数据分析有很多种形式。下面简单描述一下。数据分析也会结合具体应用场景的数据分析。对于场景相对固定的数据分析任务，使用工具来完成。毕竟这种方式更方便，数据分析结果往往以多种方式呈现。通过工具进行数据分析是生产条件下常用的方式，比如Excel就是一个常用的数据分析工具。
十年前，我有一部紫色外壳的诺基亚手机。在当时单调的智能手机中，这个品牌绝对是大名鼎鼎，其质量为N0.1的诺基亚6，年初诺基亚推出的回归后的第一款产品，以1699元的价格在国内市场赢得了极高的赞誉。不知不觉，诺基亚已经以7000W台重回世界第九。
数据分析工作怎么样？
我带过BI团队，大数据也是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。整体上说数据分析工作还是有一定压力的，但是与传统软件研发比较起来还是稍微轻松一些，因为数据分析在大多数情况下只是完善与否，很少会出现项目失败的情况，大部分数据分析都是基于平台工具完成的，只要在数据提取时没有出现逻辑性错误，一般来说数据分析都能顺利完成。
但是数据分析比较琐碎，涉及到的细节非常多，也需要足够的耐心，数据分析对数据库知识的要求比较高，其他方面的要求就是工具的熟练程度和对业务的了解。一般来说数据分析的工具有很多，传统的excel就是一个比较基础的数据分析工具，excel能完成很多比较初级的数据分析任务，也可以通过设定表达式完成一些计算。所以数据分析工程师的第一步往往是掌握excel的使用。
对专业的BI团队来说，数据分析的工具则要更加专业一些了，OracleIBM都有专业的BI平台，另外最近几年国内的数据分析平台也有很大的进步，虽然在处理效率上比国外产品慢一点，其他本土化的功能还是非常实用的。未来随着大数据的发展，数据分析的岗位将迎来大量的人才需求，大量的企业都需要有专业的数据分析人才，所以未来数据分析的就业前景还是比较好的。
从我的个人角度来说，数据分析还是有一定乐趣的，通过数据分析你能发现生活中的很多有意思的情况，比如在餐饮娱乐领域就有很多有意思的数据分析结果。我的研究方向是大数据和人工智能，我在头条上会陆续写一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
数据分析好找工作吗？
水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具就认为自己是分析师了，那就错了，数据分析师最主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想快速入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。
如何自学数据分析并找到工作？
在大数据时代，数据分析被广泛的重视，因为数据分析是数据价值化的主要渠道之一。数据分析有多种形式，下面做一个简单的描述第一通过工具做好数据分析。通过工具做数据分析是在生产条件下比较常见的方式，比如Excel就是一个比较常见的数据分析工具。另外，很多BI工具也可以进行数据分析任务。通过软件工具进行的数据分析需要掌握一定的数学基础和统计学基础，BI工具则还需要掌握数据库相关知识主要就是Sql语言。
这种分析方式比较快捷，适用于模型比较固定的数据分析场景。第二通过编程来做好数据分析。还有一种方式就是通过编程语言来完成数据分析任务，这种情况主要是针对数据量比较大的情况，另外，数据分析任务不是很明确的情况下，也就是说模型比较动态的情况。目前通过机器学习的方式完成数据分析是比较常见的解决方案，而编程语言往往采用Python。
刚去修手机，因为不小心掉了，屏幕碎了。真的很无语。这是半年内第三次换屏。修手机的时候，跟师傅说。这时候，我突然想到了诺基亚的手机。十年前，我有一部紫色外壳的诺基亚手机。在当时单调的智能手机中，这个牌子绝对有名，质量是N0.1我记得有一次在三楼上班的时候，不小心把手机掉到了一楼的水泥地上。当时我很懊恼的想，这个机会完了，破灭是少不了的。
Python有丰富的库，包括NumpyMatplotlibScipypandas，广泛应用于数据分析和机器学习。第三种结合方式。目前数据分析也会根据具体的应用场景进行组合数据分析。对于场景相对固定的数据分析任务，使用工具来完成。毕竟这种方式更方便，数据分析结果往往以多种方式呈现。
