在上一篇文章中我們為大家解答了資料分析的思維方式，資料分析最需要注意的就是思維的方式，這是因為資料分析中最難的地方就是思維的能力，畢竟技能可以學到手，但是思維是不能夠模仿的，現在就給大家講一講資料分析的現狀。

就目前而言，大多數的資料分析工作有兩部分組成，第一種就是預測問題，第二種就是預測和發現並解決問題。預測就是對數值走勢的預測，也包含確定產品方向。而發現並解決問題包括了促進業務增長等。在資料分析工作的時候並且這之中工作量最大的還是發現問題，分析問題並解決問題。這就需要大家多多用心。

其實資料分析中，資料分析師其實還是一種替代品而已，可以說起到了一個過渡的作用，如果出現了某種成熟的資料產品出現以後，那麼這個就沒有了意義。而現在，獲取資料和分析資料的成本較高，但發展的需要又不得不去做，因此需要專人去做分析。當資料產品成熟並滲透到各個業務線後，隨著大家對資料認知的提升，人人都做出可以簡單方便的分析，甚至設計的產品系統就會自動進行分析產出結果。不要低估資料產品，這時候資料產品替代的就是資料分析師和基礎運營的工作。

而現在大家都認為金融業是個高大上的行業，其實金融業在幾百年的發展至今對資料的運用就是個很好的說明，從歷史的收益來看，往年採取量化交易的基金公司年化收益率均處在中上水平且相對穩定，因此對大規模資產配置是很有利的。金融業如此，其他行業亦是如此，因為人工轉智慧是社會發展的必然趨勢，所以說，資料分析師只是起到了一個過渡的作用，這也說明了為什麼未來資料分析師下崗是必然的。當想要以資料驅動產品時，先要分析出驅動的方向和方法，驗證可行後再把規則和邏輯落地成資料產品，這是一個迴圈的過程。當產品化程度很高時，資料分析師或許會消失，但資料分析永遠不會消失，並且都會廣泛的出現在各個人身上。

以上的內容就是小編對資料分析的具體看法，如果有不嚴謹的地方還請大家多多見諒，大家在進行資料分析工作的時候還是想想未來的路怎麼走，這樣才能夠規劃好自己的人生。