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数据分析三大认识误区
1.不是所有人都需要用得上数据分析
2.学习数据分析，就是要掌握python/Tableau/PBI/SQL等工具
3.数据分析门槛很高，一般人很难学会
一、不是所有人都需要用得上数据分析
数据分析应用场景很广，并不是只有专业从事数据分析工作的人才需要学习数据分析。
反而是普通员工如果拥有数据思维，就能获得更多洞见，解决更多问题，更充分的展示自我，自然就更加具备核心竞争力。
二、学习数据分析，就是要掌握python/Tableau/PBI/SQL等工具
工具是有人使用的，是为了解决问题的，而不是为了工具而工具。更重要是是使用工具的底层思维逻辑，只有这样才能更好的创造价值。
数据分析其实有四个层次：描述性分析，诊断性分析，预测性分析，规范性分析（数据优化）。
举例子：给老板做年终报告
销售用数据描述今年成绩，更好的用数据讲故事，用数据舒服他人。
然后用对比分析，漏斗分析进行分析、诊断问题分析本质，诊断自己为何达成目的，为何不足。
再用数据预测预测明年销售情况，以及如何优化销售。
三、数据分析门槛很高，一般人很难学会
只有一部分人在从事基础的数据，处理数量庞大的 、海量的大数据。大部分人学习数据分析只是为了有用，会用就行。