数据分析是不是特别伤脑子(数据分析和财务哪个更累？)
数据分析和财务哪个更累？
;的个人感觉是数据分析的工作比财务更累。他对于财务工作有一个具体的流程，比如每个月做什么。他是一种过程，但是数据分析是近几年新出现的行业。根据每个月公司不同的经营状况，你会选择不同的分析维度。不局限于固定格式，数据量比较大。脑数据分析靠谱吗？
可靠。
脑数据分析根据当前脑电波的频率反映你的大脑情况，借助仪器设备的精确测量和科技人员的分析，获得可靠的大脑数据，为以后的数据分析做一个可靠的助手。在长期的过去，可以促进脑科学的进步和发展。国内外有很多科学案例。
所以大脑数据分析是可靠的。
网上的数据分析课靠谱吗？
不建议这样做。数据分析是指运用适当的统计分析方法，对收集的大量数据进行分析，总结、理解、消化，以最大限度地发挥数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是对数据进行详细的研究和总结，以提取有用的信息并形成结论的过程。数据分析的数学基础是20世纪初建立的，一般是不可靠的。
数据分析师前景与弊端？
数据分析的出路通常有两个:对算法做深入研究然后做数据挖掘，对业务做更深入的了解然后做业务。没有其他出路。
说实话，我并不看好数据分析这个职位本身。为什么不看？首先，让我们 让我们分解数据分析的工作。大部分数据分析花50%的时间取数据，40%的时间和产品经理沟通:做AB实验，做效果回归，最后10%的时间做探索性分析。现在作为数据分析岗，可以跳出来说是不是。
然而，上述大部分工作实际上是可替换的和机械的。读写SQL检索数据是个又脏又累的活，懂的人都可以干。雇佣一个工作了五年的数据分析师，基本上和一个刚毕业的数据分析师写SQL没什么区别。It 只是一开始你可能无法达到100%的准确率。
做AB实验，效果回归的自助平台越来越多。当未来这个自助AB平台越来越成熟的时候，就不需要数据分析师来做这个事情了。产品经理想做实验，像个一样操作。实验结束后，他想看数据，但这仍然是一个傻瓜 s操作。期间不需要任何分析师参与。
探索性分析本该是数据分析的一项工作，但我知道目前大多数企业数据分析都不在做这项工作。探索性分析一般需要过硬的技术能力或者对业务的熟悉程度，两者都可以发挥探索性项目的价值。
最后，技术过硬的基本都是后期做算法。数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析的位置上，人 由于对数据检索的不断需求，美国的遗嘱被销毁了。而这些人会过得很好，因为以前做数据挖掘的大部分都不务正业了。但是数据分析对业务更敏感。
如果你业务好，你就做业务的产品经理，因为你业务能力强，数据感强，但是你需要跟着一个业务和数据都不强的人听他的。谁能受得了？而自身数据和业务的结合，才能带来更大的价值。所以数据分析转来的业务人员，一般都比正常的产品经理强。
那么，什么 问题数据分析师的前景如何？我的看法是，数据分析本身的发展前景不是那么好，但是有了数据分析的经验，如果走算法和业务两个方向，未来也不会太差。
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