繁华似锦
统计学的研究方向包括以下几个：数理统计。生物统计学。应用统计学。 
1、数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。2、在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。3、数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
很多人都想进入数据分析这一行业，但是对数据分析的方向不是很了解，很多人都认为数据分析是需要安静下来分析数据的，不需要多么强的表达能力，其实这是不对的，数据分析工作是有很多方向的，不用的方向对人才有不同的需求，一般来说，数据分析的方向大致可以划分成四大方向，分别式数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。首先说一下数据分析这一个方向。数据分析包括数据运营和商业分析 。数据分析是业务方向的数据分析师。这是很多人都能够进入的数据分析行业，也是很多人从这个方向成为了数据分析师，在数据分析行业中，业务方向的数据分析师最多。正因为人数最多，所以这类岗位的人才质量参差不齐。有的数据分析师也只是会Excel表。当然数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理和总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类问题。第二说一下数据挖掘，数据挖掘是技术方向的数据分析师岗位，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师需要很多的数据分析技能，具体体现在数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。但是数据挖掘工程师必须精通SQL。然后说一下数据产品经理。大家都会觉得数据产品经理这个岗位比较新兴，具体就是公司数据产品的规划者。是真正意义上的数据产品经理。就目前而言，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位尤其适合对数据特别感兴趣的人。最后说一下数据工程师，数据工程师是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，自己学习不容易突破自己。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析行业的具体的发展方向了，大家在选择数据分析行业的时候一定要好好的分析自己究竟适合哪一个职业，只有找到自己适合的职业，才能够一直有成就感，从而能够更深入的学习。如果不适合，那么除了浪费时间，还带来了挫败感。
