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淺談數據分析（現狀篇）
2018-12-19
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在上一篇文章中我們為大家解答了數據分析的思維方式，數據分析最需要注意的就是思維的方式，這是因為數據分析中最難的地方就是思維的能力，畢竟技能可以學到手，但是思維是不能夠模仿的，現在就給大家講一講數據分析的現狀。


就目前而言，大多數的數據分析工作有兩部分組成，第一種就是預測問題，第二種就是預測和發現并解決問題。預測就是對數值走勢的預測，也包含確定產品方向。而發現并解決問題包括了促進業務增長等。在數據分析工作的時候并且這之中工作量最大的還是發現問題，分析問題并解決問題。這就需要大家多多用心。


其實數據分析中，數據分析師其實還是一種替代品而已，可以說起到了一個過渡的作用，如果出現了某種成熟的數據產品出現以后，那么這個就沒有了意義。而現在，獲取數據和分析數據的成本較高，但發展的需要又不得不去做，因此需要專人去做分析。當數據產品成熟并滲透到各個業務線后，隨著大家對數據認知的提升，人人都做出可以簡單方便的分析，甚至設計的產品系統就會自動進行分析產出結果。不要低估數據產品，這時候數據產品替代的就是數據分析師和基礎運營的工作。


而現在大家都認為金融業是個高大上的行業，其實金融業在幾百年的發展至今對數據的運用就是個很好的說明，從歷史的收益來看，往年采取量化交易的基金公司年化收益率均處在中上水平且相對穩定，因此對大規模資產配置是很有利的。金融業如此，其他行業亦是如此，因為人工轉智能是社會發展的必然趨勢，所以說，數據分析師只是起到了一個過渡的作用，這也說明了為什么未來數據分析師下崗是必然的。當想要以數據驅動產品時，先要分析出驅動的方向和方法，驗證可行后再把規則和邏輯落地成數據產品，這是一個循環的過程。當產品化程度很高時，數據分析師或許會消失，但數據分析永遠不會消失，并且都會廣泛的出現在各個人身上。


以上的內容就是小編對數據分析的具體看法，如果有不嚴謹的地方還請大家多多見諒，大家在進行數據分析工作的時候還是想想未來的路怎么走，這樣才能夠規劃好自己的人生。


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