在互联网的快速发展下，目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中，90%以上都建立了数据分析部门。对于数据分析师来说，所有公司都有数据。他们需要找到一种方法，利用它来分析解决方案，让数据分析提高价值。
1.分析竞争对手企业想要迅速发展，是一定要了解自己竞争对手的。比如说我们是一家电商公司，那么我们一定要了解竞争对手这个月的主营产品、销售额、折扣优惠等等。这样才有利于我们做好调整，更好地去安排。
2.推广渠道效果监测当你为企业做广告投放的时候，你是不是需要提前对这些推广渠道的数据进行监测。比如说账号的活跃度、曝光量，只有把这些东西计算好了，你才能预估出这个广告可以为我们带来多首收益。这个反馈完全可以给以后继续做营销做决定，按效果去调整哪些渠道继续投放广告，哪些渠道砍预算，哪些渠道不投放了。是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。
3.产品的用户群体当我们一款新的产品上线时，首先要知道店铺里的哪些用户可以首批付费使用，这个和我们的日常监测以及标签有关。平台就可以发信息推送给这类用户，就可以分析出我们的产品用户是否满意，数据分析准不准确了，那里是需要调整的。
企业想有更好的发展就要不断的更新技术，大数据技术将提供最好的数据分析解决方案，而大数据人工智能也逐渐成为了各大企业重点研究方向之一，毕竟人工智能是未来科技发展的必然趋势。那我们数据分析师需要掌握哪些基础知识呢？
1.Excel：会进行简单的数据处理，一般进入互联网公司会做一些报表，数据处理的工作。这类工作需要和其它技能相结合才有发挥空间，前景可以做行业数据分析。2.编程和SQL：互联网公司基本都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术—管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。3.机器学习：这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智能和数据分析师是两个概念，只是使用的工具有交叉，数据分析师一般不会用特别复杂的算法，反而讲究的是快速使用模型并反馈。数据分析师对于企业来说是非常重要的，无论你是想做行业数据分析，或者是机器学习，前景都是非常好的，不用担心就业问题。
