数据分析很火吗？千万不要轻易尝试！

据说数据分析现在很火？

“现在是数字化时代，工作生活都是与互联网交织在一起，我们的生活习惯、兴趣爱好等都会演变成各种不同的数据被互联网收集存储（云存储）。作为个人而言这些数据单看的话是没有什么价值和意义的，就像是流水账一样；但是在互联网企业眼中，这些互联网数据中蕴藏了不同的价值，但是需要对这些海量数据进行挖掘、收集、筛选清洗，最后从中得到有价值的数据形成可视化的报告。然后公司就会根据报告了解市场热点、走向趋势，对业务产生决策影响力”

以前有较为原始的数据收集方式——市场调查。你是否有被邀请填过各种调查表呢？这种数据收集筛选方式工作内容非常的庞大和繁琐，耗费大量的人力物力财力。现在基于大数据的发展，海量数据收集压力，促使各种数据工具的出现和使用，可以直接利用工具进行数据挖掘和收集。

熟练使用这些分析工具的职业我们称作数据分析，但又不仅限于懂数据收集和分析，还要懂设计、懂业务、懂管理、懂分析。数据分析会利用到的工具包括Excel、MySQL、select、PPT、Python等，有的企业会要求R语言、SPSS等，具体就看企业要求。

不要轻易尝试数据分析

常见的数据分析工作：使用Excel、Python进行数据处理，日常写代码跑取数需求等，但随着人工智能的发展，工具和技术的进一步完善，单纯的数据分析工作或将被机器取代；或者因为工具的发展让这项工作变得更容易，变成人人都会的技能，那么数据分析岗位的竞争力又在哪里呢？

选择专业需要慎重，不是哪个火就学哪个，你要反问自己是否拥有挑战“风口”的勇气和资本。数据分析作为使用工具为主的岗位，虽然目前是市场和行业发展需要他，虽然技术要求不高，但是薪资看着也还不错，好的也能上万。但是未来他还会依旧这么火吗，如果你只是会一些工具，又能有什么发展呢。

数据分析岗位招聘情况说：

数据分析岗位招聘要求：

那么，数据分析未来的竞争力会在哪里？

如果你对数据分析真的非常感兴趣，可以抓住当下的机会学习入行，趁着行业发展的热潮积累工作经验，数据分析职位重要的不是数据的收集整理或者工具的灵活使用，重要的是通过数据分析出他的价值，以及数据对于公司运营、业务的正确方向指导作用，能间接或者直接产生收益，那么数据分析的岗位才有长久生存下去的意义。

做好数据分析应该具备哪些技能：首要条件是掌握好数据分析常见的工具：Excel、Power BI、SQL、Python及描述统计和推断统计。

其次是关于数据分析的思维和方法的培养：常见的十大数据分析方法的掌握（多维度拆解分析法、对比分析法、假设检验分析法、相关分析法、群组分析法、RRM分析法、AARRR模型、漏斗分析法、回归分析法、逻辑树分析法）；指标体的搭建（包括理解数据、用户数据指标、指标选择、建立指标体系等内容）；制作数据分析报告（5W2H方法、金字塔原理、SCQA方法等）。

如果想在技术上进一步提升，可以在工作之余学一下编程，比如深入学一下Python、Java，或者机器学习，向大数据分析，数据挖掘靠拢。

一名优秀的数据分析师，是不仅能产出有价值的数据分析报告，还要让领导和业务都能看得懂数据，理解数据，并能为业务解决实际的问题。

当你工作一段时间候，积累了一定的工作经验，需要注重的就是业务能力的培养，比如业务的理解、数据的敏感性、闭环思维，那么你工作的意义才会进一步被看到。

业务的深度理解：任何一个岗位都需要为公司创造价值，才有存在的意义。作为数据分析岗位来说，不能只是会数据分析而已，需要理解业务整个流程和组合，以及行业信息、各种数据指标等。做一个有深度的数据分析师，不只停留在表面的数据分析，才能更好的与团队合作。

数据的敏感性：不要做一个收集筛选数据的机器，而是能通过数据看到背后的原理、产生的原因，能够发现公司业务上的问题。比如你能否通过数据探索挖掘出业务场景中的变化、问题、原因、关联等信息。

闭环思维思考问题：数据分析职位是涉及到现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，最终给出一个基于数据发现的优化实施方案。就要求我们的数据分析师做到数据的及时反馈，提问问题也要给出解决方案，这才是数据分析岗位的作用。

最后

数据分析虽然入门相比Java、云计算等高技术专业来说简单很多，需要掌握的技术也不多，但是对于个人软实力的要求和整体知识面的要求就非常高，不仅要了解自己企业，行业信息还需要对比其他行业领域，有点类似于万事通。所以数据分析也不是一个轻松的岗位，想做好的话需要耗费很多心力，不要轻易尝试！

如果你了解了数据分析的岗位和工作情况，未来的发展方向，并对他也非常感兴趣，那么也可以尝试一下，毕竟职业当下的发展还是非常不错的，并且未来可期！