如今，几乎每个企业都朝着数据驱动型企业转变，这也意味着他们需要更多专业的人才，来收集更多相关企业的客户、市场及业务流程的数据。
那数据分析师怎么样？我们为什么要学数据分析？下面我们就来说说。
什么是大数据分析？
越来越多的人依赖互联网。娱乐、办公、生活几乎都离不开它。因此，我们在互联网上会产生大量的数据。换而言之，正是我们创造了大数据时代，并将大数据变得更大。
据估计，到明年年底，我们每秒产生的累计数据将高达1.7MB。
数据的生成量增加，问题也跟着增加。在这种情况下，传统的数据处理方法早已不适用。因此，我们需要大数据分析工具来处理高容量、高速度和多样化的数据，从而发掘有用的结论。
大数据分析如何使工作变得轻松？
如果我们学会了使用数据分析的各种工具，就能够从中得到更有价值的信息。但是，我们也需要注意到，这些数据正在急剧增加。
大数据的出现，彻底改变了分析技术。传统的数据处理工具（类似于关系数据库管理系统）已经无法处理各种形式的大数据。在关系数据库中，管理员可以轻松的生成各种数据报告，但这些报告提供的有效结论却很少。我们在关系数据库中得到的有效结论的数量，已经远远不能满足大数据时代的需求了。因此，很多人会选择使用数据仓库。令人遗憾的是，即使是数据仓库，也无法处理规模庞大的数据量。
数据分析的类型有哪些？
数据分析的主题非常广泛，它包括规范分析、预测分析、诊断分析、描述性分析。
1. 规范分析：规范分析能够让你了解业务的各个方面，因为它的特殊性和简洁性，在任何行业都可以运用。
2. 预测分析：预测分析可以根据当前数据预测未来情况。一些销售型企业会运用预测分析发掘他们的潜在客户。
3. 诊断分析：诊断分析用于寻找行为发生的原因。例如，我们可以对一个社交账号的各项数据进行分析，分析这个社交账号火与不火的原因。
4. 描述性分析：描述性分析用于为企业或者个人提出有增值可能性的方法。以支付宝的芝麻信用分为例，支付宝会对每一位用户进行信用评估，信用分高的人可以无押金扫共享单车。
数据分析中使用了哪些工具？
1. Apache Spark：Apache Spark是用于实时数据分析的框架，是一种专为大规模数据处理而设计的计算引擎。
2. Python：Python是用途最广泛的编程语言之一，在各种应用程序中都有运用，也包括机器学习。
3. SAS：SAS是一种高级分析工具，用于处理大量数据并从中获得有用的结论。
4. Hadoop：Hadoop是最流行的大数据框架，是一种与Apache Spark相似的开源集群计算环境。
5. SQL：SQL用于关系数据库管理系统。
6. Tableau：Tableau是最流行的商业智能工具，得到的数据可用于商业分析。
7. Splunk：Splunk是处理大量数据并从中获得有用结论的首选工具。
8. R编程语言：R语言是数据分析师用于统计计算和图形应用程序的第一编程语言。
使用数据分析的公司有哪些？
如今，各行各业，都会运用到各种分析工具及技术，用于解析数据、可视化数据。
对于数字优先的企业，数据分析的重要性就更不用说了。Amazon，Facebook，Google和Microsoft都是数字优先企业，如果不使用数据分析，毫不夸张地说，它们将无法生存。
Amazon广泛运用了分析功能，根据你过去购买过的东西来推荐合适你的产品。他们还会利用数据来建立客户资料，从而为客户提供特别定制的网购体验。类似于淘宝的猜你喜欢，看到的往往都是你想要的。
Facebook这一类的社交软件会通过用户谈论的内容进行数据分析，从而了解到用户感兴趣的产品或服务，并且给不同的用户投放他们更可能感兴趣的广告内容。这一点我们在生活中使用社交软件时也深有体会，刚和朋友提到自己想学点技术类东西，再打开这些社交软件就会有相应的广告推送。
Google更是坐拥所有数据，全世界所有人一天搜索次数就高达数十亿次，这也使其成为地球上数据密集度最高的公司之一。正是如此，Google对数据分析师的招聘需求量也非常大。
写在最后
时下，很多大型企业都离不开数据分析。在这样一个竞争激烈的社会，懂得将数据再利用的企业定能成为行业的佼佼者。例如，优步和爱彼迎。
优步通过收集大量数据并且进行数据分析，打破了出租车领域的瓶颈，开启了网约车的时代，这使企业收益增长了510亿美元。
同样，爱彼迎通过数据分析，给用户提供了多样化的居住选择，为他们提供了更好的居住体验，使企业得到了更好的发展。
通过这两家公司的事例，我们不难发现，任何懂得利用数据分析优势的公司，都能够毫不费力地击败竞争对手，使自己在自己的行业占据一席之地。
当然，企业想要利用数据分析的结论去帮助企业发展，自然少不了对数据分析师的需求。所以，机智的小伙伴，你们知道为什么要学数据分析了吗？数据分析师怎么样？
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