整體上說數據分析工作還是有一定壓力的，但是與傳統軟件研發比較起來還是稍微輕松一些，因為數據分析在大多數情況下只是完善與否，很少會出現項目失敗的情況，大部分數據分析都是基于平臺工具完成的，只要在數據提取時沒有出現邏輯性錯誤，一般來說數據分析都能順利完成。

1、數據分析工作怎么樣？

我帶過BI團隊，大數據也是我的研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。整體上說數據分析工作還是有一定壓力的，但是與傳統軟件研發比較起來還是稍微輕松一些，因為數據分析在大多數情況下只是完善與否，很少會出現項目失敗的情況，大部分數據分析都是基于平臺工具完成的，只要在數據提取時沒有出現邏輯性錯誤，一般來說數據分析都能順利完成，

但是數據分析比較瑣碎，涉及到的細節非常多，也需要足夠的耐心，數據分析對數據庫知識的要求比較高，其他方面的要求就是工具的熟練程度和對業務的了解。一般來說數據分析的工具有很多，傳統的excel就是一個比較基礎的數據分析工具，excel能完成很多比較初級的數據分析任務，也可以通過設定表達式完成一些計算，所以數據分析工程師的第一步往往是掌握excel的使用。

對專業的BI團隊來說，數據分析的工具則要更加專業一些了，Oracle、IBM都有專業的BI平臺，另外最近幾年國內的數據分析平臺也有很大的進步，雖然在處理效率上比國外產品慢一點，其他本土化的功能還是非常實用的，未來隨著大數據的發展，數據分析的崗位將迎來大量的人才需求，大量的企業都需要有專業的數據分析人才，所以未來數據分析的就業前景還是比較好的。

從我的個人角度來說，數據分析還是有一定樂趣的，通過數據分析你能發現生活中的很多有意思的情況，比如在餐飲娛樂領域就有很多有意思的數據分析結果，我的研究方向是大數據和人工智能，我在頭條上會陸續寫一些這方面的科普文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收獲。如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我，

2、學數據分析怎么樣呢？

零基礎數據分析對于這個問題，我將拆分為三個方面，行業前景、必備技能以及工作求職。首先，就行業而言，數據分析崗位是工作中最核心的競爭力之一，在互聯網下半場，各大企業都進行數字化轉型，對數字分析人才的需求也越來越旺，數字分析崗位一般月薪都在10k以上，一線城市在20k-40k左右，其前景還是不可估量的，其次，對于必備技能來說，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL語言，能夠使用python、R語言進行數據挖掘，有些企業會寫明掌握hive、hadoop、spark優先，因此新手小白要學習數據分析要學的知識還是很多的。

以excel來說，這是最簡單的數據分析工具，但其中的還有一些函數、宏等可能小白最開始并不常用，那SPSS、python是推薦小白初次試水數據分析的軟件，SPSS是一款最易上手的軟件，初次接觸數據要知道數據的描述性統計、相關性分析、T檢驗、方差分析、主成分分析、因子分析等內容，對數據有大概的掌握。那python是也是一款簡單易學的軟件，那最開始要知道Python的一些基礎知識，元素、變量、循環、函數，學會對數據進行預處理，并能進行數據分析，可視化處理等，這就涉及到一些深層次的內容，建議嘗試小白有個系統的學習，

最后，對工作求職來說，還是學的越精越好，最基本的SPSS、SQL、python是都需要掌握的，有些企業對Python和R語言可以二選一，如果急于求職可選擇選擇其一。對于求職而言呢，因為不是統計、數據方向背景，可以先去二三線城市先投簡歷，因為一些大廠可能需要一年、三年等不同時間的經歷，所以有了項目經驗，能幫你順利找到工作，最后祝你學習成功，事業順利！，

3、數據分析行業的前景怎么樣？