Python数据分析
5G时代到来，数据分析越来越热，而python作为数据分析必备技能，也有越来越多的人去学习。最近我也在学习中，不知有没有同道中人一起啊，可以互相分享资料，交流学习经验啊。

1.数据分析师主要是做什么的？
简单来说，是通过数据去解决企业实践问题。目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务；一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定、标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。

2.企业喜欢招什么专业背景的人来做数据分析？
喜欢统计学、数学以及计算机专业出身的，因为这些专业出身的要么具有分析思维，要么编程能力过硬，入行较快。如果是商科出身会一点编程的的话，企业也是很欢迎的，毕竟数据分析师想要走的长久的话，商业分析能力与业务能力是尤为重要的。

3.数据工程师和数据分析师有什么区别？
数据工程师负责构建和维护数据科学项目的数据架构，必须保证服务器和应用程序之间的数据流是连续的，编程能力是数据工程师的核心；而对数据分析师来说，对编程能力的要求就稍微低了一些，更加侧重商业分析能力与业务能力。

4.企业数据是什么样的数据，数据分析师通过数据可以产生怎样的价值？
企业数据是庞大的，对于零售业，企业数据可以是产品数据、促销数据、顾客数据等；对于工业，电梯公司在不同地区可以产生不同群体的人群数据等。数据分析师的目的就是挖掘数据背后的价值，如果一个零售行业某个产品的销售利润下滑，数据分析师要做的是利用产品数据及其他有关数据进行原因分析、现状分析以及预测分析；若拿到一个小区电梯里的人群数据，数据分析师又可以干嘛呢？或许可以做一个人群画像分析，再根据特征做一些关联方案。这些只是简单的例子，数据分析师的工作是复杂而广泛的，具体问题还是需要大家自己慢慢探索。

楼主有啥资料可以分享下不

5. 数据分析师可以在哪些行业工作？
几乎所有的行业都会运用数据，数据分析师不仅可以在互联⽹行业就业，还可以在政府、银行、零售、服装、制造业、医药业以及交通传输等领域服务。数据分析师对行业的要求很高，如果你本身是行业专家再加上懂数据分析，那就是行业数据分析的大牛了，当然这个需要时间和项目的沉淀。所以不同专业的朋友你们的优势就出来了，结合本专业知识，再掌握数据分析技能，你很可能就成为某一领域的专家哦~

6.数据分析师对编程能力要求高吗？
这个要看个人的工作性质，如果只是做简单的报表，Excel，可视化的工具就能帮你解决问题，但如果问题涉及到模型算法的话，肯定需要你具备编程能力。数据分析师的招聘岗位普遍要求应聘者掌握Excel、SQL以及Python。

7.数据分析是分析思维重要还是分析工具重要呢？
毋庸置疑，当然是分析思维更加重要。随着在这个岗位工作时间的增长，分析的经验会越来越丰富，所获得的分析思维也是最具价值的，但一般新人是不具备这种分析思维的。分析工具日新月异，旧的分析工具随时可能被更加易学、易使用的工具代替，所以数据分析师也要不断学习，才能在变化中站稳脚跟。