大数据时代来临，“数据”热度飙升，衍生出的行业也受到追捧。据悉，中国大数据行业人才需求2020年将达210万，未来5年需求量在2000万人左右。
可见，国内数据分析岗钱途与前景并存，想入门该朝阳产业，需要先明白数据分析究竟是什么？
01
数据分析是什么？
简单来说，数据分析是连接数据与人类认知之间的桥梁。
正如，科学家要显微镜才能观察微生物、看钟表方知时间、测体温用温度计……对于人类用感官无法直接认知的数据，需使用“数据分析”工具来帮忙。
02
数据分析能干嘛？
“数据分析”可将多、乱、杂的数据转换为一目了然的规律或方案，帮助决策者了解真实情况，发现规律并预测将来。
假如你是运营良好的淘宝服装店店长，你会及时掌握一天卖多少件商品、挣多少钱、哪个品牌卖得多、哪个品牌卖得少、哪种商品需补货、哪种颜色受欢迎等信息，以便做策略调整，保持竞争优势。
这就是了解情况。
积累一定数据后，你会发现一些规律，如：人群甲喜欢买圆领深色服装，而人群乙喜欢买宽松浅色服装，有人买A品牌后会购买B品牌短裤，有人浏览C页面后会对D品牌产生兴趣。
这就是数据挖掘。
于是，你将圆领深色服装推销给甲，将宽松浅色服装推销给乙，将B品牌短裤购买链接添加在A品牌购买页中，将D品牌促销优惠加到C页面，一番操作后商品销售量大幅提升。
这就是发现规律。
观察一段时间，你发现E品牌被浏览2-3次就能售出一件，于是你想办法增加E品牌点击次数，通过浏览量趋势来大致预测未来一段时间内销量的变化情况。
这就是预测将来。
03
数据分析工具有哪些？
数据分析工具除基本的Excel及SQL外，还有一些主流利器Python、R语言、SPSS、SAS等。
接下来，以入门简单、代码可读性强的Python为例，将一个数据分析项目拆分为5个步骤，从获取数据到呈现可视化报告，让你用一盘游戏的时间来学会数据分析。
数据获取python能在最小化时间、精力、金钱的前提下，拿到更多数据！很多公司会购买数据库，Python强大的接口可调用大部分主流数据库中的数据。同时，其爬虫功能可解码大部分网络协议的数据包，获取各种类型的外部数据。数据存储当需要处理十几万，甚至上百万的数据时，Excel会崩溃，而使用python数据库可存储大量数据，管理起来也更便捷。
数据预处理数据会存在格式不同、异常值、缺失值等问题，需进行数据清洗加工。数据分析中80%的工作都耗在这步。Python可高效处理多维数据，兼容性强，大幅降低了数据分析的时间成本。建模与分析在商业决策和营销中，建模与分析非常重要，要结合项目需求来选取模型。
Python支持建模工作的能力极佳，能高精度分析大量数据。可视化分析数据分析报告是展示成果的关键，也是收获老板和同事认可的重要环节。python可轻松将数据图形化，且可输出多样化的格式。同时，专攻统计可视化的模块还可与Pandas无缝对接。
总结
数据分析是发现和挖掘趣味的过程，无论从事哪个行业、哪个岗位，都可根据自身情况选择合适的数据分析工具进行学习。
这项技能不仅能提高你的工作效率，还能作为一门炫酷的技能，让你从职场脱颖而出，实现事业上的抱负和价值。
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