今天给各位分享复习公考真的可以放弃数量和资料分析吗的知识，其中也会对不建议学数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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复习公考真的可以放弃数量和资料分析吗
我是一次上岸的，来说下我的真实经验。因为我的数学不太好，复习时间也不长，出了月子开始复习备考的，基本四十多天的时间，所以我给自己制定的目标是言语，判断，资料分析三个板块的正确率尽量保持在百分之八十，常识复习的范围太大了，一时半会儿也不会有太大的提高，所以就拼自己的知识储备了。数量分析我是选择放弃的，考场直接涂卡了，卡还是要涂的哈，蒙也有可能对的。最终是笔试第一。
当然这个事儿不能一概而论，还是要看你报考职位的竞争程度的。要是别人都能做完而且质量高，那你放弃哪块也不行。
还有特别提醒不要放弃资料分析，这块是看起来难，其实你找些课程学一下技巧，然后坚持每天练习，这块提分特别快，正确率也高，真的是拿分的好地方。所以不建议放弃资料分析。
数据分析行业的前景怎么样
前华为员工，十年数据分析师，看了几篇回答实在想进来怒答一波
先说一句，千万不要看了几篇机器人写的文章就给自己定下职业规划，觉得这个行业好像一片光明、人人都能挣钱似的，其实吃人血馒头的自媒体大有人在；其次你要自己去调研，去找数据，找身边的例子，找企业了解，这才是对你自己的未来负责
话可能激进了些，但是我这几年几乎每天都会有人来问我想要转行数据分析，有工作20年的，有初中刚毕业的，你不知道他们受荼毒有多深......
好了不扯了，我再说数据分析行业。你知道自媒体运营吗？数据分析的情况跟这个差不多，尤其是偏业务的，也都是火了没几年，门槛又不高，不少人趋之若鹜，挤破头也要挤进这个行业，直到现在，整个数据分析行业（只说国内）表面上供小于求，实则水分特别高。
水分是什么？
一是企业，表面上看好像什么企业都想要数据分析，你要明白，你们趋之若鹜的同时国内企业也在盲目随众，现在哪个企业不搞数据化改革、不搞数分平台建设？其实你要问企业真的很需要吗？并不是。很多企业就是招了一堆人天天做报表，当取数机器。如果你想做的是业务分析师，情况就更惨一些了，在大多数中小型企业和部分传统企业中，业务分析经常是被老板说没价值的，时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。
二是求职者，主要是这个行业门槛太低了，换句说话，门槛不明显。可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了，其实用excel做统计都算是数据分析，所以数分的人多而不精。别看行业里人这么多，真正达到分析师高度的人很少很少，大厂企业争得抢的是这样的人。
说了这么多，冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒——我再接着说点职业发展的：
如果你想做运营类，数据分析都有前提目标，分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等，这些一般是不设专岗，往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。当然，如果公司组织结构很大，不排除单独设立，这时候需要你具备熟练操作数据分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是报表呈现。
另外一个就是就是研发型数据分析师，一般就是据业务需求做数据埋点、监测，数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。
其实造成数据分析师地位不高的主要原因，就是不认同和价值缺失。我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据，而且数据分析的价值其实很难表现出来，领导不认同，同事不认同，甚至连自己都不认同，甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值，这种情况在企业中非常常见，做数据分析的人基本都会转做管理和运营。
其实数据分析做到一定程度会觉得有瓶颈，技术已经做到头了，但是就数据分析来说，技术真的不是最重要的(虽然要说做到头还是比较难的，数据的坑纵深很大)，业务要更重要，再牛逼的技术，对业务没有赋能，被砍掉完全有可能，因为企业要靠业务来养，投入是要看回报的，不管是短期还是长期的。
29岁转行做大数据分析师晚不晚
谢谢邀请！
对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。
随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。
大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。
随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。
对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。
目前采用Python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以采用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与Java相比都具备一定的优势。
人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，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！
淘宝大学数据分析有用吗
数据分析太有用了。首先可以精准了解客源，对消费者进行细分，特别是掌握大客户的消费的偏好，消费心理，对价格定位准确率帮助极大。其次是商品的库存和快速周转，避免造成过剩和积压太多，数据功不可没。长期有效的建立数据库，客户群，就等同于知道了对手的底牌一样，好有一比，似秀才学医，笼中捉鸡。
OK，关于复习公考真的可以放弃数量和资料分析吗和不建议学数据分析的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
