“你有没有做过高级的数据分析？”这个问题一出，有很多数据行业的同学答不出来，平时都在跑取数单，啥是高级的数据分析见都没见过，咋回答。今天来系统解答一下，是什么，为什么，怎么做。

一、通俗解释，什么算高级

所谓的高级有两种理解：

1、业务上的高级：被少数高人掌握，结果上又快又准，口头炫酷复杂。

2、技术上的高级：能帮助大量菜鸟，结果上提升效率，操作简单轻松。

那么问题来了：数据分析，算是技术呢？还是业务呢？

二、高级的数据分析，需要什么

就拿数据分析和开车队对比吧：

真正高级的数据分析，是体系化作战，以业务流程为保障，以数据采集为基础，以报表为骨干，以数据产品为卖点，兼有业务经验沉淀与模型辅助，是一套简单易用的工具体系。

但是，如果在面试或者对外交流的时候，经常有些不懂行的人出来嘀咕：你这个做的不够高级呀。为啥呢？？？

因为越高级的数据分析，在菜鸟眼中越简单！其中太多脚踏实地干活的部分，在他们看来，完全不够炫酷、玄幻、高大上，他们会说：数据本来就很大呀！不就是做个报表吗！本质上，这种质疑来自对数据分析工作的不理解，和对自身能力的过度自负。

唉。

三、如何提升数据分析的高级感

前段时间说互联网行业的黑话，“打法，赋能，拉通，痛点”，大家都喜欢这些听起来高大上的名字，比如：“我用数据分析发现了与销售业绩关联度高的5个维度”，直接叫“构建销售五力模型”。是不是那感觉一下就上来了。

再比如，“我按照规则提交名单给业务部进行跟进，经过1个月检验发现65%预测正确，30%出现误差”就太脚踏实地了。直接叫：“建立赋能系统，进行5轮迭代，持续优化模型效能”直接把人看趴下。

只要那些天天吹高大上方法的人，一碰上数据采集，一碰上数据清洗，一碰上落地流程，基本都化成灰了。

所以什么概念的先放一边，做好高级的数据分析，还是得从工具入手。

工欲善其事，必先利其器。说起来道理大家都懂，只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知好的数据分析工具可以让你事半功倍，瞬间提高学习工作效率。

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而R、python、excel、FineBI是被提到频率最高的数据分析工具。那么，这些工具本身到底有什么特点呢？

1、Excel

这个就不用多说了吧，最常用的工具之一，优点缺点都很明显，不过不要再说Excel用的精怎么怎么样了，很多东西你接触到了才有评论权，你觉得它好，是因为某种程度上，你的数据量还没有达到一定程度。

2、R

与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。

不过需要编程，上手挺难的，所以这个不建议没有基础的小白使用。

3、python

Python极其容易上手，不过和R一样，你让30岁的人从头学肯定不现实。

4、FineBI

既然编程很难，那么有没有不需要代码的平台？也就是所谓的零代码工具。

有！

拖拖拽拽即可实现数据分析，完全不需要任何复杂的操作，从一个零基础的新手，到会用、用好只需要很短的时间。

你以为处理数据还需要函数？不需要的！直接用内置好的计算功能。

你以为数据修改还需要手动核对？不需要的，数据直连多种数据源。

你以为仅仅是数据分析工具？完全不是，还能做可视化！

这或许就是他们口中的高级数据分析吧。

当然，我们还是希望业内浮躁盲目的气氛少一点，大家多认真干活，用到一些有技术含量的东西，肯定比直接跑报表好太多。

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。

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