数据分析介绍，让你更了解数据分析

同学们好！

第一次接触互联网行业吗？没有关系，看完这篇介绍让你了解到底什么是数据分析？并对它强大的功能所吸引。希望你能耐心的看完，了解更多的行业信息！

1、是不是不知道什么是数据分析？

定义：数据分析师是一类能够建立在明确分析目标基础上对数据进行搜索、加工、分析并挖掘出有价值信息的专业人才的统称。

通俗一点的讲：就是你需要按照老板的要求，在一堆数据里面找到领导满意的、对公司有价值的东西，数据的规律、数据代表的需求、未来走势的预测等等。

举个例子，刚过去的3.8节促销，某电商公司的整体营业额比同期降低，老板找你要降低背后的具体数据找到原因，那么你就需要统计所有的商品、各面向的销售人群（年龄、性别、兴趣偏好），包括时间、地点，细分下来不同群体、商品类型的销售量多少；然后与同期相比较，找到是具体哪部分的人群哪部分的商品销售数据差距增大。所有的问题都用数据说明，然后为公司调整商品做出指导建议。需要注意的一点是，不能主观的臆测，只能用数据说话。

数据分析需要学习的内容主要是两个方向：

数据分析工具：Excel、power BI、SQL、Python

数据分析方法和思维：对比分析法、假设分析法、漏斗分析法、逻辑树分析法等等，以及一些用户、行为、产品方面的指标。

数据分析职业重要的是分析，工具只是工具。这一点应该很好理解吧，数据只是冰冷的，通过各种方法进行分析才能挖掘数据背后的价值。

好了，我们总结一下数据分析这个职业主要做什么吧？

数据分析表面上是作为辅助职位出现，为公司领导、业务团队提供数据支撑；但随着大数据时代的到来，数据对于公司未来发展有着至关重要的作用，掌握了数据就意味着抓住了未来发展的方向，能够提前预测市场的趋势，了解用户的需求，为业务方案的制定实施明确方向。

同时数据也能对过去进行归因分析，了解总结问题，给出解决方案。

可以说数据分析贯穿了整个业务的整个过程，优秀的数据分析师能够直接为公司创造价值。

2、数据分析有多重要？

在一个项目团队中，各类业务自身的运行、与外界的交互，都会产生大量的数据，数据成为整个业务在各维度的一种具象的呈现和描述，那么我们对这些业务数据进行获取与整理，并对其进行分析并找出里面潜在的规律，就能帮我们更透彻的认清业务的当前状态以及本质，一下子就能够抓住业务的脉络，更重要的是能够更好的指导我们对下一步的工作作出决策，可以说从事数据分析岗位，将使得我们手握一把接触到业务核心的钥匙。掌握了数据，谁就掌握了未来这句话还真的是毫不张。

数据分析师的工作是直接对接领导层，接触到的都是公司核心的业务数据，可以说把握了公司的一手资源。我们可以试想一下，什么岗位才能接触到公司的核心数据业务？是一般的员工吗？还是部门的小领导吗？都不是，所以，可见数据分析岗位对于公司而言有多重要。

随着大数据的不断渗透，数字经济、企业上云等一系列政策的落实，更多的行业需要数据分析，也更加注重数据分析对于公司发展的指导作用。作为数据分析师来说，不仅可以选择互联网企业，也可以选择金融、电商、教育等等自己感兴趣的行业领域。

3、数据分析的应用领域有哪些？

广告投放：很多企业都需要打广告，比如电商行各业、教育培训行业、医疗行业、餐饮行业、旅游行业等等。我们的衣食住行涉及到的都需要做广告投放，让更多消费者知道自己，最终产生业务。

对于投放广告的广告主而言，其投放的目的无非就是吸引更多的用户，从而实现营销的转化，而广告费用实际上是一笔很大的开支，每一笔广告投放都需要投入大量的资金，这些资源都需要用在刀刃上，转化为实实在在的用户关注和销售业绩，数据分析就在其中扮演了重要角色，通过建立典型的量化数据指标，才能精准的跟踪诸如“广告是否按时投放”、“媒体以及广告公司事先所承诺的投放量是否达到”、“数据是否真实有没有作弊”以及测算出最终广告的投入与产出情况是否满足要求。

投资交易：传统投资是非常依赖交易员的知识和经验，但仅凭借个人的知识和主观经验，可靠性、正确性都不能持续性的保证。所以我们需要用数据分析的方法对海量数量提炼出对交易决策指导性的统计规律和数学模型，让我们的投资交易变成了依靠数据支撑进行的活动，更加的客观，可靠性和有效性得到了提升。

4、哪些行业需要用到数据分析？

1、电商行业：这个应该是最常见需要数据分析岗位的行业了。各大电商平台通过监控零售业销售类业务数据，对这些数据进行业务目标梳理、数据收集、数据处理与建模、数据分析以及结果的可视化展示，能够更好的帮助经营决策者从中发现经营问题，提前做出经营策略调整，为企业进行精准营销、提高销售收益提供数据决策依据。

2、金融行业：金融行业也是一个需要跟各种数据打交道的行业。比方说在贷款审批业务领域，我们都知道，贷款审批的过程中重点关注的就是违约用户，这里面也离不开数据分析，放款的时候需要预测还款概率以决策是否放款，或者通过数据分析得出量化结果进行贷款条件提高或压低放款金额，可以在降低违约率的同时也降低了贷款总额度。在银行和保险这一块，风险定价、风险控制、保险设置等方面都离不开数据分析。

3、教育行业：包括了教育培训、在线教育等。在线教育的需求更大，需要对在线教育用户群体进行分析，通过统计用户各活跃指标，挖掘分析用户的行为习惯、兴趣爱好，建立用户画像模型。正是有了针对上述指标的准确的数据分析结论，才能给公司的精准营销、产品推荐、产品优化和业务布局等提供强有力的决策支持，帮助在线教育机构将资源更好的用在刀刃上，实现更好的发展。

4、医疗行业：包括正常的医院、医美相关等企业。需要对咨询者进行需求收集、行为习惯、兴趣爱好等的整理分析，明确业务推送方向，建立用户需求分析模型。根据数据分析结果，给出公司精确的营销投放、产品推荐、业务布局等具体的规划策略，帮助企业更好的进行广告投放和实现业务目标。

5、餐饮、酒店、旅行行业：这类日常消费领域主要是通过各种网络平台进行广告投放，比如大众、美团、携程等平台，让自己的排名更靠前，能够让更多消费者看到，被选择的几率增加。对于广告主来说，广告投放就是直接给平台钱，那么投放的精准度就更被重视，希望能转化为实在的关注和消费。数据分析能及时了解到不同消费者的兴趣爱好、行为习惯，让投放方向和内容更精准。

这类企业自身还有各种微信小程序，可以用来点餐，发展会员，充值积分，反复消费等。这些都是跟随互联网的发展而产生的新的经营模式，其中就有数据分析的贡献。

5、数据分析人才需求大吗？

如果你经常看各类财经或求职报道，就不难发现，现如今，国内数据分析人才仍处于奇缺的状态。据中国大数据产业发展白皮书有关数据统计：到2023年，我国大数据产业规模将超过10000亿元。据统计未来三到五年，国内数据分析人才需求将达到180万，而目前此岗位人才只有50万左右。对于喜欢数据分析的同学来说，现在就是不错的学习机会。

为什么数据分析人才需求大呢？

1、数据分析职业在国内兴起时间短，目前从业者数量少，不管是科班还是培训班的人才输出跟不上企业的用人需求，人才短缺的情况较为严重。

2、数字经济的发展需求，更多企业重视数据，需要数据支撑业务发展。我们所熟知的互联网大厂都有数据分析岗位，比如阿里、美团、滴滴、京东、字节、快手、抖音、拼多多、华为等；小到身边的超市、奶茶店等对于开店选址都会提前做市场人群、消费水平、活动范围等各类数据的统计分析，形成规模效应，同时要规避一些密集性过高产生蚕食效应，最终确定选址；有人用数据分析来进行房屋购买或者租赁，根据自己的经济情况和需求（出行、购物、美食等）选择到适合自己的价位和地段的房屋；还有的会用来当作恋爱分析工具等等。

所以，现在数据分析人才形势严峻，供不应求就导致了目前岗位对于人才的要求较低，包括学历、专业、经验各方面要求都不算高。并且数据分析是一个工作越久越吃香的专业，项目经验越多，解决问题的思路和方法更多，成为数据分析专家后年薪轻松上五十万。