大家好，今天小编来为大家解答数据分析好找工作吗这个问题，不建议入行数据分析很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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乘联会的数据可靠吗
乘联会的数据相对可靠因为乘联会是中国汽车流通领域的权威机构，其具有较强的行业背景和专业性，所以其发布的数据可靠性相对较高。但是需要注意的是，行业数据的真实性、客观性是受到多方面政治、经济、社会因素的影响的。因此，在使用数据时还应该综合考虑其他相关因素的影响，以避免产生误差。延伸：除了乘联会，还有许多其他权威机构也会发布汽车流通相关的行业数据，如中国汽车流通协会、中国统计局、国家发改委等等。当使用这些数据时，需要综合考虑不同机构发布的数据，并根据实际情况做出科学合理的分析和判断。
零基础学大数据能学会吗
大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。
数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。
机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。
随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
进入大数据的人以后会有什么风险和生活感受
大数据已经进入我们生活已经很久了，但是你感觉到了吗？
一、首先得知道大数据是什么？
别把大数据想成什么高大上的东西，它的原理其实很简单。我不想用百度百科的定义，我们换个生动的解释：想象一下一个无限大的游泳池，它的旁边站着三个管理员，各种各样的数据就像是五颜六色的水。第一个管理员负责把彩色的水抽进来，第二个管理员按照颜色把彩色的水进行分类，第三个管理员把整理好的水根据需求拿出来使用。
第一个管理员就是大数据的拾取数据算法，第二个就是整理分类制作标准模型，第三个就是调取使用、对比模型、计算结果输出。
大数据大概的原理就是这样。你可以看出，它仅仅是一种软件技术，也是一种TOB的后端支持技术。它不会像硬件技术一样给人们带来很直观的体验，比如像自动驾驶、平板电脑等等，所以它影响人们的生活也是悄无声息的。
二、大数据的技术风险
1、隐私安全
我看到问答区有很多朋友都谈到这个点，个人觉得有必要再深化生动一些。还是举例，假如你有个仇家要杀你，通常电影里面描述的，都是通过蹲点摸清你的生活习惯。但在大数据时代，如果有无良的商家将你的个人数据卖给你的仇家，他连蹲点都省了，讽刺的是比蹲点还要准确。
2、经济类损失
M叔是个穷B，为了追到女神，想存够了钱在网上给女神买个正品LV。但如果M叔遇到一个无良商家，那他就可以利用大数据，通过M叔的消费情况、M叔所在的城市、及M叔做什么工作和去过哪些地方，判断M叔是个没见识的穷B。再加上M叔的差评率和退货率，判断M叔是不是个好说话的人，又或者是不是个怂B，如果是的话，无良商家就会毫无顾虑的给M叔发一个假货LV。
经济类问题，是很多朋友没有提到的。我要重点提醒各位，这种风险才是最可怕。在交易的时候，最怕的就是交易信息不对等。有大数据的情况下，我们相当于没有穿裤衩站在商家面前，而对商家我们却什么都不知道。
可笑的是，我们损失了，多半还不知道。
数据分析好找工作吗
水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具就认为自己是分析师了，那就错了，数据分析师最主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想快速入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。
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