首要任務懂業務，不理解場景需求的分析師即坑使用者，也坑自己。

“極簡工業”工業網際網路為了解決這個問題所以把分析交給懂行業工藝的自動化工程師進行。

因此除極少數非常大的場景，在工業中，近5年不需要專業的分析師。

分析的工作由懂行業工藝的自動化工程師完成。

第一:一定要對你說涉及到的行業要有所瞭解。在做資料分析之前，首先要清楚每項資料與每項資料的連帶性。和某項資料產生的原因和其該項資料的支撐點。

第二:必備的資料分析工具，例如Excel等，將匯出的資料進行走勢分析，及資料連帶分析等。包括對資料的容錯以及預算等

第三:分析平衡點，例如在我做資料分析的時候。根據以往的資料。進行環比。找到每項資料，每項資料的關聯點，及平衡點。從而確定出每項資料的健康值。透過健康值去把控健康資料。健康值不是一成不變的。根據市場週期性的變化。資料的健康值也會隨之波動。所以要及時確定健康值。

第四:資料分析的目的主要是找問題。從而達成進步與發展，透過資料分析，找到影響大盤的關鍵資料點。細化拆分問題點。找到問題的根源。從而更快更精準的去做有效的調整。對資料每個人的監控。分析出問題的問題的原因，可以透過資料預測出問題的發展性。從而讓我們提前能做出預防措施。

個人拙見表達有限