2023世界经济论坛发布的《未来就业报告》，预测了未来五年内增长最快的十大岗位，其中就包括了人工智能与机器学习专业人员、数据分析师和科学家和数字化转型人员。
常用的一些思维方式：
业务化分析，就是把分析做到点子上，让分析结果能真正用得上，而不仅仅是一堆好看的数字和图表。这就需要数据分析师深入了解业务的每一个角落，然后把这些信息和具体项目结合起来，进行深入的分析。这样分析结果不仅仅是停留在纸面上，而是能够真正落地，对业务产生实际的影响。
要想对业务实实在在的帮助，一定要带着业务思维去深挖，站在业务人员或分析对象的角度去思考问题，找出现象背后的原因，或者用数据来推动业务的发展。例如较多C端产品引流后都会集中到下载页或应用商城中，无法直接分配触达业务场景，要对这个进行流程分析。
要培养这种业务思维，有几个方法：贴近业务，换位思考，积累经验，多参与实际的业务分析，通过实践来积累经验。
此外，在特定的业务场景下，还有一些基础的分析方法可以帮助我们构建分析模型，比如：
· 象限法：通过两个维度将数据分为四个象限，帮助我们快速识别问题和机会。
· 多维法：从多个角度分析数据，以获得更全面的视角。
· 假设法：基于假设进行分析，然后通过数据来验证这些假设。
· 指数法：使用指数来衡量业务的增长或衰减趋势。
· 二八法：即帕累托原则，关注最重要的20%因素，它们往往能产生80%的效果。
· 对比法：通过比较不同时间段或不同对象的数据，找出差异和趋势。
· 漏斗法：分析业务流程中的各个阶段，找出瓶颈和改进点。
这些思维模型就像是不同的工具，每种工具都适合不同的场景。通过对这些思维模型的学习和训练，我们可以更有效地观察事物、分析问题，提高解决问题的成功率。
这些业务分析模型比较零散，建议考过CDA数据分析师，CDA数据分析师一级考察的内容除了指标体系、数据解读外，还包括用户画像分析等，集中学习后对能力提升很大，扫码CDA认证小程序，这个小程序里提供了丰富的学习资料，包括考试大纲、学习资料和模拟题。
为什么要学统计学？
数据怎么能说话呢，算出一个数据，怎么知道这个数据是好还是坏？有多好有多坏？两组数据呈现在你面前，怎么判断这两组数据是否有明显差异？
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