数据分析师数据分析

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？

重要提示：提问者不能发表回复，可以通过评论与回答者沟通，沟通后可以通过编辑功能完善问题描述，以便后续其他人能够更容易理解问题.

7 个回复

w卫东 - 数据仓库架构师，BI咨询顾问；权衡商业和技术。 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。

ID王大伟 - 人生苦短，我选Python。 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

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。

yuzhouhuo2010 2018-01-09 回答

一个工具，一个思路，看自己

花花_Angel - 让自己更好，是解决一切问题的关键 2018-11-12 回答

个人认为，数据分析产品仅是工具而已，数据分析师需要对业务的理解，分析方法和思路，借助数据分析产品实现你的分析，达到你的分析目的。

turner22 - BI数据分析从业 2018-12-18 回答

数据分析产品是工具，好比狙击枪；数据分析师才是真正的狙击手，他会根据企业行业的具体情况，业务场景，IT系统，以及部门关注点不同，做出合适的报表，这些好比射击时候要考虑的地势，距离，天气，风速和湿度等。

不过现在也有很多BI公司不仅仅在做工具了，他们更多是深耕一些行业的具体应用场景，类似于零售BI服务商观远数据，在零售行业覆盖业务场景比较齐全，也服务过一些比较大的零售商／

DDlucky - 你的能量超乎你想象 2019-06-15 回答

数据分析工具是影响不了数据分析师的分析思维的，无论工具怎么智能，分析主题和业务理解还是很重要的

要回复问题请先登录或注册

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？

7 个回复

发起人

相关问题

问题状态

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？

与内容相关的链接

7 个回复

发起人

相关问题

问题状态