首先就是小伙伴们在考虑转行的时候会纠结的一个问题【数据分析师分为哪几种？】我该选哪一种呢
数据分析师主要分为两个方向：数据开发和数据分析。数据开发偏技术，对于编程有较高的能力要求，而数据分析则偏业务，通过对数据价值的挖掘来发现数据价值，为企业提供决策方向。
数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高，所以我建议大家谨慎考虑该方向。
数据分析方向，偏业务型，主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低， 如果选择这个方向，大家的学习压力会小一些，风险也要小很多。
其实数据分析师并不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作，并不是会Excel、 Python、SQL等工具就是数据分析师了，它是一个职业，应该不会有人还把它当做是一个简单的工具学习吧？？
数据分析师除了需要掌握一些数据处理的工具以外，其实还需要具备商业知识架构，需要会把商业知识和数据结合起来，同时需要养成良好的分析思维习惯，也包括一些软性技能，这样才能利用数据的价值，帮助企业解决问题，推动企业的发展哦
【数据分析能力是指什么？】
数据分析能力是指能用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，从中提取有用信息并形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的能力。
那数据分析在企业中的作用大家应该都清楚哈，它可以帮助企业识别机会、规避风险；帮助企业诊断问题、亡羊补牢；帮助企业评估效果、改进营销；帮助企业提高效率、加强管理。
如果说数据分析只懂整理数据、做图表是不够的，更需要掌握更业务相结合的数据分析思维
第一，建立体系化的数据分析框架，基于业务流程确定需要哪些数据。
第二，对目标指标进行拆解，针对不同的运营场景和目的，需要确定一级关键指标是什么？用哪些二级指标来拆解一级指标？
第三，在业务开始之前就要有数据分析意识，并且能在执行过程中不断地观察数据和调整方案。
接下来这个问题应该是很多小伙伴都曾有过的了——【为什么这么多人自学数据分析？】
很多人选择自学数据分析无外乎这几种原因：没钱、没时间、没勇气。没钱报培训班，没时间沉浸式学习，没勇气辞职脱产。
原因还是有很多人对于数据分析这个职业并没有足够的了解，觉得学习一些工具就可以了，工具知识网上那么多教程自己学习就好，但是数据分析师是需要业务和数据相结合才能更好的胜任，自学往往只能停留在工具层面。
看几本书就能学好数据分析？答案当然是否定的啦“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”陆游的绝句难道是随便说说的嘛。书本上的都是理论知识，能不能看懂是一回事，会不会灵活运用到实际工作业务中就是另一回事儿咯
现在还有很多人对数据分析这个领域存在一定的误解，它不是你懂点统计学的知识，会点SQL，会用个Python/R语言就算是会数据分析了。
当然这些数据处理工具是必需的，但是最重要的业务分析能力可万万不能忽视了。
数据必须和业务结合才有效，所以数据分析人员需要具备商业知识架构，能把商业知识和数据结合起来，要有良好的分析思维习惯，还包括一些软性技能（PPT制作、说服性演讲、团队协作、持续学习等）的掌握，这样才能利用数据的价值，帮助企业解决问题，推动企业的发展。
那业务分析能力怎么培养？“从业务中来到业务中去”。
那你不得先了解清楚企业的整体情况，明确企业当前的业务需求和发展规划，然后才是对需要的数据进行提取和整理，找出数据核心指标，进一步分解，再结合你的业务属性对其进行处理。
在这个过程，就会锻炼到你对业务的理解拆分能力、逻辑思维、业务模型搭建能力、和业务部门沟通的能力等等，这些可不是轻易能从书上得出的。
因此，我想大多数人的自学应该还是停留在工具课或理论知识学习的层面吧
今天讲完这个问题以后，再有人问我数据分析能不能自学的话，
【财务分析是做什么的？】
财务分析基本上是指使用财务数据来评估公司的业绩，并就未来如何改进提出建议。财务分析师的主要职责是分析历史数据，并据此做出预测。
财务分析可以被定义为一种评估，评估对企业参与的投资或资金的有效性。财务分析被企业用来评估一个部门是否稳定、有偿付能力，或者是否有足够的利润来进行财务投资。财务分析还用于制定财务政策、研究经济趋势，并最终为企业制定长期目标和行动计划，以便企业能够投资于能够获得更好回报的项目或公司。
所有这些评估都是在综合财务数据和数据的基础上进行的，如损益表、资产负债表、现金流量表等。
公司自身过去的业绩、利润率是通过“净现值”和“内部收益率”等比率来评估的。该活动允许在财务预算中进行预测，并根据过去的趋势进行未来预测。
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