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数据分析师就业前景如何,数据分析师发展前景如何？

技能知识 · May 19, 2024

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数据分析师的就业前景如何？

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。
数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。
数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。
麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。
在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。
总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。
数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。
初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。
1、算法工程师
运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。
2、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
3、数据科学家
数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。
最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。
综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。
前景大大的，不过对自身的专业能力要求也比较高
需要你熟悉统计学、高等数学、编程语言，算是一门高专业度的交叉学科
前景会很好，但是道路会很坎坷
数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐被视为我国21世纪的黄金职业。《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱行业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行。
　　
所以说前景很好，但是道路还是很坎坷的，正如心理咨询师 也曾经被评为前景很好的职业，但是考虑到中国国情和中国企业家的特色，所以数据分析要在企业中收到足够的重视，还有很长一段路
数据分析师的就业前景很广阔。学习数据分析推荐选择十方融海。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。想要了解更多关于数据分析师就业前景的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术，开创了边学边实操的新型教学模式，解决了教学与实操不同频的难题。通过系统，学员无需安装软件，打开浏览器即可进入实操学习。
数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

数据分析师前景如何？

作为数据分析师，职业前景非常广阔且乐观。随着大数据时代的到来和数据驱动决策的重要性不断提升，对数据分析师的需求也越来越大。以下是数据分析师的一些就业前景方面的考虑：
1、高需求行业：数据分析师在许多不同行业中都有广泛的就业机会，包括金融、医疗保健、零售、制造业、科技、咨询等。这些行业都需要专业的数据分析师来解读和利用数据，做出战略性的决策。
2、薪资和晋升机会：数据分析师通常具有竞争力的薪资水平，并且在职业发展方面拥有广泛的晋升机会。随着经验的积累和技能的提升，数据分析师可以晋升为高级分析师、数据科学家、数据团队领导等职位。
3、技能需求稳定：数据分析技能被认为是现代职场中最重要的技能之一。掌握数据分析技能使得数据分析师具备了在各个行业持续就业的能力。
4、创业和自由职业机会：有一些数据分析师选择成为自由职业者或创业者，为不同的客户提供数据分析服务。这样可以拓宽工作领域、灵活安排工作时间，并享受更高的收入和自主性。
然而，需要注意的是，数据分析行业也存在一定的竞争压力。因此，持续学习和更新技能以跟上行业的发展是非常重要的。同时，数据分析师还应该具备良好的沟通和团队合作能力，将分析结果有效地传达给非技术背景的人员。

数据分析师的职业前景如何？

数据分析师是一种专门从事数据搜集、整理、分析并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。
随着数字化时代的到来，数据分析的重要性越来越受到企业和组织的重视，因此数据分析师的职业前景非常广阔。以下是数据分析师职业前景的几个方面：
1. 高需求行业：数据分析师在各个行业都有广泛的就业机会，包括金融、零售、医疗保健、制造业、科技等。这些行业都需要数据分析师来进行数据分析和决策支持。
2. 薪酬水平：数据分析师的薪酬水平较高，据媒体报道，在美国，数据分析师平均年薪高达 17.5 万美元，而国内知名互联网公司，同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高 20% 至 30%。
3. 职业发展：数据分析师的职业发展路径清晰，可以从初级数据分析师开始，逐渐晋升为中级、高级数据分析师，最终成为数据分析经理或数据科学家。
4. 技能要求：数据分析师需要掌握多种技能，包括数据搜集和整理、数据分析和建模、数据可视化和报告撰写等。还需要熟悉常用的数据分析工具和编程语言，如 Python、R 等。
5. 城市需求：北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市对数据分析师的需求量较大，因此这些城市的数据分析师职业前景也比较好。
总的来说，数据分析师的职业前景非常广阔且令人兴奋，如果你对数据分析感兴趣，可以通过学习相关的技能和知识，进入这个领域并实现自己的职业发展。
1、分析师这个职位很容易被替代
其实大家都知道分析师最重要的是业务理解，业务分析的逻辑，思维解决问题至上，但现实其实很残酷。
1、大部分企业根本不重视数据分析的结果；
2、做了功能型分析师，成为满足业务无限需求的人工智能数据库；
然而你很容易沦为工具人或者屁屁踢工程师。
要早做打算，是继续混着还是再混几年看看？
2、就业渠道很窄，能选的其实不多
作为一名数据分析师，不但要对业务了如指掌，也要对自己的前景有所了解，我身边有很多人刚入行时叫数据分析师，10年过去了还叫数据分析师，绰号一样，但薪资提高了很多，然而压力和焦虑却是指数倍的增长。当你打开求职网站时，你会发现你能干的，想要搜索的关键字居然不超5个。
1、有“能力”的分析师，要么跟对人，跟着老大一直飞
2、要么干对事，跟着业务飞。
然而当你两个都不具备的时候，尽早把数据分析当成一种职场技能吧，早做规划，做产业or做业务or做运营
很多分析师没有办法，一是就业渠道窄，一是没有合适的机会和平台去跳，被逼着在一家公司待了好多年，莫名其妙的带了数据分析团队.....好好理解这句话
3、知道的其实很少，但又感觉什么都知道
作为一名数据分析师，常常被分配在三个地方
一是业务部门地下挂着，其主要以业务需求为主，需求大多数是业务提出来为什么？分析师来解答，俗称嵌入型；
二是挂在技术部门，多数是别人要什么给什么，没人要就自己倒腾一下数据，要不工作计划没法写，他们有一个优雅的名字叫：功能型数据分析师
三是在乙方，什么都干，什么都懂，但什么都不精…有一个高贵的称呼：咨询顾问
然而这种环境对分析师的成长很不利，很难走出数据自身的闭环验证，很难对自己的分析思维，分析成果进行有效的验证，这样自身很难提升。
数据分析师的就业前景非常积极。随着大数据和人工智能的快速发展，企业对数据分析的需求不断增加，数据分析师成为各行业中非常受欢迎的职业之一。以下是数据分析师就业前景的一些因素：
1. 高需求：企业越来越意识到数据分析对于决策制定的重要性，从而导致对数据分析师的需求快速增长。无论是大型企业、中小型企业还是初创公司，都需要数据分析师帮助他们从大量的数据中提取有价值的信息，以做出战略性的决策。
2. 多个行业的需求：数据分析能力在各个行业都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、制造、咨询、科技等。这意味着数据分析师可以在各个行业找到就业机会，不受特定行业的限制。
3. 高薪与职业晋升：数据分析师通常享有较高的薪资水平。随着经验的积累和技能的提升，数据分析师可以获得更好的职业发展机会和晋升空间。此外，数据分析师的技能还可以应用到其他领域，如数据科学、机器学习和人工智能等，进一步推动职业发展。
4. 适应性和灵活性：数据分析师在工作中需要运用多种技能，包括数据清洗、数据可视化、统计分析和数据建模等。因此，具备这些技能的数据分析师具有较高的灵活性和适应性，能够适应不同企业和项目的需求。
5. 数据隐私和安全：随着数据驱动的决策越来越普遍，数据隐私和安全成为企业关注的重点。在这方面，对数据分析师的需求也在增加，他们需要具备数据保护和处理方面的知识和技能，确保企业数据的安全性和合规性。
总的来说，数据分析师的就业前景非常广阔和有吸引力。不过，需要不断提升自己的技能和知识，跟随技术的发展并掌握新兴的数据分析工具和方法，以更好地满足市场需求。

什么是数据分析师？未来有前景吗？

随着科技的不断发展，未来的就业市场将会发生巨大的变化。许多传统职业将不再受到重视，而一些新兴的职业将受到更多的关注。那么，未来哪些专业将成为最受欢迎的十大热门专业呢？本文将为您逐一介绍。
一、数据分析师（Data Analyst）
数据分析师是指运用统计学、计算机科学和数学等知识，对大量的数据进行分析和解释，为企业决策提供支持。未来，数据分析师将成为最热门的职业之一。因为在信息化时代，数据已经成为企业最重要的资产之一，数据分析师的需求量也会随之增加。
二、人工智能工程师（AI Engineer）
人工智能是未来的发展方向，因此人工智能工程师也将成为最受欢迎的职业之一。人工智能工程师主要负责开发和维护人工智能系统，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方面。
三、网络安全工程师（Cybersecurity Engineer）
随着互联网的普及，网络安全问题也越来越严重。网络安全工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责保护企业的网络安全，预防黑客攻击、病毒入侵、数据泄露等问题。
四、物联网工程师（IoT Engineer）
物联网是未来的趋势，物联网工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护物联网系统，包括传感器、智能设备、云计算等方面。
五、区块链工程师（Blockchain Engineer）
区块链是一种去中心化的技术，可以保证交易的安全和可靠性。随着区块链技术的不断发展，区块链工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护区块链系统，包括智能合约、数字货币等方面。
六、虚拟现实工程师（VR Engineer）
虚拟现实技术是未来的趋势，虚拟现实工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护虚拟现实系统，包括游戏、教育、医疗等方面。
七、云计算工程师（Cloud Engineer）
云计算是未来的趋势，云计算工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护云计算系统，包括云存储、云计算平台等方面。
八、智能制造工程师（Intelligent Manufacturing Engineer）
智能制造是未来的趋势，智能制造工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护智能制造系统，包括机器人、自动化生产线等方面。
九、生命科学工程师（Life Science Engineer）
生命科学是未来的发展方向，生命科学工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护生命科学系统，包括基因编辑、生物制药等方面。
十、环境工程师（Environmental Engineer）
环境保护是未来的重要任务，环境工程师将成为未来最受欢迎的职业之一。他们主要负责开发和维护环境保护系统，包括废水处理、垃圾处理等方面。

数据分析师就业前景如何 数据分析师就业前景怎么样

1、数据分析的就业前景还是很好的，就业市场比较广阔。在大数据领域，国内发展的比较晚，从2016年开始，仅有200多所大学开设大数据相关的专业，也就是2020年第一批毕业生才刚刚步入社会，而且目前的能力还达不到企业的要求。所以我国大数据领域的市场环境处于急需人才但人才不足的阶段。2、数据分析师需要掌握一些数据处理的工具，需要具备商业知识架构，需要会把商业知识和数据结合起来，同时需要养成良好的分析思维习惯，也包括一些软性技能，这样才能利用数据的价值，帮助企业解决问题，推动企业的发展。

数据分析师的前景怎么样？就业好吗？

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。
数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。
麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。
在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。
总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。
数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。
初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。
1、算法工程师
运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。
2、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
3、数据科学家
数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。
最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。
综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

数据分析师发展前景如何？

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究可以去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。两者的发展都还算不错
数据分析的发展方向加米谷简单介绍一下：
1、业余分析方向：统计，业务分析师，市场分析师；
2、运算方向：数据挖掘，建模工程师，算法工程师；
3、管理方向：数据产品经理，项目经理......
发展前景当然没得说，未来数据分析岗位空缺达到数百万。数据分析，大数据，互联网是相通的，前沿的技术能有效解决传统问题，并能创造出更具体验的产品。比如百度迁徙，足球预测，军事预测，股票等，待开发的领域很多。掌握技能可以看这篇文章：CDA学习规划-CDA数据分析师官网
1、数据分析师通常分两类，技术型分析师和业务型分析师，分工不同，但各有优势。
技术型分析师是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。技术型分析师的角色包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等，这些称谓都或多或少代表了其工作性质。
业务型分析师是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
2、数据分析师的理想行业在互联网，但条条大道通罗马，走合适你的路线。
从行业的角度来看：
1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，因为互联网数据数量庞大、收集分析和应用都更普遍。其中电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。
2）其次是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。
3）再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。
4）最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
很多人关心错了问题，谈的都是当下怎么样。比如有人说“数据分析师会被取代”，说这话的人，往往是假设一个人干一个工作，永远是第一年的水平，干10年还是第一年的水平。那么这样的人，不管是什么职位，都会被淘汰。
现实是，没有谁在一个职位干多少年还是第一年的水平。同样的，没有人会做一辈子数据分析师，而是在这条职业道路上不断的攀升。所以，我们现在谈的：
前景=未来，你的职业生涯有多少种可能性
智能科技的发展的越来越快，对于人才的要求也越来越高，数据分析师是结合和技术与业务的复合型人才，相信无论什么行业，无论哪个企业都迫切需要这样的人才。即使是在未来人工智能的时代，数据分析师也是必不可少的。数据的采集和分析可以被人工智能代替，但最后做出决策的还是企业的数据分析师。
据麦肯锡公司的研究预测，2020年可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万，尤其是在我国，目前企业对于数据分析师的需求量大，但是数据分析师市场还不饱和，很多人都还在观望状态，选择这时候入行无疑是最好的时机。
另外再从数据分析师的薪资待遇方面来看，根据目前的市场情况来看数据分析师的薪资待遇，要比平级的岗位高许多，尤其是在诸多的一线二线城市中。即使之后数据分析师市场饱和，那么我们已经在这一行业积累了许多经验，完全可以向着管理者方向发展，薪资待遇自然不会差
大讲台数据分析培训为你解答：首先数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师发展前景：
越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
需要掌握的知识：
最基本的就是统计学的知识，会运用各种分析方法论、分析技巧、掌握基本的数据分析思维 ，
会使用相关的工具软件，如：excel，SPSS
懂得所从事的行业、专业知识：比如，战略管理、营销管理、等等
数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

做数据分析员前景如何？

数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
数据分析师的作用　　越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
前景还不错，不过光本科的统计学知识是不够的，我本科是应用数学，大学毕业工作中学了sql用来获取数据和数据处理，之后做数据分析，才开始重新拾起统计学知识，但数据分析最重要的是业务知识要特别熟悉，然后转了数据挖掘，要求就更多了，涉及很多数学知识，又开始自学。
总的来说，发展方向就是这样的，不过现在随着云计算的兴起，慢慢的大数据分析师职位开始出来，这就要求更高了，不仅挖掘的知识要求高，还要求较高的计算机知识和编程。
具体前景的话，举个例子，一个数据挖掘专家，8年以上经验，年薪怎么也得50万左右，现在搞数据分析的，2年工作经验的话，基本到1万月薪了
做数据挖掘这块不错。
数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。
一、数据分析师培养的意义
（一）数据分析师的培养符合国家战略
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。
（二）数据分析师的就业前景光明
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。
二、数据分析师职业素养的培养
通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：
（一）数据分析师的职业内涵
数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。
目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
（二）数据分析师的知识要求
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
（三）数据分析师的能力要求
对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。
（四）数据分析师的岗位职责
承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。
三、数据分析师的培养方案
培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。
（一）培养目标
为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。
（二）课程体系设立原则
在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。
1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。
2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。
3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。
（三）课程体系的基本框架
在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。
四、数据分析师培养过程中的策略
（一）教学内容整合策略
在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。
（二）实验环节设置策略
找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。
（三）软件教学安排策略
为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。
（四）实践课程操作策略
为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。
（五）拓展课程设计策略
聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。
五、数据分析师培养的保障措施
（一）整合各种教育资源，提高教学效率
没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。
数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。
（二）建立导师制，强化教师的指导作用
为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。
（三）充分利用各级社团组织，
开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。
（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣
评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。
总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

数据分析师有什么发展前景

数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
发展前景：
越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
需要掌握的知识：
最基本的就是统计学的知识，会运用各种分析方法论、分析技巧、掌握基本的数据分析思维 ，
会使用相关的工具软件，如：excel，SPSS
懂得所从事的行业、专业知识：比如，战略管理、营销管理、等等
从行业背景上看，大数据作为现在最热门的行业之一，最常见的职位可以大概的分两个类型：
1、数据开发方向
偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
2、分析方向
偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求较低。
有一部分人在没有建立分析思维，没有一定的项目经验的时候，可能只能做数据运营的工作，大表哥大表姐居多，数据运营和数据分析师的区别还是挺大的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理，数据查询和一些统计类的工作等，而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作，还需要懂业务，能够把商业知识和数据结合起来，能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，帮企业解决问题。
那么现在企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。
如果做一个对比的话，最火的高薪职业非程序员莫属了吧，但是看就业前景的话，首先底层程序员工资低，竞争大，竞争从学校的时候就已经开始了，然后到了一定的年龄就危机了，这也是公认的。但是数据分析师却不一样，年龄越大项目经验越丰富，也就侧面作证分析的结果越靠谱，所以做数据分析师不管是从行业发展前景，还是从薪资，都是很有前景的职业。