数据分析对企业的作用 本人会计一枚，准备换工作，一是换家公司做会计，二是在现有公司转做数据分析，怎么选？
本人会计一枚，准备换工作，一是换家公司做会计，二是在现有公司转做数据分析，怎么选？
到底要做什么，可以从具体的工作内容、发展前景和职业规划上看，还需要结合自己的兴趣和优势。
虽然我们都叫它会计，但不同公司的工作内容可能不同。在大公司，应收应付、总帐、税金是分开的。一个或多个人员只负责其中一个模块。在小公司里，它可能是总账户。数据分析也取决于所分析的内容。一些较初级的职位主要从事数据处理，而另一些则主要从事财务分析，有些则从事业务分析。具体岗位不同，工作内容也不同，你想多做哪一件工作，可以提前计划。
不同类型的工作，发展道路会不同。例如，在一家大公司，你可以挖一个很深的洞。有些人从税务专员开始，成为税务经理和主任，而另一些人则有机会轮换。他们可以完成所有的基本模块，然后走上经理和主管的道路。当然，也有人直接调到分析岗位，从基础数据处理开始，然后慢慢了解业务，做财务分析，然后继续工作再逐渐成为经理、主管，最后成为业务伙伴。我可以考虑走哪条路，把工作的发展前景和未来的职业规划结合起来。
无论你是喜欢学习规则还是处理数字，学习商业逻辑，处理账目，还是与人交流，并且能够与自己的兴趣相结合，都是最好的。同时，我们可以分析我们最大的优势在哪里，如何充分发挥我们的优势。我认识一个朋友，以前一直在做应收账款的处理，做得很痛苦。然而，有一天，我调任老板的秘书，专门负责业务部门的分析和一些沟通工作，但非常出色。所以，选择你自己的赛道，然后你就可以跑了。
一般来说，如何选择，还是结合自己的实际情况，从工作内容、发展前景、职业规划、兴趣和优势等方面做出综合判断。
产品经理需要自己做数据分析吗？
作为IT行业的从业者，大数据也是我的主要研究方向之一，所以让我来回答这个问题。
首先，数据分析对于产品经理的职位更为重要。虽然产品经理不一定需要自己做数据分析，但具备一定的数据分析能力，在一定程度上有利于产品的设计。目前，产品经理的职位逐渐向技术方向倾斜。产品经理的共同技能要求包括交互设计能力和数据分析能力。
产品经理是产品的第一责任人，通常负责产品功能设计、用户定位、市场定位、行业定位、发展规划、生态设计等。因此，产品经理一方面需要有较强的行业认知能力，另一方面也需要了解当前的技术边界和技术发展趋势，同时，产品经理需要有较强的方向感和案例设计能力。交互设计是方案设计能力的基本要求，数据分析是产品设计和产品定位的重要参考。因此，产品经理通常对数据分析更为敏感。
在当今大数据时代，数据所能呈现的价值边界正在逐渐扩大，因此数据分析的意义也在不断提高，数据分析对产品设计具有越来越重要的参考价值。产品设计通常对三个方面的数据敏感：第一是目标用户的使用习惯；第二是目标用户市场规模的增长；第三是目标用户的需求发展趋势。通过对这些数据的分析，往往更容易设计出满足用户心理预期的产品。
产品经理对数据分析的技术要求不高。通常进行结构化数据分析就足够了。结构化数据分析的常用工具包括excel和Bi工具。虽然通过工具进行数据分析并不困难，但数据分析需要有一定的数理统计基础。
数据分析师需要懂编程吗？
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！数据分析员通常分为两种类型，一种是应用级数据分析员，另一种是研发级数据分析员。区别在于他们是否具有算法设计和实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，将业务模型映射到数据分析工具，从而得到数据分析的结果。数据分析工具很多，如传统的数据分析工具Excel、Minitab、lingo、JMP等。为了充分掌握这些工具的使用，我们需要有一定的数理统计基础。通常，BI数据分析人员需要进一步掌握数据库的基本知识，但难度往往不大。
研发级数据分析师需要掌握编程知识。R、 python、C、MATLAB等语言广泛应用于数据分析领域。目前，通过Python等语言完成数据分析是一种常见的做法。事实上，Matlab也是一种在数据分析领域占有重要地位的软件（语言），其功能非常强大。
在大数据时代，通过机器学习实现数据分析是一种常见的方式，python语言是一种常见的选择。一方面python语言易学，另一方面python语言有丰富的库支持，如numpy、SciPy、Matplotlib、symmetry、pandas等。这些库的使用将大大提高算法的实现难度。
简而言之，对于数据分析师来说，如果他们想在数据分析的道路上走得更远，就必须掌握编程。事实上，编程语言本身并不是数据分析的难点。例如，学习Python仍然是一个相对容易的过程。！对于基础薄弱的学习者来说，开始使用工具学习数据分析是一个现实的选择。
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