数据分析入门一起交流学习啊

1.数据分析师主要是做什么的？
简单来说，是通过数据去解决企业实践问题。目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务；一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定、标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。

2.企业喜欢招什么专业背景的人来做数据分析？
喜欢统计学、数学以及计算机专业出身的，因为这些专业出身的要么具有分析思维，要么编程能力过硬，入行较快。如果是商科出身会一点编程的的话，企业也是很欢迎的，毕竟数据分析师想要走的长久的话，商业分析能力与业务能力是尤为重要的。

3.数据工程师和数据分析师有什么区别？
数据工程师负责构建和维护数据科学项目的数据架构，必须保证服务器和应用程序之间的数据流是连续的，编程能力是数据工程师的核心；而对数据分析师来说，对编程能力的要求就稍微低了一些，更加侧重商业分析能力与业务能力。

4.企业数据是什么样的数据，数据分析师通过数据可以产生怎样的价值？
企业数据是庞大的，对于零售业，企业数据可以是产品数据、促销数据、顾客数据等；对于工业，电梯公司在不同地区可以产生不同群体的人群数据等。数据分析师的目的就是挖掘数据背后的价值，如果一个零售行业某个产品的销售利润下滑，数据分析师要做的是利用产品数据及其他有关数据进行原因分析、现状分析以及预测分析；若拿到一个小区电梯里的人群数据，数据分析师又可以干嘛呢？或许可以做一个人群画像分析，再根据特征做一些关联方案。这些只是简单的例子，数据分析师的工作是复杂而广泛的，具体问题还是需要大家自己慢慢探索。

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数据分析是分析思维重要还是分析工具重要呢？
毋庸置疑，当然是分析思维更加重要。随着在这个岗位工作时间的增长，分析的经验会越来越丰富，所获得的分析思维也是最具价值的，但一般新人是不具备这种分析思维的。分析工具日新月异，旧的分析工具随时可能被更加易学、易使用的工具代替，所以数据分析师也要不断学习，才能在变化中站稳脚跟。