即why、what、who、when、where、how、how、多少，构成了5w2h分析方法的一般框架。
该模型广泛应用于企业管理和技术活动，对决策和执行措施也非常有帮助，也有助于填补考虑方面的空白。 对于具体问题，可以采用5W2H模型，采用一问一答的方法，达到解决问题的目的。
以下是一些最常见的数据分析方法：比较分析、漏斗分析、矩阵相关分析每种分析方法都针对实际业务场景，从而支持业务决策。
01.比较分析
比较分析是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物的发展和规律性，可以非常直观地看到事物某一方面的变化或差距，并能准确、定量地表示这种变化或差距有多大。
通过对比分析，了解自身发展水平在公司、集团或各区域某方面或各方面的位置，明确哪些指标领先，哪些指标落后，进而找出下一步发展的方向和目标。
02.漏斗分析
漏斗图是一种适用于业务流程比较规范、周期较长、业务流程涉及较复杂的管理分析工具，涉及的各个流程环节，漏斗图是业务流程最直观的体现，也最能说明问题，通过漏斗图可以快速发现业务流程中的问题。
通过漏斗图的对比转化分析，我们可以找出销售流程中流程中哪些环节在流程管理行为中较弱，哪些环节转化率较低。
03.矩阵分析
矩阵分析是指以事物的两个重要属性为分析基础，进行分类关联分析，找出解决问题的方法的一种分析方法，又称矩阵关联分析法，简称矩阵分析法，可以直观地显示两个属性之间的相关性，进而分析每个事物在这两个属性上的表现。
矩阵相关分析为决策者解决问题和配置资源提供了重要参考。 先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，将资源配置到最能产生业绩的部门和工作上，有利于决策者对资源进行优化配置。