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随着电子商务、数字金融、5G网络的蓬勃发展，派生出各类以“共享”概念为核心的商业场景，在这样的背景下产生了大量的数据，为了尽可能地使这些数据发挥出价值，相关人员需要对数据进行收集、清洗、分析、挖掘。
目前数据分析的发展趋势是自助化，即业务人员应该具备一定的数据分析能力，不需要IT部门协助就能进行数据分析。
1.自助化的分析过程
业务人员掌握一定的数据分析方法和工具，结合自身业务知识开展数据分析工作，可以使工作效率提高，分析的目的性也更强。但要实现数据分析自助化，数据分析环境和工具一定要适合业务人员，这就需要IT部门更注重基础构架与工具的选择和开发。
2.便捷的分析环境
为了实现业务人员自助化数据分析，分析环境应该是容易搭建、方便配置的，Excel与Python就符合这两个要求。
3.易用的分析工具
分析工具太过复杂会给业务人员增加学习成本，太过简单又无法满足分析的需求。因此，要折中选择功能足够强大且学习成本较低的分析工具，Excel与Python就符合这些要求。
现在人们打开手机中的各类APP，都会被推荐自己想看的、想买的内容，这就是数据赋能的一个场景——推荐系统。分析、挖掘数据的价值，可以帮助企业制订更合理的决策，也可以增加自己的职业价值。