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数据分析师的工作一定要好好把握。关于数据分析师的思路和方法，小编觉得是这样的：首先，你要明白什么是数据分析；第二你要知道数据分析的目的；第三、清楚数据分析的分类以及作用：现状分析、原因分析、预测分析第四，如何进行数据分析：明确目的和思路数据收集数据处理数据分析数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。数据展现一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。图表制作的五个步骤：确定要表达主题；确定哪种图表最适合；选择数据制作图表；检查是否真实；反映数据检查是否表达观点报告撰写数据分析的四大误区目的不明确，为了做而作，导致分析效果不明确；对与行业、公司业务还有其他考虑因素认知不清楚，分析结果偏离实际。为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。每个人都有自己的工作特点和方法倾向，不过对于数据分析这种很有逻辑的工作，逻辑思路一定要处理清楚，该遵从的客观标准还是要严格遵守，而且数据分析只有产生了价值，你做的这份工作才算真在发挥了作用。 
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。
spss，多因素分析但是不了解数据的性质，统计方法的基本原理，以及以往人们是如何处理类似数据，想轻松的得到正确的结果不太容易更新一下：你这些数据不能判断是否线形（对我这样一个不懂你这个技术领域的人甚至都不能判断这是否是连续变量），因为(cm)(sccm)(w)这三个变量都只有两个值，举个简单的例子，一个2元数据，y：x，我给你的数据中x只有1，2两个值，你怎么判断它是直线还是曲线？正如我前面和你说的，你首先要了解数据性质，(cm)(sccm)(w），这三个值是不是可以任意设定的（即连续变量），如果可以任意设，那应该多选点。如果不能任意设，只能是这几种组合，那回归就不适用，每种组合多做些样本，比较一下找个最佳组合就行了。还有，我虽然不懂你的这个技术，但看下现有数据可明显发现，这个系统的输出误差很大，比较下第1，5组数据：1：81252755505：81252751037在相同参数设定下，一组结果是全部里面最低的，一组却是很高。这你如何从专业角度理解。很明显现有的样本量也不够，但同时也要考虑是否有其它影响因素被忽略。统计不是魔术，给些数据，就能得出答案，要自己理解你要研究的问题，理解数据，理解统计方法才行。(顺便说一下看了你的数据后我的印象，cm对结果影响较大，当cm＝8时，a/m均值升高，但同时离散度增大，其它两变量基于有限数据看，对a/m似无大影响。这里的意义要你结合专业解释了）祝好
论文，简单的理解是为了阐述一个观点，就一件事和情况，发表自己的意见。（学术论文除外） 论文，在语言上要求有论点，论心，以及支持论点的一些材料等。 学术论文，一般是在某个学术方面做的研究课题，而总结发表的一些文章
