什麼是資料分析

資料分析已經稱為當下熱詞，但絕不僅僅只是Excel繪製幾個圖表、Python生成幾個圖片那麼簡單，更多的是對資料內在價值的探索。舉個最簡單的例子：你喜歡上一個陌生女孩，但你們沒有太多交集，這時候你透過微信、QQ、微博等等交友軟體四處尋找和她有關資訊，並且透過她的著裝、她的出沒時間猜測出了她的職業與上下班大致分佈情況，你透過詢問熟人拿到了聯絡方式，並且打聽到了她的喜好，成功的製造了多次偶遇和邂逅，最後有情人終成眷屬.... 文中的你就是採用了合理的“分析手段”，對拿到的女孩“出沒時間”、“習慣”等資料分析出了她的日常作息、喜好等等，你拿捏住她的喜好不斷分析和預測她的下一次出沒地、她是否同意等等...

雖然是個很粗糙的例子，但也確實反映出了資料分析的內在：對業務資料，透過你的思維拆分成不同需求並透過工具挖掘資料內在價值，做出合理預測，這就是所謂的資料分析了。資料分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中、萃取和提煉出來，以找出所研究物件的內在規律。在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動，同時資料分析也是組織有目的地收集資料、分析資料，使之成為資訊的過程。

資料分析是近期非常火的一個崗位，就業前景也很好，很多同學都想轉行從事該行業，很多大公司甚至開始佈局這樣的團隊。資料分析師也開始在很多領域嶄露頭角，資料分析師作為一個重要的樞紐，需要撬動技術端和業務端，這職位的存在感和價值感是比較高的，薪資很可觀。

資料分析分兩個方向，一個是資料開發方向，偏技術，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師，這些相對門檻有點高，而且很需要天賦。

還有一個是商業分析方向，偏業務，是透過資料發現業務問題，洞察商業機會點，貫穿整個企業的各部門，透過資料產生的價值驅動企業的發展。從門檻來說，商業資料分析師的入行門檻是比較低的，因為不需要掌握過多的程式設計程式碼知識，這個我比較推薦。

資料分析師其實任何企業都需要的，資料分析師的工作就是透過資料為企業解決問題。幾乎所有的行業都會運用資料，資料分析師不僅可以在互聯⽹行業就業，還可以在政府、銀行、零售、服裝、製造業、醫藥業以及交通傳輸等領域服務。

今年疫情加快了企業數字化轉型的步伐，而數字化轉型最需要的就是資料分析人才，所以市場上資料分析師的需求和薪資待遇依然高居不下，所以您其實不用擔心資料分析師的就業，只需要考慮自己如何以最快的速度掌握資料分析的能力，從而成功轉行。

資料分析：資料分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發資料資料的功能，發揮其資料的作用。資料分析是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。

資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。資料分析是組織有目的地收集資料、分析資料，使之成為資訊的過程

一、資料分析功能：

1. 簡單數學運算

2. 統計

3. 快速傅立葉變換

4. 平滑和濾波

5. 基線和峰值分析

二、資料分析步驟

1、探索性資料分析

2、模型選定分析

3、推斷分析