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学术论文中对数据的解读很大程度影响着论文观点的质量，同时，相比学术中常用的数据分析方法，商业数据分析对业务场景要求更高、分析更透彻。不懂数据分析，无论在学术界还是商业界，都寸步难行。
同样一个意思，用数据方法来表达和非数据方法表达，完全是天壤之别。
例如汇报工作，要向领导表达销售额略有增长的意思：
表达一：相较于上个月，这个月销售额略有增长。
表达二：销售额环比增长12%，领先竞争对手4个百分点。
表达三：近三个月销售额增长率分别为9%、15%和12%，其中线下销售额基本平稳，销售增长主要由线上业务带来。下一步可以在线上新用户转化流程上多做优化，同时减少线下投入。
如果你是领导，你更青睐于哪一种?
据英国一项职业调查研究显示，掌握数字力的员工，在收入方面，高于普通员工30%;在失业率方面，低于普通员工50%。
数据时代，“分析”技能更吃香
数据分析的本质，是通过总结数据的规律，解决商业问题。
职场寒冬，人人自危，不必赘述，但能够洞察数据规律，做出驱动业务高效增长决策的人才，很可能是寒冬中的篝火。数据分析能力是容易被忽视、却又在工作中不可或缺的“硬技能”。
之所以说数据分析能力对职场帮助极大，主要有两个原因：
一、专业技术人才需求高
几乎所有行业都需要数据分析师。目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比 64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。说明数据分析是各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。
二、数据技能普适性高
几乎所有岗位都需要数据分析技能。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂。
以上就是“你真的懂数据分析么”的全内容。因为稀缺所以高薪，据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅 46 万，在未来 3 - 5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨。
