21世纪，比较热门的工作有哪些？
估计你随口就会答出：人工智能、数据分析、金融分析。
是的，这些热门工作与专业门槛相对较高，而且工资也不低。
以数据分析为例，在年薪方面，中国的数据科学家年薪约为20万人民币，工作两年后，这个薪水提高30%—50%并不困难。
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是不是，听起来就很诱人。
今天，我们就简单说说数据分析是什么？
数据分析科学家的崛起
数据分析科学家，在种类纷繁的职业中，还只是个新生儿。
这一词最早是在2008年，由D.J. 帕蒂尔和杰夫•哈默巴赫尔创造，随后LinkedIn和Facebook在数据和分析领域各领风骚。数据科学家在商业世界中崭露头角反映出一个事实：企业正在应对前所未有的庞大而多样的信息。
虽然市场上的企业大量涌现出了对数据分析这个职业的需求，但是我们不得不面对的是：所有的大学都尚未设置数据科学这个学位。
同样，数据科学家在诸多问题中也未有清晰的定位。比如他们应该扮演什么角色，这一角色如何才能创造最大价值，以及应该如何衡量他们的表现。
数据分析是什么？
数据分析的本质在于：利用事实的数据，对现状进行分析，从而推导出最形成事实的真相，形成相关决策的结论。
在这里，我们必须牢记数据分析的目的：产生决策的结论。
如果不能形成结论，指导企业的经营，那么数据分析并没有发挥它应有的作用。
数据分析的流程
综上，数据分析的本质在于解决企业面临的问题，我们可以按照解决问题的思路来理解数据分析。
1、现状是什么？
所谓的问题产生于企业经营过程之中，当企业现在相对于过去的预期发生了变化时，我们才需要用到数据。
举个例子，某个企业在市场投放了1000万元的广告费，预期会带来1亿元的销售额。但是只带来了1000万元的销售额，这个时候现状与预期就产生了严重的偏差，这回导致问题的出现。
2、发现问题。
既然现状和预期之间产生了偏差，那一定是企业在执行原来的决策过程中产生了一些问题。
问题出在了哪里？
这就是发现问题。
还是以上面为例，问题可能是：投放的平台不对，投放平台的比例不对，具体是哪个问题，还需要进一步探究。
比如，通过排除法。这家企业一直都在十家企业中投放广告，都没有出现这个问题，但是这次他们调整投放比例，导致了销售额的下跌，所以问题聚焦在：
投放平台的比例出现了问题。
3、数据的收集和加工
确认好问题之后，就需要找到相应的数据，可以从相应的数据库中获得。
获得数据后，利用数据清洗等功能，就可以筛掉不良数据。
4、数据分析
数据分析是解决问题的关键一步，主要需要使用统计学的相关知识，比如运用卡方检验来进行假设检验，建立预测模型，用回归分析来发现两者之间的相关性。
这一点是数据分析的重点。需要重点了解需要解决什么问题，得出什么结论，用到何种数据分析方法。
5、解决对策。
最终根据数据分析的结果，我们可以形成决策，而这才算完成了整个数据分析的流程。
成功的数据科学家应具备什么能力？
数据分析将成为未来大部分职业都需要具有的能力。
因为我们处于一个不断变化，且拥有很多数据的时代。
人们越来越不相信感觉，而一切都以事实——数据来说话。
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