笔者这两天闲逛知乎，看到了这个帖子：

匿名答题，发表于2014年，此外没有留下任何多余信息。

2年躺赚200万，相当于普通程序员10年的工资。没想到Pyhon这么强大，怪不得有人说“除了不会生孩子，Python什么都会。”

但是实情果真如此吗？Python应用范围太广了，无论是全栈、爬虫、数据挖掘、人工智能、Web 开发、Python统统都可以搞定。尤其是数据分析应用更是广之更广。

▲ 报告原文

数据已经成了企业重要资源，各个行业都开始用数据指导决策。所以近年来，几乎所有的企业都将数据提升到企业的战略发展中，期待其在企业中发挥关键性的作用，因此数据人才也开始被争抢：市场分析师、数据咨询师、金融分析师、数据产品经理、数据运营……数据岗位的薪资水涨船高，成为目前最有潜力的职业选择之一。

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为什么 数据分析 会这么火？

核心还是因为企业需要用它！

无论你所处的领域是智能媒体、医疗、政务与金融或其他，都能看到数据分析的身影，这也是时下大数据应用最热门的四个领域。

（从招聘网站上看，当前市场上比较热门的岗位JD中，任职要求上几乎都会提到「数据分析能力」）

很多人在工作中也经常遇到这样那样的数据问题：

数据统计分析：如何从一堆杂乱无章的数据中快速提取出我需要的信息？

数据清洗：各种图表依然只能做出浅层次的解释，不知道怎么得出对公司有帮助的结论？

分析结果：如何做到一张图表达一个观点？既美观又专业！

太多人的经验证明，如果你会Python、SQL这些数据分析师常用的工具，更容易得到老板的青睐。

这也就不难理解，为什么现在很多岗位，都需要数据分析能力的要求了。

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如果大家自学自我监督能力差，或者耗费大量时间把相关书籍拿出来啃一遍，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用。

很多初学者甚至是已经从事数据分析的人数经常会陷入的一个误区：这个误区坑了多少人？

死命的学习数据分析工具，而忽略了数据分析与业务之间的关系。做的确实都是无用的数据分析，那什么是真正“有用”的数据分析？

...

其实在任何一个企业中，每个运转的环节都会产出其对应的数据，当企业出现问题时，正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策，数据分析在一个企业中有着至关重要的作用。

所以，数据分析就像是企业的医生，在企业的生存发展上有着至关重要的地位。

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