市场上成熟的数据分析产品,会不会和数据分析师工作产生冲突?2者之间的主要区别在于哪里?

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w卫东 - 数据仓库架构师,BI咨询顾问;权衡商业和技术,不做“呆瓜”。 2017-05-15 回答

数据分析产品不会有思路,只是工具;
数据分析师重要的是业务理解和分析思路。
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ID王大伟 - 人生苦短,我选Python,转行之路如漫漫长夜,唯有不断学习充电保证不停机。 2017-04-27 回答

成熟的  例如spss   excel   SAS这种么
个人认为  向R 还有 Python 做数据分析的优势是  开源免费  不用购买商业软件(一般你用的破解版做某些大项目或者学术可能要追究你是否购买了正版)
大数据来临  分布式等导致例如Excel SPSS的数据处理规模达不到大数据要求
当一种新的算法等出现时 
用R或者Python很容易一步步实现
而Excel和SPSS功能很多是内置的
SAS很贵  没用过  不作评论
 
 
 
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张土豆 - 知其然,知其所以然。 2017-05-16 回答

题主的大概想要表达数据分析师是应该倾向数据分析产品(Tableau, SPSS,SAS)还是多用开源数据分析语言(R,Python)。
 个人认为有几个方面可以考虑:
  • 公司需求:很多数据产品软件是需要付费的,但并不是所有公司都愿意承担此类费用,相对而言大公司会比较愿意。对于更多的中小企业,他们可能更注重结果,对于你分析的工具没有要求。
  • 项目要求:假如数据分析的结果要求的多是图表类的展示,那么数据分析产品可能更为便利,因为提供了dashboard的功能。如果项目侧重数据挖掘以及机器学习的结果,那么用开源分析语言则自由度更大更方便。

但以上所说的这些其实都只是工具,工具熟练掌握几项即可,最重要的是如何使用,也就是上面朋友提到的分析思路和业务理解。
 
希望有所帮助。

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