数据分析，顾名思义就是对数据做分析。分析数据的人有很多不同的职位名称：数据分析师、业务专家、算法工程师、数据挖掘工程师、顾问、精算师……这些都属于数据分析的行业范畴。

数据分析有什么可学习的

每个人日常生活中都会分析各种数据，比如自己每天花了多少钱、吃了多少东西。学习工作中，很多简单数据的分析也是只需要笔纸就够了，最多加上一个计算器。做分析的时候也往往只是简单看看，脑子随便想想就得出一个结论。

以上方法虽然广义上也叫做“数据分析”，但却并不专业，因为这样得到的分析结果太过粗放，甚至不一定正确。再加上现代社会的数据大多都在计算机上，数据来源庞杂、规模庞大。如果没有专业的数据分析技术，很多数据根本没有分析的可能。

因此，就需要专业能力，来得到更客观、精细的分析结果，得到对计算机上数据的分析能力，证明自己的分析结果，解决对现实问题的疑惑等等。

数据分析具体能力

计算机能力

数据分析大致可以分为如下步骤：采集、存储、展示、清洗、分析、维护。每一步都需要计算机能力，否则根本不可行。比如采集互联网数据可能需要写爬虫，存储经常需要数据库，维护更是一定要计算机能力作为保障才行。因此，计算机能力保证了你可以做数据分析。

2. 数学能力

当你带着一定目的去分析数据的时候，要看哪些统计指标呢？画出图来之后，你看到的数据分布意味着什么呢？当新增一些数据的时候，要如何去修正之前的分析结果呢？可以说，数学能力是数据分析能力的核心。

3. 实战经验

当你实际去做任何一个具体业务数据分析的时候，你就会发现实战经验的重要性了。用什么软件来分析更快？这种图应该怎么画出来？这个bug如何解决？当前规模的数据需要我去选择何种技术？这一切都向你表明，实战经验决定了你的数据分析效率。

4. 本质理解

这个问题看似简单，其实非常关键。我往往会听到一些不切实际的数据分析需求，最常见的就是想要预测一些根本无法预测的数字。我们必须知道数据分析的本质是什么，如此才能知道数据分析的上限在哪里。总之，本质理解使你不会再去做毫无意义的尝试。