从目前的阶段来看，“数据分析”技能也不再只是数据分析相关岗位的专属了，几乎所有泛商科的岗位，“数据分析”技能都是不可或缺的必备技能。如销售、市场、运营、策划、产品、技术等需要通过数据分析实现业务持续增长；财务、法务、人力等行政类岗位也是需要通过数据分析来提升工作效率，提高人效等指标。

从目前的阶段来看，“数据分析”技能也不再只是数据分析相关岗位的专属了，几乎所有泛商科的岗位，“数据分析”技能都是不可或缺的必备技能。如销售、市场、运营、策划、产品、技术等需要通过数据分析实现业务持续增长；财务、法务、人力等行政类岗位也是需要通过数据分析来提升工作效率，提高人效等指标。

在人力管理领域主要通过数据分析的作用有：如果从经营角度看人力资源，就是看人力资源配置是否合理、产出是否恰当，人员更迭是成本增加还是减少，人员的供给是否满足业务成长要求，人员的增加是否带来正向的经营结果改善等等。

目前很多行业都开始使用数据分析，毕竟做好数据分析可以为其指明方向，而广告投放业务就是其中之一，为了能够深入了解数据分析，需要了解清楚数据分析的应用场景。

众所周知数据分析是现今比较获得领域，并且商业的迅速发展、传统型的公司做数字化转型、5G、大数据时代以及物联网等应用的普及，越来越多的领域都无时无刻产生数据，并伴随着软硬件以及技术的全面升级迭代，使得我们对海量数据的分析成为了可能，那么企业在利用数据分析的时候要注意些什么呢？

众所周知数据分析目前的应用范围很广泛，并且不同的业务场景，不同的分析模型，所适合的行业是不同的，那么数据分析的典型应用有哪些呢？

众所周知数据分析是大数据审计的核心，是推进跨层级、跨专业、跨领域审计项目和审计资源统筹的重要方法。做好数据分析工作，是增强审计能力，提高审计质量，降低审计风险，实现审计“ 治已病，防未病”功能的重要基础。

工业数据分析软件并不是简单的数据情景化，如何创建有用的运营信息，并推动实际结果的达成？请先掌握工业数据分析的四个核心要素。

目前数据分析师在很多企业当中，都深受重视，这是因为数据分析能够帮助企业做好决策，促进企业的长久发展。为了能够成为一名合格的数据分析师，需要明白大数据分析的应用场景有哪些？

在未来，人们会更加依赖数据分析技术。不光是未来，当下，数据分析已经在很多领域得到了运用

数据分析贯穿整个产品工作过程中，在产品的日常工作中，用到数据分析的场景非常多，产品经理的工作一般都是从需求开始，先进行需求分析，然后进行产品设计，设计完成后，由研发团队开发测试，测试完成后产品就可以上线了，产品上线以后产品经理需要基于用户反馈及商业目标进行新一轮的产品设计，如此循环往复，才能打造一款

机器学习与数据分析技术已被全球几乎所有行业所采用，当然也包括航空业。随着数据量增长，在航空业中使用数据分析技术成为下一个大趋势。那么航空业使用数据分析技术的方式有哪些？

目前数据分析是入门的职位之一，并且也深受企业的重视，这也使得很多人想要成为数据分析行业中的一员。企业之所以重视数据分析，这其实是因为数据分析的实际应用。