数据分析的重要性-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的重要性的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析的重要性的解答，让我们一起看看吧。

1. 从事财务工作和数据分析工作哪个好？
2. 大数据的意义是什么？

从事财务工作和数据分析工作哪个好？

谢邀!职业无贵贱，关键还是看自己喜好吧。如果能把爱好当作职业或谋生手段，此乃人生之幸事也。从事财务工作好还是数据分析好，主要还是从心，问问自己喜好什么。

一时半会分不清，那就随便找一份财务工作呗。数据分析和财务工作有很多共性和交叉的对方。两个工作都需要细心耐心，都和数字打交道，很枯燥，财务工作中也有很多数据分析的活要做。

单就职业发展前景来说，应该财务更有深度广度，涉及面多。简单从找工作的容易度看，所有企业都需要财务人员，但不是所有企业都需要专职数据分析员。

但是现在财务行业，鱼龙混杂，门槛太低。所以如果你选择从事财务行业，一定要有长远的职业规划，要给自己一个较为清晰的目标。

乍一看这两个工作好像完全不相关，但是楼主既然提出了这个问题，可能说明您既有财务背景，也有一定的数据分析背景，所以在纠结中；就我个人经验做一个简单的分享，我是一个传统会计出身的财务人员，工作前期那几年（大概5,6年）一直从事传统的财务核算，预算管理和一些基础的财务分析相关的工作，其中用到的数据分析技能并不多，也没有尝试过很多数据分析软件；基于前几年积累下来的财务分析知识，我后来跳槽到了一家世界排名靠前的咨询公司，从事财务数据分析咨询工作，也是从这个工作开始，我接触了真正的财务数据分析，从数理知识，财务知识，行业知识，可视化工具等多方面进行了自我的升级，我慢慢意识到，财务工作和数据分析是完全可以结合起来的，而随着大数据时代的到来，未来传统的财务会计所从事的财务核算工作一定会逐渐被RPA，人工智能等替代，而财务会计则不可避免的向管理会计转型，而管理会计所从事的报表分析，策略制定等工作，也更加需要数据分析技能作为支撑，所以总结下来，拥有良好数据分析知识（数理知识，分析工具的使用经验等），并匹配扎实的财务背景，会让你成为一个企业的优秀的财务人员，且这种财务人员是未来不可被替代的，***决策，甚至制定决策的关键人物；

大数据的意义是什么？

大数据的本质是“削减不确定性”。

在还没有大数据之前，人们做判断基于两种方式：

一种是增强确定性的逻辑推理，如：因为张三获得某歌唱比赛冠军，我们就认为张三唱歌很好，这个冠军就是为我们的判断消除了不确定性。这种推理方法大部分时候是有效的。但也总有意外情况，比如逻辑推理过程本身有问题；再比如有些骗子伪造材料，做为逻辑推理的基础。

另一种是不改变确定性情况的经验主义，如：一些民间谚语“早霞不出门、晚霞行千里”之类。在过去由于年长的人经验更多，会在经验主义方面的优势，而现在信息获取渠道变多，这种优势在急速衰减。缺点是，经验主义总是时灵，时不灵，为了经常给不灵的例子找借口，便找一个黑盒子与经验主义组合起来使用，这个黑盒子就是封建迷信。

整个科学的发展就是不断用逻辑推理，来推翻经验主义的过程,本质上就是消除不确定性的过程。

但是总有些情况，纯粹的逻辑推理是无法适用的。比如说科学还未触达的领域，如：鲁迅《药》里的肺痨，因为没有科学支撑，所以要去买血馒头。再比如影响因素很多的情况：比如决定一个客户的购买行为，可能既与他的经济情况，心情，也与年纪、商家的促销手段有关，没办法一一量化。

而大数据技术可以有效的上述问题，就是尽消除事情的不确定性。整个过程就是把可确定的因素，尽可能的多确定一些，降低由不确定性带来的决策风险，这就是大数据的意义。

以一定购买行为为例：如购买行为只与四个因素（实际场景会复杂很多）有关系，分别是客户的年龄、收入、心情、商家促销。当我们对这几个因素一无所知的情况下，只能经验判断会不会发生购买，与抛硬币区别不大。而当我们收集到该用户收入不错、刚看过喜剧电影、商家又正在促销，那我们再判断这个客户会发生购买，准确率就会大很多。

而大数据技术再好，也只是给人们做决策提供支持，最终做判断的还是人们本身。

到此，以上就是小编对于数据分析的重要性的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的重要性的2点解答对大家有用。