从事数据分析行业的好处？
可以提升业务能力为什么说数据分析可以提升业务能力呢?因此懂业务才能更好的进行数据分析,所谓懂业务就是需要了解产品的一系列发展模式。
更好的进行用户分析数据就是数值,而数值又由数字组成,是我们进行观察计算出的结果。
有利于增长通过数据分析可以了解到用户的需求从而精准的进行用户定位,继而进行产品的设计理论。
总结通过以上内容了解了数据分析的重要性以及做好数据分析的好处,而做好数据分析。
其实，现在不会再有人再问这样的问题了，因为大数据时代下，每个人都知道数据分析的重要性！数据分析在企业经营或个人生活中都很有用处，关键在于我们如何使用它。
数据分析不仅是某一条公式或者一串代码，它真正的魅力在于系统地、客观地、有逻辑地思考，用这种思考去代替零散、臆断、盲目，这才是它最大的价值。
当我们在工作中接到一项任务时，首先主观意识第一反应“我想不想做这个事？如果我做了会产生什么影响？”决定做了之后，又要开始思考“我能不能干这个事？做这个事需要什么条件？到底应该如何做这件事？”这些心理建设和意愿、能动性、创造力有关。
再来看数据分析，它是一种后置的、理性的方法，很难预知；如果不做数据分析，只能靠臆想猜测结果，如果做了数据分析，才能知道：
现状是怎样的？
到底现状好不好？
出现这个状况的原因是…？
预测一下结果会如何？
下一步应该怎么做？
这5个问题是环环相扣的，有了清晰的描述才能寻找指标，有了指标才有好坏判断，有好坏判断才能思考为什么好或不好，有了原因才知道如何构建预测模型，如何全面评估。
从一个最简单的例子来说，设想下，你刚就任一个销售公司大区总监，掌管着华北500家客户，忽然收到财务发来的一封邮件说这个月业绩KPI没有达标。那么第一件事，就是要看数据，业绩状况到底是什么情况？
差多少达标？
什么时候开始不达标的？
差距越来越大还是越来越小？
所有区域还是单个区域的问题？
没有问题的是不是正在变得有问题？
所有一切都要用数据说话。接下来，还需要做以下三项分析工作：
原因分析：通过数据分析找一下不达标的原因；
预测分析：预测一下销售走势，预计业绩有多大缺口；
评估分析：评估一下过往的措施哪个好用，然后安排下一步举措。
不过在实际工作中，80%的时间都被耗在清理数据、更新报表、做描述性统计上，剩下时间可能还在写评估报告，最后就变成，只有数据，没有分析。如果使用分析云进行数据分析，数据提取和业务模型是独立的，数据提取由系统自动完成，数据可以跨平台整合，大大减少了清洗数据的工作；然而，商业模式是固定的。当数据更新时，报告的内容也将更新。如果需要调整型号，业务人员也可以自行完成操作。通过数据穿透和钻探找出原因；通过历史数据预测未来趋势；通过比较，综合评价。有数据有分析，是完整的数据分析！