Question

数据分析师以后前景怎么样？

Answer 1

前景应该是非常好的， 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...

Answer 2

数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不会被轻易替代。数据分析师负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、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

Answer 3

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。
从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。
从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。
不管是在企业还是社会，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。
这里给大家举几个例子：
现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。
再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。

Answer 4

其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资，其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。
先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图，一个展现成都地区数据分析师的岗位数量，一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。

其实我们在这两个截图可以看出两个问题，第一，在成都地区，数据分析师相关的招聘岗位是很多的；第二，在成都地区，数据分析的相关的岗位薪资是不错的。
大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求，可以自己用boss直聘搜一下，有个直观感受。
那么，在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路，这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向分流：技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果：业务或技术。
如果一个初级数据分析师希望在业务上精深，并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营，另一个是数据产品经理。如上图所示。
如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕，并且在某一领域举足轻重，那么通常有两个方向：算法工程师，大数据开发。做到极致了，就是数据科学家。
对这些岗位的定义，可以参考下列的解释。
1、数据产品经理
数据产品不但要运用埋点原理，使用工具抓取数据并分析，还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。
2、数据运营
主要负责运营活动的效果分析，并且提出更好的运营解决方案。
3、算法工程师
他们运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。
4、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗，他们负责搭建数据库、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。
5、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。
最后说完了职业分层，再回归到最重要的本质吧，这个本质就是赛道。这个道理很简单，那就是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。我们只有在一个路很宽，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。
关于这些，我们可以直观地看下面的数据，其意自明。据统计我国共计1400万数据分析人才缺口，未来市场规模将达到2000亿！

*数据来源于：中国信通院 前瞻产业研究院整理/清华大学经管学院《中国经济的数字化转型：人才与就业》
其次，从薪资上来看，数据分析师薪资水平逐年递增，随着未来企业对数据分析师的需求越来越大，薪资水平将会继续上涨。

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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，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水平。

Answer 5

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。
从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。
从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。
不管是在企业还是社会，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。
这里给大家举几个例子：
现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。
再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。