大數據時代來臨，“數據”熱度飆升，衍生出的行業亦受到追捧。據悉，中國大數據行業人才需求2020年將達210萬，未來5年需求量在2000萬人左右。

可見，國內數據分析崗錢途與前景并存，想入門該朝陽產業，需要先明白數據分析究竟是什么？

——數據分析是什么？

CDA明星導師 李奇老師說：數據分析是連接數據與人類認知之間的橋梁。

正如，科學家要顯微鏡才能觀察微生物、看鐘表方知時間、測體溫用溫度計……對于人類用感官無法直接認知的數據，需使用“數據分析”工具來幫忙。

——數據分析能干嘛？

“數據分析”可將多、亂、雜的數據轉換為一目了然的規律或方案，幫助決策者了解真實情況，發現規律并預測將來。

假如你是運營良好的淘寶服裝店店長，你會及時掌握一天賣多少件商品、掙多少錢、哪個品牌賣的多、哪個品牌賣的少、哪種商品需補貨、哪種顏色受歡迎等信息，以便做策略調整，保持競爭優勢。

這就是了解情況。

積累一定數據后，你會發現一些規律，如：人群甲喜歡買圓領深色服裝，而人群乙喜歡買寬松淺色服裝，有人買A品牌后會購買B品牌短褲，有人瀏覽C頁面后會對D品牌產生興趣。

這就是數據挖掘。

于是，你將圓領深色服裝推銷給甲，將寬松淺色服裝推銷給乙，將B品牌短褲購買鏈接添加在A品牌購買頁中，將D品牌促銷優惠加到C頁面，一番操作后商品銷售量大幅提升。

這就是發現規律。

觀察一段時間，你發現E品牌被瀏覽2-3次就能售出一件，于是你想辦法增加E品牌點擊次數，通過瀏覽量趨勢來大致預測未來一段時間內銷量的變化情況。

這就是預測將來。

——數據分析工具有哪些？

數據分析工具除基本的Excel及SQL外，還有一些主流利器Python、R語言、SPSS、SAS等。

接下來，以入門簡單、代碼可讀性強的Python為例，將一個數據分析項目拆分為5個步驟，從獲取數據到呈現可視化報告，讓你用一盤游戲的時間來學會數據分析。

• 數據獲取python能在最小化時間、精力、金錢的前提下，拿到更多數據！很多公司會購買數據庫，Python強大的接口可調用大部分主流數據庫中的數據。同時，其爬蟲功能可解碼大部分網絡協議的數據包，獲取各種類型的外部數據。
• 數據存儲當需要處理十幾萬，甚至上百萬的數據時，Excel會崩潰，而使用python數據庫可存儲大量數據，管理起來也更便捷。

•  數據預處理數據會存在格式不同、異常值、缺失值等問題，需進行數據清洗加工。數據分析中80%的工作都耗在這步。Python可高效處理多維數據，兼容性強，大幅降低了數據分析的時間成本。
• 建模與分析在商業決策和營銷中，建模與分析非常重要，要結合項目需求來選取模型。Python支持建模工作的能力極佳，能高精度分析大量數據。

• 可視化分析數據分析報告是展示成果的關鍵，也是收獲老板和同事認可的重要環節。python可輕松將數據圖形化，且可輸出多樣化的格式。同時，專攻統計可視化的模塊還可與Pandas無縫對接。

數據分析是發現和挖掘趣味的過程，無論從事哪個行業、哪個崗位，都可根據自身情況選擇合適的數據分析工具進行學習。

這項技能不僅能提高你的工作效率，還能作為一門炫酷的技能，讓你從職場脫穎而出，實現事業上的抱負和價值。