Python数据分析就业前景好不好？Python数据分析具体学什么？这里有一条高效的学习路径_python金融数据分析有前途吗

数据和智能是第四次和第五次工业革命的基石，也是现代企业最为重要的生产资料。目前，各行 各业对信息技术的依赖程度都在不断加深，无论是政府行为还是商业行为，都严重依赖于数字化建设。 在大数据时代，我们经常会感到数据越来越多，但是要从数据中发现有价值的信息却越来越难。数据 分析就是从原始数据中获取商业价值的过程，通过对原始数据的收集、加工和整理，使用统计方法、 可视化技术、挖掘算法实现数据的透视、呈现和解读，最终获得有价值的信息和业务洞察，并以此为 基础指导企业的决策。

数据分析的应用领域

数据分析的应用领域有哪些？

今天无论政府行为还是商业行为，对数据分析都有着很强的依赖，数据分析在各行各业都有广泛的应用，包括政府、金融、医疗、电信、媒体、零售、网站、电商、能源等等。

● 政府：通过数据分析预测GDP走势和地方财政收入；海关和边防通过数据挖掘对出入境异常、报关异常的行为进行甄别；目前被经常讨论的大数据扫黄也是对数据分析的应用。

● 交通：通过数据分析和构建预测模型，进行路况预测和人流量预测。

● 能源：通过数据分析，找到建立发电站的最佳位置和最优方案；通过电网收集的数据，预测用户的用电习惯，分析用户是否有窃电行为。

● 医疗：通过对早产儿的数据采集和分析提前知道哪些早产儿会出现问题并采取有针对性的措施，避免早产儿夭折；通过数据分析对重大传播疾病进行预测。

● 金融：通过对用户或企业的历史数据分析，实现信用评估和风险预测；通过对行业数据和历史交易数据的分析，实现投资的受益和风险的预测。

● 通信：电信运营商通过构建“社交图谱”分析客户关系，制定相应的套餐，增强用户粘性，降低客户流失率。

● 零售：通过数据分析了解消费者的购买偏好，适当的调整价格和优化卖场购物体验，提升销量和利润率。

● 电商：淘宝等电商通过分析消费者购物喜好、消费能力等信息，进行有针对性的推荐和推送。

● 互联网：通过用户数据分析，了解用户的行为模式和消费能力，实现精细化营销；通过对用户上网时间、浏览内容、停留时长等的数据分析，了解用户使用习惯和喜好，实现精准广告营销。

数据分析的市场前景

近年来，随着信息化技术的普及以及大数据和人工智能技术在各行各业的应用，市场对数字 化人才的需求逐年递增，其中数据治理工程师、业务数据分析师和数据挖掘工程师的人才缺口最大。 中国信息通信研究院发布的《数字经济就业影响研究报告》指出，2020 年我国数字化人才缺口接 近 1100 万，而且伴随传统行业的数字化转型以及全行业的数字化推进，人才需求缺口仍然在持 续放大。无独有偶，波士顿咨询公司（BCG）发布的《数字经济下就业与人才研究报告》也指出， 2035 年中国整体数字经济规模将接近，总就业容量将达到 4.15 亿，如果不实施有效的人才战略， 到时可能出现一个巨大的人才缺口，不只是在数量上，还有技能方面的缺口。另一方面，由于互 联网行业已经不再处于流量红利时代，市场竞争日趋复杂和激烈，如何实现低成本获客、如何培 养忠诚用户以及如何保持营收增长是每个企业都必须直面的问题。在这样的背景下，无论 B 端还 是 C 端业务，都需要实现数字化、精细化运营，企业对数据驱动决策的依赖达到了前所未有的高度， 数据分析师就是完成上述工作内容最为重要的角色。

学完”Python数据分析”课程具体能够胜任哪些岗位？

招聘网站上通常将跟数据科学有关系的岗位都统称为数据分析岗位，但是根据工作性质的不同，又可以分为偏业务的数据分析方向、偏算法的数据挖掘方向、偏产品的数据产品方向和偏工程的数据治理方向。学习千锋的“Python数据分析”课程后，能够胜任数据分析师、BI工程师、数据运营、数据挖掘工程师、数据治理工程师等。

数据分析的学习内容

数据分析就是“数据思维 + 分析工具”，其中，数据思维解决了如何认知和解读数据的问题，而 分析工具则帮助我们实现了快速便捷的数据处理和结果呈现。

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