1樓：
很多人選擇大資料行業，選擇資料分析更多看到的是這個崗位前景不錯、薪資待遇也不錯，各種培訓讓人看起來事情也挺簡單。往往沒有對崗位和自身進行合理評估，真正在求職或者入職之後或許才發現其實跟自己想的也許完全不一樣。
2樓：匿名使用者
資料分析經驗很重要啊，和年紀沒什麼關係。資料分析師主要工作就是通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總等等。主要有以下幾個方面的內容：
一為產品經理服務，國內產品經理不懂資料分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要資料分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要資料分析師採集使用者行為、習慣、評價等資料來完成；
二是為運營服務，產品運營中的使用者流量、**、顧客關係管理等需要資料分析師幫助完成；三是公司資料制定和標準建設、各部門資料打通，資料化管理等工作需要資料分析師完成；
四是資料情報和資料**為高層服務。
從以上四個方面看商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過資料為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。可以考慮進這方面專業的公司，或者運氣好碰到有經驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現在基本把這一套搞得很熟練了。
寫了這麼多，希望對你有所啟發。
資料分析師以後前景怎麼樣？
3樓：cda資料分析師
從職位薪水來看，資料分析行業的高薪主要分佈在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對資料分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，網際網路金融、o2o、資料服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對資料分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，資料都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，資料分析思維已經不只是資料分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過資料分析來幫助自己的工作，甚至連後臺的財務、法務、人事等也開始需要通過資料分析來提升效率。可以這麼說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和資料打交道，這個時候資料分析已經成為工作的必要條件。
這裡給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售**等等工作時都必須基於資料來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品互動的「好日子」已經過去了。這麼說吧，越來越多的公司裡，如果產品不能拿資料出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支援。
再拿運營來說，更加離不開資料了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要資料支援；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠資料分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後臺部門的例子。現在的hr在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到資料。除了本公司的人力資料外，還需要業務資料，競對公司資料乃至於整個行業資料。
通過大量資料的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。
4樓：九道門聊資料
從行業背景上看，大資料作為現在最熱門的行業之一，最常見的職位可以大概的分兩個型別：
1、資料開發方向
偏技術，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師，這些相對門檻有點高，對學歷、專業、畢業學校要求都是比較高的。
2、分析方向
偏業務，是通過資料發現業務問題，洞察行業機會點，通過資料產生的價值驅動企業的發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才，對程式設計能力要求較低。
有一部分人在沒有建立分析思維，沒有一定的專案經驗的時候，可能只能做資料運營的工作，大表哥大表姐居多，資料運營和資料分析師的區別還是挺大的，根據企業的業務來看，一般來說資料運營主要是完成資料處理的工作，比如測算roi，報表，資料整理，資料查詢和一些統計類的工作等，而資料分析師的工作不僅需要掌握一些工具的基礎操作，還需要懂業務，能夠把商業知識和資料結合起來，能通過企業的各項資料發現企業經營過程中的業務問題，幫企業解決問題。
那麼現在企業都在進行數字化轉型，企業的發展都是靠著資料來推動的，資料分析決策企業戰略。企業數字化轉型最需要的就是懂資料的人，而國內最缺的就是具備分析能力的人才，所以市場上資料分析師的需求和薪資待遇高居不下。
如果做一個對比的話，最火的高薪職業非程式設計師莫屬了吧，但是看就業前景的話，首先底層程式設計師工資低，競爭大，競爭從學校的時候就已經開始了，然後到了一定的年齡就危機了，這也是公認的。但是資料分析師卻不一樣，年齡越大專案經驗越豐富，也就側面佐證分析的結果越靠譜，所以做資料分析師不管是從行業發展前景，還是從薪資，都是很有前景的職業。
5樓：知於大資料
資料分析現已廣泛應用於各個領域，無論是國家**部門、企事業單位還是個人，資料分析工作都是進行決策和作出決定之前的重要環節，其分析結果的質量高低直接決定決策的成敗。隨著我國經濟決策由「經驗決策」向「資料決策」的不斷規範，越來越多的**和企業開始意識到資料決策的準確性和安全性，從而對資料分析專業人才的需求越來越大。
（1）專職崗位獲得「專案資料分析師證書」是進入資料分析領域工作的敲門磚，資料分析行業專職崗位有：（高階、資深、**、運營等）專案資料分析師、資料分析員、資料分析主管、工程師、資料探勘人員等。大量企業都有自己專職的資料分析人員，為企業長期採集、分析投資和經營方面的資料，為決策層提供詳細和準確的資料依據。
（2）提升工作績效、增強決策的科學性、提高工作決策的成功率，對於在職工作者。專案資料分析師證書代表著更高的從業能力和專業水平，有利於工作者競爭更高的職務。同時，擁有決策分析能力也是成為主管人員的必備素質。
（3）成立專案資料分析師事務所隨著我國經濟體制變革的不斷深入發展，銀行和企業對專案的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟模式來實施專案分析評估。因此，專案資料分析師專業人員組成的專案資料分析師事務所應運而生，填補了我國專案分析評估市場的空白。專案資料分析（師）事務所是服務於投融資領域、企業經營規劃領域、專案審批與決策領域等眾多社會領域的專業機構；其業務方面包括投資專案評估、經濟效益評價、專案資料處理、投資專案策劃、社會經濟諮詢、投資中介等。
目前，專案資料分析（師）事務所在國內正迅速增長，併為**、金融機構、企業的決策提供著日益重要的參考資訊，具有良好的成長和發展空間。
6樓：海同職座標**
隨著大資料技術在各行各業應用的越來越廣，資料驅動智慧產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，資料分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做資料分析，因為大家不僅看到的是未來資料分析的發展前景，而且資料分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而資料分析師，在大資料時代，迎來了**就業期。
資料分析師，這是資料分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予資料分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、資料庫分析師和財務資料分析師等。除了所處的行業不同、業務不同，對於技術來說萬變不離其宗，所有資料分析師的最主要職能都是針對業務或運營問題或需求，去獲取、清洗、分析資料，並呈現資料分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
通過搜尋boss直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個資料分析師職位空缺，其中絕大部分是網際網路行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多資料分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘jd中，給出「具備資料分析能力」這樣的招聘條件。
2023年全國大資料人才需求是2023年的12倍，從資料可以看出，2023年乃至未來，資料分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、使用者研究等，都試圖從各種繁雜資料中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。
7樓：尊威天下網路
前景應該是非常好的， 資料分析師因其專業技能及量化的資料分析為客戶以及所在單位控制決策風險、保證利益最大化而備受各界青睞被視為我國21世紀的**職業。《hr管理世界》將專案資料分析師評為七大賺錢行業。《華商報》將專案資料分析師納入了...
8樓：尊威天下網路
資料分析師的前景是非常好的。人才需求旺盛，就業機會多，且不會被輕易替代。資料分析師負責資料探勘工作，運用hive、hbase等技術，專門對從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**的專業人員
9樓：成都聚數雲海
其實看這個問題最直觀的就是去各類招聘**資料分析師的招聘數量和薪資，其次再看資料分析師的職業路徑。我們先一個一個來回答。
先看資料分析師的招聘數量。這兩個截圖都是boss直聘2021/06/01的截圖，一個展現成都地區資料分析師的崗位數量，一個展現成都地區的資料分析師的崗位薪資。只用這兩個圖已經能看出直觀的一些東西了。
其實我們在這兩個截圖可以看出兩個問題，第一，在成都地區，資料分析師相關的招聘崗位是很多的；第二，在成都地區，資料分析的相關的崗位薪資是不錯的。
大家如果希望在自己所在的城市看看資料分析師的招聘需求，可以自己用boss直聘搜一下，有個直觀感受。
那麼，在瞭解了資料分析師的就業需求和薪資問題之後，我們現在就來深入給大家剖析一下資料分析師的發展方向之路，這裡主要講初級資料分析師的職業路徑的分流。
總得來說，初級資料分析師可以往兩個方向分流：技術崗和非技術崗。這其實就是往兩個方向深究的結果：業務或技術。
如果一個初級資料分析師希望在業務上精深，並且能夠在企業中有越來越重的分量。通常會有兩個方向。一個是資料運營，另一個是資料產品經理。如上圖所示。
如果一個初級資料分析師希望在技術上深耕，並且在某一領域舉足輕重，那麼通常有兩個方向：演算法工程師，大資料開發。做到極致了，就是資料科學家。
對這些崗位的定義，可以參考下列的解釋。
1、資料產品經理
資料產品不但要運用埋點原理，使用工具抓取資料並分析，還要參與資料化產品的製作、挖掘使用者資料需求、提煉資料產品方案、設計和推廣資料產品的使用等。
2、資料運營
主要負責運營活動的效果分析，並且提出更好的運營解決方案。
3、演算法工程師
他們運用數理統計知識、程式設計和業務思維建立數學模型，是當之無愧的產品靈魂。
4、資料開發工程師
資料工程師屬於技術崗，他們負責搭建資料庫、處理資料、維護資料安全等工作，主要是服務於資料的使用者，比如上文中的資料分析師、資料產品經理以及資料建模師。
5、資料科學家
資料科學家屬於綜合性人才，集資料分析能力（＞資料分析師）、統計學基礎、業務能力（＞資料產品）、演算法（＞演算法工程師）與溝通能力於一身。這類人才屬於資料分析行業中的頂配，各方面的能力都超一流，不過這類人才相當稀有，在行業中基本是可遇而不可求。
最後說完了職業分層，再回歸到最重要的本質吧，這個本質就是賽道。這個道理很簡單，那就是在一個天花板不斷上升的行業，個人職業的發展的天花板才能跟著往上走。我們只有在一個路很寬，人不擠的賽道上才能夠跑得快，也只有在一個資本都湧入的市場上才掙到更多錢。
關於這些，我們可以直觀地看下面的資料，其意自明。據統計我國共計1400萬資料分析人才缺口，未來市場規模將達到2000億！
*資料**於：中國信通院 前瞻產業研究院整理/清華大學經管學院《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》
其次，從薪資上來看，資料分析師薪資水平逐年遞增，隨著未來企業對資料分析師的需求越來越大，薪資水平將會繼續**。
綜上所述，資料分析師的就業前景是非常好的，如果你想要成為一名優秀的資料分析師，先找到自己的方向，確立一個職業目標，再逐步掌握資料分析師的必備技能，在軟體的基礎操作上不斷提升自己的應用水平。
CDA資料分析師證書含金量高嗎
cda certified data analyst 即 cda資料分析師 是大資料和人工智慧時代面向國際範圍全行業的資料分析專業人才職業簡稱，具體指在網際網路 諮詢 電信 零售 旅遊等行業專門從事資料的採集 清洗 處理 分析並能製作業務報告 提供決策的新型資料分析人才。全球cda持證者秉承著先進商...
作為優秀的資料分析師，需要具備哪些條件
1 態度嚴謹負責 2 好奇心強烈 3 邏輯思維清晰 4 擅長模仿 5 勇於創新 資料分析師職業要求 1 計算機 統計學 數學等相關專業本科及以上學歷 2 具有深厚的統計學 資料探勘知識，熟悉資料倉儲和資料探勘的相關技術，能夠熟練地使用sql 3 三年以上具有海量資料探勘 分析相關專案實施的工作經驗，...
cda資料分析師好不好？這裡的教學質量怎麼樣
cda資料分析師，注資料分析師培訓12年，0基礎也入門，專業的師資團隊。現在資料分析師這個職業比較吃香，而且現在的就業機會也比較多。挺不錯的，cda培訓體系涉及的廣度和深度可以說是資料分析領域的頂尖內容，只要想學習資料科學相關的內容，在cda都能找到相應的課程，而且課程也絕不是粗製濫造。cda ce...