首先，資料分析、機器學習的重要價值就在於決策輔助，目前大資料分析的重要應用場景之一就是銷售策略制定，當然在大資料概念出現之前，銷售領域的資料分析就已經存在很長時間了，但是在大資料時代下，能夠分析的資料更多了，分析的維度也更加豐富了，分析的方式也產生了較大的變化，尤其是機器學習的應用。

機器學習的目的是在一堆雜亂無章的資料中找到背後的規律，傳統的分析方式是透過模型產生結果，而機器學習則是能夠產出模型，這是一個非常重要的變化。這些變化的背後能夠讓資料更加真實的與實際情況想吻合，也更具參考價值。市場是動態的，模型自然也需要是動態的，機器學習恰好就能夠解決這個問題。

其次，目前大型網際網路公司的銷售部門都有專業的資料分析團隊，可以說銷售目前與資料分析的關係非常緊密，而對於主業是市場營銷的人來說，掌握機器學習的方法能夠明顯提升自己的職場競爭力。在職位的選擇上即可以做市場資料分析工作（配合），也可以做策劃工作，當然還可以做具體的銷售工作，無論做哪個具體的崗位，資料分析能力都能讓你有更敏銳的洞察力。

最後，資料分析能力將來會成為市場人員需要掌握的基本技能之一，因為任何銷售人員都會面臨各種具體的銷售場景，而這些場景的資料分析將對自己的市場策略產生重要的影響，所以在大資料時代下資料分析的重要性不言而喻。

如果有大資料方面的問題，也可以諮詢我。

還是要術業有專攻吧。你不可能什麼都學什麼都會什麼都精通。

專注於自己專長的，這個是需要行業積累的。跨行後， 你的行業積累對你就沒什麼幫助，你就相當於從頭開始。

但是如果立志於程式設計和大資料分析，那就長期專注於此。