数据分析师会被人工智能取代吗？这可能是很多数据分析师都思考过的问题。本文作者从数据分析师的角度出发，对相关的5个问题进行了分析梳理，一起来看看~

此篇内容主要以数据仓库的介绍说明为主，并展开了10个基础问题与关键问题的问答分析。​

优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工...

陈老师还是强烈建议，做B2B分析多花心思去了解业务细节。因为很多业务流程也会随着客户需求变更、定制，打比方只适合教学，不适合工作。

本文为数据分析系列的第2篇：如何拆解业务需求并选取数据指标？选取数据指标的本质就是跟业务需求、跟团队人员对齐口径，没有绝对正确的数据指标，只有业务、团队都认同的数据指标。

本文为数据分析系列的第1篇——讲解何为数据分析工作？为帮助大家尽快熟悉数据分析工作，接下来会引用一个比较经典但是通俗易懂的故事。

文章对数据ETL中的反作弊应用进行了简单的梳理分析，希望通过此文能够加深你对数据ETL的认识。

业务人考虑的最重要的问题是，业务结果到底怎么样，出现了什么问题，原因是什么，可能的解决方案是什么。数据分析只是手段，它的误区就是，太在意方法和工具。而最缺少的，恰恰是最重要的思维。

数据分析前的准备过程，在我看来比实际的分析更为重要。

毕业工作后，业余时间我一直在关注人工智能的新闻，出于兴趣开始在晚上自学相关的理论知识、工具例如统计学、python。突然有一天，我心血来潮，忽然想通了，为何不投身喜爱的行业，要不然...