數據分析和財務哪個更累？

;的個人感覺是數據分析的工作比財務更累。他對于財務工作有一個具體的流程，比如每個月做什么。他是一種過程，但是數據分析是近幾年新出現的行業。根據每個月公司不同的經營狀況，你會選擇不同的分析維度。不局限于固定格式，數據量比較大。

腦數據分析靠譜嗎？

可靠。

腦數據分析根據當前腦電波的頻率反映你的大腦情況，借助儀器設備的精確測量和科技人員的分析，獲得可靠的大腦數據，為以后的數據分析做一個可靠的助手。在長期的過去，可以促進腦科學的進步和發展。國內外有很多科學案例。

所以大腦數據分析是可靠的。

網上的數據分析課靠譜嗎？

不建議這樣做。

數據分析是指運用適當的統計分析方法，對收集的大量數據進行分析，總結、理解、消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是對數據進行詳細的研究和總結，以提取有用的信息并形成結論的過程。數據分析的數學基礎是20世紀初建立的，一般是不可靠的。

數據分析師前景與弊端？

數據分析的出路通常有兩個:對算法做深入研究然后做數據挖掘，對業務做更深入的了解然后做業務。沒有其他出路。

說實話，我并不看好數據分析這個職位本身。為什么不看？首先，讓我們讓我們分解數據分析的工作。大部分數據分析花50%的時間取數據，40%的時間和產品經理溝通:做AB實驗，做效果回歸，最后10%的時間做探索性分析。現在作為數據分析崗，可以跳出來說是不是。

然而，上述大部分工作實際上是可替換的和機械的。讀寫SQL檢索數據是個又臟又累的活，懂的人都可以干。雇傭一個工作了五年的數據分析師，基本上和一個剛畢業的數據分析師寫SQL沒什么區別。It只是一開始你可能無法達到100%的準確率。

做AB實驗，效果回歸的自助平臺越來越多。當未來這個自助AB平臺越來越成熟的時候，就不需要數據分析師來做這個事情了。產品經理想做實驗，像個一樣操作。實驗結束后，他想看數據，但這仍然是一個傻瓜s操作。期間不需要任何分析師參與。

探索性分析本該是數據分析的一項工作，但我知道目前大多數企業數據分析都不在做這項工作。探索性分析一般需要過硬的技術能力或者對業務的熟悉程度，兩者都可以發揮探索性項目的價值。

最后，技術過硬的基本都是后期做算法。數據挖掘去了，因為他們發現在數據分析的位置上，人由于對數據檢索的不斷需求，美國的遺囑被銷毀了。而這些人會過得很好，因為以前做數據挖掘的大部分都不務正業了。但是數據分析對業務更敏感。

如果你業務好，你就做業務的產品經理，因為你業務能力強，數據感強，但是你需要跟著一個業務和數據都不強的人聽他的。誰能受得了？而自身數據和業務的結合，才能帶來更大的價值。所以數據分析轉來的業務人員，一般都比正常的產品經理強。

那么，什么問題數據分析師的前景如何？我的看法是，數據分析本身的發展前景不是那么好，但是有了數據分析的經驗，如果走算法和業務兩個方向，未來也不會太差。