时间：2022-02-17 17:49:50
刚开始工作会用excel做简单的数据处理，随着应用场景和需求的变化，发现有些数据用excel不能很快速的处理。后面在cda系统地学习了统计学知识和一些主流的分析工具：MySql、Python等，选择恰当的场景应用这些软件对我的工作效率有了很大的提升。后面因为公司业务发展，对数据分析的需求越来越多，而我刚好掌握了相关技能，就正式成为了一名数据分析师。
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本次项目针对益客的屠宰业务板块，以生产为重点，选取原料供应、生产加工、toB销售、财务模块进行落地；针对目前四个业务板块进行业务调研，为保障原料的稳定高质供应，提供如合同发放分析、合同回收分析、回收成本分析、回收质量分析、养殖户画像等分析场景落地实施；为保证生产环节的高质高效的交付能力，提高如计划达成率分析、生产质量分析、生产效率分析、生产费用分析、生产过程实时监控等分析场景落地实施；为提高销售汇报，加快资金周转，提供如库存周转分析、拓客分析、业务员绩效达成跟踪、产品分析、行业分析等分析场景落地；为实现稳定的财务增长，搭建整体财务监控体系，提供经验指标达成分析、财务单据提醒等分析场景落地。
对于任何一门课程抑或是知识、能力的学习，我向来比较重视从学习原因出发。扪心自问一下，我学习数据分析究竟目的何在？是为了通过相关的资格考试，还是培养自己对于数据处理方面的能力？学习的数据分析又用于什么场景呢？大体而言，本人认为数据分析主要有以下几个应用场景：
举一个实际数据应用场景的例子：比如最常见的数据分析场景。进行数据分析的时候，当前业务的分析维度或指标是需要你依据业务场景来设想。如果基于已有的知识体系和经验会推荐出跟你相关的数据指标或数据维度，这取代或节省的是你设想和构思分析模型的时间和效率。
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