数据分析师前景分析

文章摘要：数据分析师前景分析

数据挖掘分析师需要不断的提升自己的技能和专业程度，进而成长为一个能够对数据进行挖掘并分析的高级工程师。下面小编 […]

数据挖掘分析师需要不断的提升自己的技能和专业程度，进而成长为一个能够对数据进行挖掘并分析的高级工程师。下面小编给大家介绍数据分析师前景如何，一起来看看吧。

数据分析师前景

首先大家需要明白的一点，数据分析师的手里拥有一座非常庞大的宝藏——视野。数据分析并不是一个简单的技术工种，它是非常具有潜力的一项工作，在这项工作的背后，蕴含着丰富的机遇和机会。

数据分析师的职业规划，主要可以表现在两个方面：

一个方向是运营方向。我们在这个行业工作一段时间，对这个行业有了充分的了解，我们就可以转向运营层面，从宏观的角度对这个行业进行调度和支配。

另一个方向就是数据挖掘分析方向。这个方向更偏理科一点，我们需要做的就是在前期阶段，不断的提升自己的技能和专业程度，进而成长为一个能够对数据进行挖掘并分析的高级工程师。

无论哪个方向，未来的发展前景都是美好的。

数据分析的就业方向

数据分析可以简单分为业务和技术2大方向：

业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等

技术方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等

业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。

技术方向的岗位如数据挖掘/算法老师等岗位有的归在研发部门，有的则单独成立数据部门。与业务方向的数据分析师相比较来说，数据挖掘工程师要求更高的统计学能力及编程技巧。因为数据挖掘工程师对工具的要求比较高，所以数据挖掘的平均薪资也会高于数据分析师。

数据分析师岗位技能要求

对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。

在工具使用上，数据分析师需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。

Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据透视表都要学。

SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数以及条件查询等内容。

Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。

关于工具的部分，需要注意不同行业对工具的要求会有差异，比如金融行业会要求SAS等工具。一般情况下Excel、SQL、PPT、Python这4种工具就能搞定大部分数据分析工作。

除工具的使用外，数据分析师要了解基本的统计学知识及数据分析方法。

统计学知识：环比、同比、概率分布、变量、抽样等。

数据分析方法：假设检验、回归分析、漏斗分析、多维分析、对比分析等。