数据分析工作太难干了

近年来，随着大数据时代的到来，数据分析这项工作已经成为越来越多公司的必不可少的一环。无论是大型企业还是小型创业公司，都需要对海量的数据进行分析，以便了解市场趋势、顾客需求和业务表现等信息，进而做出相应的决策。然而，尽管数据分析是一项极其有用的工作，但却被很多人认为是“太难干了”。在本文中，我们将从多个角度分析为什么会有这样的看法。

角度一：技术难度高

首先，数据分析工作的技术难度相对较高。这项工作需要掌握大量的技术知识，包括数据获取、数据清理、数据探索、数据建模等方面。同时，数据分析工具也需要掌握多种，如Python、SQL、R、Excel等，而每种工具的使用都需要花费大量的时间和精力去深入学习和使用。

角度二：数据庞大

其次，数据分析工作的数据庞大，增加了工作的难度。随着科技的不断发展，数据量也越来越大，而思考如何在这种海量数据中找到有价值的信息，需要耗费大量的时间和精力，而且在数据清洗和整理这一步骤中也需要面对很多挑战，比如数据缺失、异常等情况。

角度三：分析结果可信度要求高

最后，数据分析工作的结果可信度要求相当高，在分析的过程中需要保证结果的准确性，并且需要将结果以清晰直观的方式呈现出来。这项工作需要分析师具备一定的敏锐度和灵活性，而且需要进行不断的检验和调整。

综上所述，数据分析工作相比于其他工作的确是比较难的。工作需要具备多种技能和知识，需要面对庞大的数据，而且结果可信度的要求也比较高。然而，通过不断的学习和实践，我们可以逐渐提高自己的技能水平，并快速适应不断变化的数据环境，从而做好这项工作。