为什么企业离不开数据分析？我们需要数据分析！

无论是出行还是购买商品，如今一部手机几乎全部搞定了，便利的背后是由大量的数据在支撑。数据告诉链接这我们的衣食住行，数据链接这企业的未来方向，数据链接这我们的健康状态…………数据的重要体已经现在我们生活、工作的方方面面。

数据的力量展现的越来越多，而这些数据也不是说用就可以用的，想要了解数据、运用数据、完善数据就需要把掌握的数据进行分析，从而准确的利用出数据的力量。

那为什么要进行数据分析那？

答：

数据分析是为了验证我们的结果是否有效、可重复和不容置疑。即使是对数据的意义或不重要也不感兴趣，作为数据分析师必须做数据分析。这样可以明确的展现出结果，向行业人员报告“通过”或“失败”，但在此之后，执行数据分析是非常必要的（不一定要报告）。

答：

在研究工作，经常在单变量的测量中经历一组结果和分散。一般来说，很容易在短时间内理解实验结果/值是如何变化的，以及这些变化的数量或百分比等，此外，各因素之间的相互依赖性和结果的比较也是可能的。

答：

我们可确定的是做决定都必须“分析”数据。数据分析分很多种，选择一种合适的进行使用，并获得的数据中众多因素从而做出下一个决策。然而有时候做出了数据分析结果，下定决策的制定人不予理会就需要数据分析师的其他能力了，比如沟通、阐述等。数据分析不仅仅是“科学家”的问题，需要众多配合因素在其中。

答：

从定性的角度来看，数据分析提供了一个基础，使数据有意义，并在与研究目的和研究问题相关的无人机中进行解释。它提供了构建模块，研究人员可以从中构建和证实关于研究结果的一个陈述。

答：

尽管这个问题现在已经很老了，但必须非常清楚的是，这些数据并不是大多数业内人士(以及许多其他人)希望看到的“事实”。关于气候的数据就是一个很好的例子，数据会受到很多失败或不重要的原因影响，只有有能力的人，进行数据分析才能验证它。

为什么数据的用户需要得到认可组织的认证，证明其含义？他们可以在办公室里放置一个仪器，并使用机器打印的数字：如果它们在一定范围内，他们就会知道测试已经过去了。

数据分析师在任何领域都具备超强的数据能力，以确保对所提供的陈述具有可接受的信任程度。这也适用于对即使是最智能的仪器产生的数据进行分析的需要。

随着世界变得越来越复杂，对有意义的数据和分析的需求也在增长，数据分析师发现了连接，并确定了基本信息。