京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16