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企业采购数据分析软件应注意哪些事项？在大数据时代，公司每天都会产生大量数据。如何充分利用数据，挖掘数据以及为业务决策制定数据？选择一个好的数据分析/商业智能软件非常重要。那么在当今的云计算，大数据，移动浪潮和人工智能的快速发展中，如何帮助企业选择良好的数据处理软件？

初步筛选

由于它是数据分析软件的选择，因此有必要分析每个产品/平台的数据分析的核心功能，以选择***适合您自己的企业应用方案的数据分析/商业智能软件。***咨询公司（例如Gartner，BARC）每年都会发布行业中每种产品的评估报告。这些报告可以为公司选择数据分析/商业智能软件（Gartner的《分析和商业智能魔力象限(MagicQuadrant)》和《分析与商业智能平台关键能力》）提供很好的参考。《魔力象限》考虑产品平台的各个业务方面，包括市场发展和战略因素。相反，《关键报告》专注于每个分析和商务智能平台的产品和功能。它结合了用户和分析师的评论，基于一组关键功能评估每个产品，并进行详细的比较。因此，对于正在评估数据处理/商业智能产品的用户来说，《关键能力》报告更加直观和实用，可以反映出市场上产品的完整功能分析，并且信息量更大。

21世纪是数据时代。从2009年1月左右开始，美国对数据分析师的需求已开始大幅增长。因此，在美国，数据分析师已成为***热门的职业之一。

成为合格的DataAnalyst需要什么技术背景？成为数据分析师需要很多硬和软的技能。通常，所需的技能可以大致分为四类。

首先是对行业的知识和兴趣。作为合格的数据分析员，除了具有分析数据的能力外，更侧重于“ BusinessSense”，它可以帮助客户解决实际问题。

第二点是具有基本的统计分析和模型知识。因为数据分析师每天都在用统计数学技能来解释他们的一些问题。在数据分析中，线性回归和决策树是两个常用的基本统计模型。

第三点是将使用数据处理软件。此技能可以帮助数据分析人员节省一些时间来进行人工检测和分析，并为商业分析留出更多时间。另一方面，还可以减少一些人为错误。 SQL和EXCEL是我们通常提到的数据处理软件，它们通常用于少量数据的分析。 R和Python更具开源性和灵活性。现在，越来越多的公司希望其数据分析人员不仅可以使用SQL和EXCEL，而且还希望他们可以具有使用R和Python编写代码的更多功能。

***后一点是通用数据分析人员与数据分析人员之间的分界线，即沟通能力。面对老板，我们需要积极分享我们的想法，说服他，并证明我们的分析是正确和有价值的。面对客户，沟通技巧更为重要。由于许多客户没有相应的学术背景，因此他们可能不了解数学和统计信息，因此在这种情况下，我们需要用一种更易于理解的语言来解释数据分析结果。

数据分析师是程序员吗？

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数据分析师是程序员吗？不完全是。

我在职业生涯中都担任过这两个职位。

我们公司的数据分析师不需要您了解深入的数学知识，也不需要编写非常复杂的后台程序员。

这两件事是由研究人员和程序员完成的。

人们必须利用自己的优势，

基于数学，我们公司的大多数研究人员都是医生。

根据代码，大数据工程师通常具有3-5年的开发经验。

数据分析师的优势在于可以长期开展业务，并对各种复杂的业务有深刻的了解。

许多看似反逻辑的企业都有很多项目背景，只有那些长期关注该项目的人才能理解。

例如：阿里在购买产品后，经常会看到您在推类似产品。

因为Ali的广告费用帐单是通过点击计算的。