数据分析到底有多难？

问题比较范，取决于具体的场景，你是站在求职者的角度，还是企业管理的角度，前者的话技术不是太大问题，这都有参照，难在如何结合业务场景给出分析思路，构建分析体系，这个几乎没有参照。对于企业来讲，数据治理通常是最大的难题，成本高，有不确定性因素在，尤其想做数字化转型的传统企业，路还很长，坑还很多。

其实数据分析没有你想象的那么难。

大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐。很多同学也想去从事数据分析工作。那么，对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学，应该从哪些方面学习呢？

就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：

数据分析是通过对过往历史数据信息归纳整理得出结论然后为预测未来做决策的重要手段。第一数据分析必须要有非常好的逻辑思维能力，逻辑混乱就无法做出正确决策

第二，数据分析要会搜集资料，对信息的敏感决定搜集的资料是有用还是无用，以及从庞大信息提炼出有用数据，这个脑力劳动量非常大

第三，数据的整理分析需要庞大的知识储备，首先是社会经济政策背景，其次行业知识，企业背景，用户背景，产品特点，竞争对手背景，行业不同……产品，公司，行业，社会分析模型都不同，然后从各个模型找出关系得出正确结论

第四，分析软件很多，但是针对不同客户肯定用的也不一样，excel，python，PPT……其次变化实在太快，每天还要学习提升才能不被淘汰

数据分析的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。那作为一名数据分析师需要具备什么条件呢？

第一，技能和工具。作为数据分析师，必然要熟悉各种工具的使用：SQL，分布式数据处理，数据可视化等等。要跨过技能难关，无捷径，要在实际工作中不断积累经验。

第二，业务。技能和工具可能都是通用的，但是不同的行业有不同的业务模型，一个pure的数据分析师在进入一个新的行业的时候，可能要认识各种新的概念和指标，这就需要有强大的沟通能力和内心。

第三，价值观。作为数据分析师们，很多时候都是专业出身，专业知识丰富，不可否认这很重要。但是，在一个公司里，数据分析的最终目的可能更需要一个大家都能看得懂的一个结论。许多数据分析师会在工作中，将复杂理论推理过程作为工作结果，但是这样却增加了受众的心智负担，毕竟不是所有的人都是专业人士；再次就是，作为数据分析师很容易唯数据论，这样的出的结论就可能有失偏颇。

不论做数据分析工作还是开发数据分析产品，记住以下的原则是很有帮助的：

最难的不是分析而是大数据

每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别，在此基础上，对数据进行不同层次和结构的分类。原因如下:

数据深度融入在商业的各个环节

现代企业逐渐意识到，纷繁复杂的数据固然重要，而这些数据是否真的被企业职工运用，并对其工作产生了相关性的影响，才是企业领导所看重的。不同的层级岗位和职位角色都需要做出正确的决策，而良好的决策必须是基于用户数据所提出的。因此，不仅仅是数据科学团队，从产品部门到客户服务部门，再到销售等各个部门都应该获得这些数据资源和信息。

在现代企业中，对数据的处理还仅仅是在每个月的全体会议上查看各项指标还远远不够。组织必须要将数据驱动纳入到决策制定中。以现代营销团队为例。营销人员有大量的丰富的数据可供他们自由支配，尤其是在智能手机，平板电脑，社交媒体平台爆炸式普及的今天，这样，一个品牌可以远距离地与观众互动，并了解顾客的相关信息。如果所有的这些数据被收集到一个中心位置，进行数据分析，那么对客户的长期行为分析并进行消费预判则成为了可能。同样地，根据这样的方法，其他部门，如销售、产品和客户服务部门也能获得前所未有的数据量。

数据分析到底有多难？入门数据分析必须会高深的编程技能吗？ 必须会专业系统的分析方法论吗？必须有资深的业务知识吗？

不，并不需要。

那么想要入门数据分析，需要具备哪些技能，哪些条件呢？

其实，大部分的数据分析，只要通过基础的Excel就可以了，真正的分析是思维逻辑的分析，思维清晰，逻辑有条理，工具是可以替代的，也是可以学习的；

入门数据分析需要了解哪些知识？我们需要了解基本的统计学知识，样本、概率、变量类型等概念，还要了解常用的方法和方法的适用范围；再有还需要了解Excel的常用函数，vlookup、sum、count等函数；数据透视表也是一个非常强大的功能，可以帮你解决各种交互统计汇总的问题。

数据分析往往给人的感觉不是有多难，而是不知道该如何利用数据分析能力来解决问题。

1、是coding太难吗？

数据分析常用的技术手段莫过于SQL、python、R，机器学习算法，这些都是数据分析的基础，在短时间都是可以学会的，因此，coding并不难。

2、是数据分析方法论太难吗？

数据分析的方法论莫过于收集数据、分析数据、发现问题，然后从多维度分析问题，找到问题的原因，然后解决问题，其中可以用很多分析对比的方法，环比，同比，转化等指标数据来说明问题。因此，方法论也没有变化，并不是难的关键。

数据分析，对一般人来说的确很难，第一要具备清晰的逻辑思维能力，擅长剖析。第二，对数据敏感，可以通过数据来追索数据背后产生的问题和你原因。第三，数据分析，对个人的知识面和综合能力要求比较高。第四，要掌握必备的分析工具和分析逻辑等，高深的数据分析，还要会数据库，算法什么的～

我不是专门做做数据分析的，却可以很认真的数据分析真的很难。

我所在的公司，还是一个小的独立的分店，光是做数据分析有关的工作就让人精疲力尽了。

我们店铺内部员工5人，促销5人。每一周都需要汇总每个人的绩效。然后从十几项绩效里去和区域每一项单独的绩效做对比，分析每个人的每一项是提升还是下降了。提升率是多少，哪一项提升的多，需要继续保持；哪一项下降了，下降了多少，原因是什么，怎么整改；还要分析关联项目的占比，不能这项上去了，却未保持上周的关联项。有些项目是抵触的，还需要找一个均值，不能因为其中一项的KPI影响到整体的利润。

各种数据全部分析完后，需要一个合理的被领导认可的结果。然后根据分析结果做相应的整改计划，这个整改计划也不单单是和周对应，还要和上周的数据，去年上周的数据，去年本周的数据做分析对比。

简单举例:

数据分析说难也不难，他也有固定的套路。数据分析主要只对有目标的分析和没有目标的发现。我们就按这两点来说

1.有目标的数据分析，收集数据，处理数据，分析数据，展示结果，总结汇报。（这么说太麻烦了简单点举个例子，我要分析公司的人均劳效，那么我要搜集至少两个数据A公司的工资总额B公司的总人数。其它案例类似，关键就是把目标分解成可搜集的数据从不同纬度去分析找相关性）

2.没有目标的数据分析，在很多数据中发现某些数据的存在相关性，那么我们在这基础上进一步挖掘按照上面的流程走一遍