前言
《数据分析即未来》这本书的作者格雷戈里·纳尔逊，是美国 ThotWave 的创始人和 CEO，国际分析研究所的专家，他在数据科学、知识管理和商业分析方面有着丰富的经验和深入的研究，发表了 200 多篇论文和出版物。
这本书出版于 2020 年 6 月，主要围绕数据分析的流程，讲述了企业全生命周期的数据分析应用之道和管理指南。
数据分析的核心工作，是把数据变成有价值信息的过程，从简单的统计报表和数据探索，知道数据指标和关键因素「是什么」，到具体原因的分析，知道数据背后的原因是「为什么」，再到预警、预测和优化的分析，知道下一步应该「怎么办」，从而能够主动做出更加科学的决策。
要成为一名高水平的数据分析师，需要同时具备「懂业务、懂数据、懂分析」三个条件，既要有扎实的数学、统计学、数据分析等基础能力，又要熟悉业务场景和流程，还要有很强的实践能力、创新能力、沟通表达能力和团队合作意识。业界经验显示，培养一个高水平的数据分析师，平均需要 9 年以上的数据分析实践经验，并且要持续学习新的专业技能和业务相关知识，才能应对快速变化的业务环境。
在大数据时代，数据分析不仅对企业至关重要，对个人也非常重要。我认为每个人无论从事什么职业，都应该具备一些数据分析能力，因为数据分析能够帮助个人获得更快的成长。
比如，我制作的「数据赋能系统」，其实也是数据分析的一种应用，运用数据分析的思维和工具，帮助自己和他人掌控时间、情绪和习惯，从而加速个人的成长。
作为数据分析部门的管理者，对于如何培养和留住优秀的数据分析人才，一直是我比较头疼的问题。我鼓励数据分析师「贴近业务、靠近数据、彼此接近」，帮助他们获得成长，发挥自己的潜能，努力满足业务的需求，解决业务的痛点和难点问题，为业务创造更大的价值。
想方设法让数据分析嵌入到业务流程中去，避免业务部门与数据分析团队之间互相埋怨，产生隔阂，这样才能让数据分析发挥出更大的价值。
我们身处一个数据非常丰富的时代，但真正对自己有效的信息其实是比较匮乏的，因为数据的噪音太多。所以，需要建立一套比较规范的数据收集、数据可视化、数据分析、数据应用的管理流程，有效地通过数据做出科学的决策。
过去，人们对数据分析的理解和应用，往往停留在一些方法论和技术工具的操作层面，比如 Excel、SQL、Python 等技术的具体实现方法。然而，很少有人涉及分析思维模型的开发和应用。
未来，我预计会有越来越多的人认识到数据的价值，看到数据分析的光明前景。希望有越来越多的人能够用数据分析的思维模型来武装自己的大脑，从而做出更加明智的决策。
1. 分析概览
数据是真实世界中所发生事情的记录或「模型」，它几乎无处不在，从使用手机，到健康记录，再到购物历史，我们很难想象，一个没有数据的生活将会变成什么样？
我们不仅是数据的制造者，也是数据的消费者。
比如，我记录自己的时间、情绪和习惯，就生成了相应的数据，然后就可以对这些数据进行分析，找到数据背后隐藏的信息，从而做出更好的决策，完成一个从制作数据到消费数据的闭环。
数据分析是用知识创造价值的过程，从分析概念，到分析实践，再到分析成果，数据分析的真正作用是形成可行动的洞察力，从而帮助我们做出科学的决策。
数据分析的目的是为了洞察过去的规律，运用数据分析的思维，结合对业务的理解，通过数据分析的方法和机器学习的算法，预测未来的趋势，从而帮助我们做出正确的决策，采取适当的行动。
2. 分析人才
数据分析是一个从是什么，到为什么，再到怎么做的过程，需要不断学习，形成 PDCA 循环，从而优化决策的过程。
数据分析的技能非常庞杂，没有任何人能精通一切分析技能，但人人都可以学习一些简单实用的分析技能，将数据转化为有用的能力，帮助自己做出更好的决策。
衡量数据分析人才，主要包括 4 项能力：技术（如Excel、SQL、Python等）、业务（运营、流程、专业等）、方法（统计、A/B测试、质量提升等）、软技能（沟通表达、分析思维、写作、管理等），其中非技术方面的能力更重要，特别是解决实际问题的能力。
人都是不完美的，研究表明，记忆常常不能真实反映现实，所以及时记录真实的数据，这对于后续的分析非常重要。
一个优秀的分析人才，需要通过不断学习实践系统性思维和批评性思维，养成质疑、勤练、反思的习惯。
文章来源——腾讯网