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有很多方法可以激怒数据分析师。

1.认可的数据分析蔑链：深入学习-gt; lt;机器学习-gt; lt;数据分析-gt;数据提取；从任何环节都可以做到互相刺激；

2.需求不确定性：当要求数据分析师时，宁夏职称，他们无法提供明确的需求，而是让数据分析师找到自己的方式来提供数据和分析内容；

3.需求不确定性：需求提出者不断改变他们的需求，一些不熟悉业务需求的数据分析师可能会被牵着鼻子走，***终在没有得出有意义结论的情况下转机。

4.获取数字而不是使用数字：要求数据分析人员获取无意义，困难甚至不可访问的数据将花费很长时间，而不会产生实际结果。

5。了解sql代码：有些业务人员一般会了解一点sql代码，认为数字只是一段sql文本，督促数据分析人员在短时间内提供数据；

6。误导性数据分析：特别是一些新手数据分析人员在业务不太清楚的情况下，被业务人员误导了数据分析过程。***终的数据分析结论不能反映真实的业务场景，职称评定，甚至分析结论与实际业务不同，容易刺激数据分析。划分；

7。数据分析工具轻视链：编程/ai/bi-gt;；excel/sql。（有多少人希望在接触数据分析时从python之类的编程开始，或者使用一些大型bi工具）

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我已经工作了很多年

还不适合进行数据分析吗？

在职业发展过程中，许多学生会遇到瓶颈或厌倦重复性工作，他们会有改变职业的想法。

许多人可能也工作了十多年。对于这些学生来说，变更确实要面对相对较大的费用。未来是数据驱动的时代。所有行业和职位都将接触数据，并且所有人都需要掌握某些数据分析技能。

对于高年级学生的建议，必须学习数据分析，但是可以根据个人情况确定是否是下一份工作。如果您的行业已经开始使用数据分析并且需要业务，则强烈建议您选择数据分析，您的工作经验将更好地帮助您完成这项工作。或者您对数据分析非常有信心，职称考试，那么我相信未来是可以预期的！

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根据数据的流动性和开放性，围绕数据的收集，存储，分析和应用，中国初步形成了“生产和积累层——***与管理——分析和发现层——应用与服务层”的层次结构在大数据产业链中，IT基础架构为所有方面提供了基础。在空间分布上，中国大数据产业已初步呈现出集聚发展的格局，在京津冀，长三角，珠三角和中西部形成了四个产业集群。其中，北京依托中关村在信息产业的第1个优势，职称认证，建立了京津冀大数据走廊。长三角地区已经将大数据与智慧城市和云计算紧密集成，并聚集了大批大数据公司。珠江三角洲地区处于产业管理。并且应用开发的发展，对企业的支持大，集聚效果明显；中西部地区发挥计划作用，积极部署大数据产业基地建设，吸引和聚集大批大数据企业。