正文
数据分析是有关“数据”类岗位的总称。从事这些工作的人，
通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据。
数据分析主要是与数据打交道，但
数据分析≠分析大数据
，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，
零基础转行数据分析是可行的
。要入门的话，
3个月
的时间也是足够的。
需要
注意
的是：
1.如果本身对数据不敏感，或者看到复杂的数据就眼晕头疼，那说明你可能不太适合这个岗位。
2.目前数据分析已不再是专职技能，而是职场人必备的通用技能，建议每个职场人都可以学一下，会让你在职场竞争中更有优势。至于是否从事数据分析工作，还是看你对数据的敏感程度以及你对这个岗位的热爱程度。
数据分析可以简单分为
业务
和
技术
2大方向：
业务方向
——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等
技术方向
——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等
业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。
在日常工作中，业务部门往往更关心某个指标的为什么下跌或上升、产品的用户属性是怎样的，如何更好的完成自己的KPI等。
以活跃指标为例，数据分析人员通常要解决以下问题：
-
指标下跌了多少？是合理范围内的数据波动，还是突发式?（what）
-
下跌是从什么时候开始的？（when）
-
是整体用户下跌，还是部分用户？（who）
-
下跌的原因是什么？产品更新？还是某个渠道推广到期？（why）
-
怎么解决下跌的问题（how）
在经过了数据提取-数据清洗-多维分析-交叉分析等一系列步骤之后，你发现是某个地区的活跃下跌了，但这并不能作为分析的结论。因为某个地区的活跃下跌只是现象，并不是根本原因。
所以数据分析师要解决的是，为什么这个地区的活跃跌了？是政策因素？还是竞争对手？或者是渠道问题，这些都是需要深入分析的范畴。
