
在上一篇文章中我们为大家解答了数据分析的思维方式,数据分析最需要注意的就是思维的方式,这是因为数据分析中最难的地方就是思维的能力,毕竟技能可以学到手,但是思维是不能够模仿的,现在就给大家讲一讲数据分析的现状。
就目前而言,大多数的数据分析工作有两部分组成,第一种就是预测问题,第二种就是预测和发现并解决问题。预测就是对数值走势的预测,也包含确定产品方向。而发现并解决问题包括了促进业务增长等。在数据分析工作的时候并且这之中工作量最大的还是发现问题,分析问题并解决问题。这就需要大家多多用心。
其实数据分析中,数据分析师其实还是一种替代品而已,可以说起到了一个过渡的作用,如果出现了某种成熟的数据产品出现以后,那么这个就没有了意义。而现在,获取数据和分析数据的成本较高,但发展的需要又不得不去做,因此需要专人去做分析。当数据产品成熟并渗透到各个业务线后,随着大家对数据认知的提升,人人都做出可以简单方便的分析,甚至设计的产品系统就会自动进行分析产出结果。不要低估数据产品,这时候数据产品替代的就是数据分析师和基础运营的工作。
而现在大家都认为金融业是个高大上的行业,其实金融业在几百年的发展至今对数据的运用就是个很好的说明,从历史的收益来看,往年采取量化交易的基金公司年化收益率均处在中上水平且相对稳定,因此对大规模资产配置是很有利的。金融业如此,其他行业亦是如此,因为人工转智能是社会发展的必然趋势,所以说,数据分析师只是起到了一个过渡的作用,这也说明了为什么未来数据分析师下岗是必然的。当想要以数据驱动产品时,先要分析出驱动的方向和方法,验证可行后再把规则和逻辑落地成数据产品,这是一个循环的过程。当产品化程度很高时,数据分析师或许会消失,但数据分析永远不会消失,并且都会广泛的出现在各个人身上。
以上的内容就是小编对数据分析的具体看法,如果有不严谨的地方还请大家多多见谅,大家在进行数据分析工作的时候还是想想未来的路怎么走,这样才能够规划好自己的人生。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03