数据分析是什么专业?

数据分析师就业前景如下：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k。数据分析师发展前景：从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

字节跳动数据分析师秋招先笔试。根据查询相关公开信息，字节跳动数据分析师招聘流程是先笔试后面试，笔试由基础卷+专业卷组成，专业形式是考察在线编程能力，同学需要在有限的时间内解出尽可能多的题目。

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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。

大数据分析师岗位职责大数据分析师是互联网行业常见招聘岗位，从业者需要具备相关专业学习经验，精通Pvthon、R等常用编程语言熟悉MySal、SQL server、Oracle等一种或多种常用数据库，具备数据挖掘和分析能力。其工作内容包括:1、根据数据分析需求和数据集现状，设计数据平台架构和数据产品。2、按照开发需求建立数据分析方法及标准，建立完整的指标体。3、负责数据模型的开发维护并撰写技术报告。4、负责数据报表的建立，根据用户反馈不断优化产品功能。5、负责撰写规范的产品开发文档并妥善保存，撰写产品功能清单及使用手册。6、完成公司交办的其他相关工作。能力要求1.专业技能大数据分析师在数据分析方面必须具备扎实的专业技能，这是很直观的。(1)熟练使用分析工具。熟练使用常见的数据分析工具，而且至少精通一种数据分析软件，这是对大数据分析师最基本的要求。(2)自如运用分析方法。大数据分析师还要能够自如运用数据分析的方法，才能完成相应的数据分析任务，这同样是其最基本的能力。(3) 了解前沿分析理论。多家企业对大数据分析师的理论水平提出了要求，既要求系统分析和建模方面的理论应用能力，也要求数据分析方面的理论探索能力。2.管理技能技术型人才掌握相应的管理技能并不是新鲜事物，管理技能成为技术技能的有益补充。(1)战略管理。大数据分析师需要利用数据分析的结果，挖掘经营中的潜在问题和机会，提出明确的分析结论和对策建议，为企业的战略决策提供支持。如果没有相应的战略管理能力，数据分析结果也仅是僵化的信息，无法实现其价值。(2)团队管理。大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成，团队管理成为大数据分析师必备的技能，其中，沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。(3)项目管理。大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析并将分析结果应用于企业战略决策，还要具备相应的项国管理能力，持续推进所承担的项目，不过不同企业在这方面的要求存在差异。3.实践经验。实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一，大多数企业要求应聘者有3年以上实践经验或工作经历，:并且主要是与应聘企业的业务有直接关系的实践经验。4.基本素质。企业对于大数据分析师的基本素质也有相应的要求，主要表现为学历高、专业明确。在学历方面要求应聘者具备大专或以上学历。5.研究能力。(1)抽象归纳。大数据分析师要善于从数据和数据分析结果中抽象归纳事物发展变化的规律和趋势，从而预测潜在的机会和威胁，为企业战略决策提供支持。(2)分析判断。大数据分析师还应该善于通过对数据的分析和挖掘，借助一定的模型工具对企业经营中的问题进行分析研判，并提出解决方案。(3)文字表述。研究活动离不开文字表达，具备优秀的文字表述能力，能够撰写严谨深刻的研究报告同样成为大数据分析师的必备能力。薪资待遇1、平均年薪:全国大数据分析师岗位的薪资，平均每年大约在234,060。2、年收入区间分布: 10万以下占比17%:10一20万占比36%;20万以上占比47%。3、不同工龄的年薪分布:1年以内￥118,059;1-3年￥164,324;3-5年￥234,676; 5-10年￥277,486;10年以上￥298.569。4、对大数据分析师需求最多的地区为深圳、北京、上海。5、薪资最高的大数据分析师，最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。6、对大数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。就业前景数据分析师前景是非常乐观的，也是发展巨大的。所以我们对大数据分析的前景大可不必担心。数据分析师如果是往业务端发展，最终可以成为业务资深专家，总经理，或者CEO。如果是往技术端发展，你如果工程技术能力突出，那么可以担任公司数据科学部门的老大，常见的职位名称是数据科学家。你如果理论能力非常强，可以写paper，那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强，现在是一个科研单位数据部门的负责人。

肯定需要呀 数据分析师是一定要考证的 这是公司看职员是否是专业的数据分析师标准之一 也是很有含金量的凭证的 如果想要做数据分析师 这个证书也是很关键的

作为数据分析师，待遇往往会受到多个因素的影响，包括地区、公司规模、行业需求、经验水平和技能等。一般来说，数据分析师的待遇相对较好，以下是一些相关因素和趋势：1. 地区差异：不同地区的薪资水平存在差异。通常来说，发达地区的薪资水平相对较高，但具体情况还要考虑当地的经济发展水平和生活成本。2. 公司规模与行业需求：在大型企业或高科技行业，数据分析师的工作机会更多，且薪资水平相对较高，因为这些领域对数据分析的需求较大。3. 经验水平与技能：经验丰富的数据分析师通常能够获得更高的薪资待遇。另外，具备熟练掌握数据分析工具和编程语言（如Python、R等）等技能的人才也更有竞争力。4. 行业领域：不同行业对数据分析师的需求和薪资水平也有所不同。例如，金融、电子商务、健康医疗等领域对数据分析师有较高的需求，相应的薪资水平也相对较高。需要注意的是，以上只是一般情况，并不能代表所有情况。具体的待遇还要考虑个人的背景、能力和市场竞争情况。如果你正在考虑从事数据分析师职业，建议了解目标地区的行业情况，积累相关经验和技能，并关注招聘信息和行业薪资调查，以更好地评估待遇水平。

岗位职责：承担需求调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑;完成领导安排的其他事务。任职资格：统招本科以上学历，统计学相关专业优先;3年以上数据挖掘分析工作经验，熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、Finereport等;能将各类业务需求转化为适合的数学模型，熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求;有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领。

在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724（取自1139份样本），在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。

1905电影网用户体验部招聘 数据分析师8k-15k 北京 经验不限 本科及以上 全职职位诱惑 : 环境自由，空间广阔，妹纸多职位描述岗位职责：1、负责日常流量数据整理、统计及分析，并按要求完成相关分析报告；2、分析日常的业务数据，为产品、运营、业务部门提供数据报告和改进建议3、负责流量监控、产品、用户行为和渠道效果评估等分析工作；4、通过用户数据追踪与分析，从数据中发现关键问题并提出优化方案，通过数据应用推动业务优化；岗位要求：1、本科以上学历，经济、统计、计算机、信息类相关专业优先；2、熟练掌握Office，具备良好的数据统计及图表表达能力；3、熟悉数据分析方法，能熟练使用SQL、SPSS、R等分析软件处理经验为佳；4、对数据敏感，思路清晰，独立思考能力强；5、优秀的执行能力、沟通协调能力，强烈的责任心；6、1年以上工作经验，熟悉互联网，有视频行业经验、互联网数据分析经验或调研公司工作经历者优先考虑；

大数据分析师平均月薪从几千到上万按照地区不同而工资不相同，例如广东约为15000元左右。由中华人力资本研究院和西南大数据产业联盟共同发布《全国大数据人才需求指数报告》。中国内地各地区招聘平均月工资广东最高，约15000元，其次是北上广；浙江平均工资也比较高，月均11565元，重庆月平均工资8525元。贵阳2016年2月平均工资7897元，3月平均工资6714元。从地区招聘趋势来看，广东和北上广招聘人数最多。重庆2016年1月招聘6人，2月增长至46人，3月招聘194人。贵阳2016年2月招聘13人，3月招聘7人。而在大数据人才方面，计算机软件、互联网电子商务以及移动互联网人才招聘规模最大，金融保险类薪酬最高。扩展资料：“数据驱动安全”已是网络安全界的普遍共识，即通过大数据的技术手段，来监测网络运行状态，发现未知安全威胁。网络安全人才普遍紧缺的情况下，既懂大数据分析，又懂安全技术的网络安全人才，就显得更加稀缺。　　预计未来网络安全人才市场中，安全大数据分析师和应急响应工程师是最稀缺的人才资源。参考资料来源：人民网-大数据人才 贵阳工资七千多

职位要求：统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;有相关经验优先。工作内容：通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;构建用户行为建模，支持个性化项目;构建数据评估体系;构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整;负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。

美团-大众点评是中国最大的生活服务业电商平台，在到店餐饮、外卖、电影、酒店旅游、KTV、婚庆、美业等领域保持领先地位。覆盖全国超过1,200个城市，拥有用户近6亿，合作商家达300万户，日订单量突破1000万单，移动端月度活跃用户超1.5亿，年度活跃买家近2亿，2015年总交易额超1700亿元。以年度活跃买家、订单交易数维度计算，美团-大众点评是中国仅次于阿里巴巴的第二大电子商务平台。职位月薪：面议 工作地点：北京-朝阳区工作性质：全职工作经验：不限最低学历：本科招聘人数：1人职位类别：数据分析师一、岗位职责1. 负责分析用户满意度数据及项目问题的数据，调研并提出优化意见，推动相关部门优化用户体验；2. 负责用户满意度数据及项目问题数据的标签设计，提升数据分析效率；3. 负责完成领导交付的其他任务。4. 任职所属部门为美团网服务体验平台。二、岗位要求1、本科及本科以上学历；2、逻辑严谨细致，工作踏实认真，有较强的沟通推动能力；3、有2年以上数据分析工作经验；4、熟练掌握SQL。三、薪酬福利/发展与晋升1. 薪酬福利薪酬：绩效工资制度（工资=基本+绩效，具体薪资面试通过一对一沟通）福利：公司直招签订正式劳动合同-非外包、缴纳五险一金、作五休二工作制，享有年终奖。调薪机会：每年一次调薪机会；2.发展与晋升发展与晋升：入职满半年享有公开竞聘资格，两个成长方向-数据分析与产品经理及专业路线；四：客服平台部工作地址：北京市朝阳区望京东路6号望京国际研发园FG2层南美团点评五：注意事项：请将个人简历发送至：cs.sjzhr@meituan.com，邮件标题注明：【应聘美团点评服务体验平台】**岗位+姓名+应聘渠道举例：【应聘美团点评服务体验平台】流程优化与数据分析专员+姓名+智联招聘；工作地址：北京市朝阳区望京东路6号望京国际研发园FG2层南客服部-招聘专线: 0311-86547666工作地址：北京市朝阳区望京东路6号望京国际研发园FG2层南美团网

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数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策的人群。大数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。一、就业前景从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k二、大数据分析师发展前景发展前景如何云叔这里用数据来说话！（一）数据分析师的地区发展分析从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。综合来看，数据分析师的薪酬收入整体还是客观的。从各城市岗位薪资气泡图来看，上海、杭州、深圳这三大城市的薪酬较高。相反，北京的薪酬优势并没有凸显，反而是杭州薪酬最高。杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地，在数据分析的投入上看来是一点都不含糊。从各城市岗位薪资范围分布来看，上海、北京、深圳城市给出最高薪资的企业数量较多；但是根据气泡图的大小，还是一眼可以看出上海、杭州、深圳这三大城市的平均薪酬较高。

下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?6、如何设计一个解决抄袭的方案?7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?

人工智能考公务员适合什么岗位如下：人工智能考公务员是一个相对新兴的领域，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的公务员岗位开始对人工智能技术有所需求。以下是一些适合人工智能专业的公务员岗位：1、数据分析师：政府各部门都需要数据分析师来处理大量的数据，包括社会调查、经济数据、人口数据等等。人工智能技术可以帮助数据分析师更快速、准确地完成数据分析工作。2、网络安全工程师：随着网络技术的发展，网络安全问题日益凸显。政府需要招聘网络安全工程师来维护网络的安全和稳定。人工智能技术可以帮助网络安全工程师更快速、准确地检测和防御网络攻击。3、智能交通管理：交通管理部门需要招聘专业人才来管理城市的交通。人工智能技术可以帮助交通管理部门更有效地进行交通流量管理、交通信号控制、交通监测等工作。4、环境监测与治理：政府需要招聘环境监测与治理方面的人才，来监测和管理环境的污染情况。人工智能技术可以帮助环保部门更快速、准确地监测环境的污染情况，并提出相应的治理方案。5、医疗影像诊断：医疗部门需要招聘专业的医学影像诊断人才，来分析医学影像资料并做出准确的诊断。人工智能技术可以帮助医学影像诊断人才更快速、准确地分析医学影像资料，提高诊断的准确性和效率。除了以上列举的岗位，还有很多其他公务员岗位也需要人工智能技术的支持。在选择公务员岗位时，需要根据自己的专业知识和技能，选择与人工智能技术相关的岗位，发挥自己的专业优势。同时，需要注意的是，虽然人工智能技术可以为公务员工作带来很多便利，但是公务员需要具备高尚的品德和职业道德，始终遵循为人民服务的宗旨。在工作中，需要严格按照法律法规和职业道德规范开展工作，确保公务员工作的公正性和合法性。总之，人工智能考公务员是一个充满机遇和挑战的领域。根据自己的专业知识和技能选择适合的公务员岗位，同时注重职业道德和法律法规的遵守，是在公务员工作中取得成功的关键。

前景蛮好，因为大数据时代，什么都要靠数据说话，所以数据分析师比较重要，世界500强企业90%都有数据分析部门。其次，数据分析人才目前比较缺乏，薪资待遇非常高。是个不错的职位。

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。比如阿里系产品的淘宝，或者腾讯的视频，甚至高德地图的实时路况，都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力也是有的。说回职位，由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。但要知道能用得上大数据分析的公司，都会是技术性很强的，通常都会是大厂。像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。2、数据分析的薪资说到正题，数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。初级大数据分析师，主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，薪资在8000-10000，工作难度不大，强大也不大。中级大数据分析师，主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案，薪资在12000-18000。高级大数据分析师：除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。你可能会说没有什么概念，那我们拿一线城市深圳的腾讯来说，配合它的职级和薪资会更加直观。腾讯原本为6级18等（1.1-6.3 级）的职级体系设计，后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是，统一置换为“专业职级+职位称谓”。员工薪资标准是12+1+1= 14薪，但通常会拿到16-20薪，再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难的事。最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。希望我的回答对你有所帮助！

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。比如阿里系产品的淘宝，或者腾讯的视频，甚至高德地图的实时路况，都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力也是有的。说回职位，由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。但要知道能用得上大数据分析的公司，都会是技术性很强的，通常都会是大厂。像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。2、数据分析的薪资说到正题，数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。初级大数据分析师，主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，薪资在8000-10000，工作难度不大，强大也不大。中级大数据分析师，主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案，薪资在12000-18000。高级大数据分析师：除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。你可能会说没有什么概念，那我们拿一线城市深圳的腾讯来说，配合它的职级和薪资会更加直观。腾讯原本为6级18等（1.1-6.3 级）的职级体系设计，后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是，统一置换为“专业职级+职位称谓”。员工薪资标准是12+1+1= 14薪，但通常会拿到16-20薪，再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难的事。最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。希望我的回答对你有所帮助！

数据分析师的薪资待遇不一般来说要比同级的职位高很多，大多数都是在两成到三成。同时，数据分析师备受企业的重视。在众多的一线二线城市中，数据分析师的年薪都很高，所以想进入数据分析行业的朋友们不必担心数据分析的薪资高低。并且现在科技发展的越来越快，使得数据分析发展的方向更多，数据分析人才会更加稀缺。尤其是在发展飞快的中国，会大力发展数据分析行业。由此可见，数据分析师的前景优渥。同时数据分析师的地位也不低，无论是在哪个行业都是如此，并且数据分析师是通用职业，很容易适应各行各业的数据分析职位。数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。想转行的话，可以先评估一下自己的基础和专业背景，一般数学、统计学和计算机专业的，转行是最有优势的，其次是市场营销、电子商务、经济学等专业，这些专业也有一定的数据分析基础能力，转行也能比较快上手。扩展资料：数据分析师要求：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。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

本文转载自微信号Python爱好者社区，作者：大鹏，原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/OmfqSnrajwaAece_I4VU0A现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。如果你的工作需要和数据打交道，相信我，Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。为什么？因为高效。我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的：再仔细梳理，你会发现即便不是数据分析师，具备这4项能力都能在职场中为自己加分。试想一下，一场电商大促结束复盘，别人花大把时间梳理数据，而你有更多精力分析定位问题，还能做出更好看的交互图表。业务分析，你拉大量的数据，手动打标签做图表，都不如几行Python代码来的高效。我们来一条条解析。1、业务洞察力和执行力业务洞察力和执行力，说的通俗点，就是如何从海量信息中获取有效信息。Python可以利用MySQLdb库连接数据库，可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析，可以利用pyecharts进行交互可视化，可以利用numpy和sklearn进行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，共同提效……调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图当工具上更高效，就有更多的时间去深入了解和分析业务。2、沟通力Python还可以提升沟通力？数据分析师属于业务端工作，长期接触公司项目与客户需求。而技术端一般只管产品功能实现。掌握Python的分析师，会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。3、Python和SQL和庞大的数据打交道，只会Excel是不经济的，所以大部分数据分析师工作都要求SQL技能。SQL语言入门很简单，掌握了存取数据以及基本的数据清洗函数之后，就可以着手工作了。初级的分析师可能会取数到本地再做分析，高效的数据分析师则会使用Python连接数据库进行分析，让工作流变得更高效。使用Python工具库pymongo进行数据库文档查询4、主动性和逻辑性主动性和逻辑性是个玄学，职场人都会说自己有主动性，但问题是老板怎样才能感受到你的主动性呢？比如……在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因，甚至用Python写一个自动预警脚本，准确地表达给一线业务人员，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；在公司新业务尚未成型的时候用Python收集整理有效数据，建立起可视化的指标体系，指导业务，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；主动学习，主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法，比如发现同事还在复制粘贴重复劳动，用Python帮同事写一个合并文件的脚本。这个细节虽然老板不会问，但主动性和逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来。使用Python写小工具，几分钟完成912个Excel表格合并总结来说，要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

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。

数据分析师报考啥如下：数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么，该如何成为合格的数据分析师呢，成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢？下面跟大家好好普及普及。首先，数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。职位要求:1、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL；2、熟练操作excel、PPT；3、熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先；4、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果；5、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，给出建议；6、良好的沟通能力和团队合作意识，较强的学习能力，能够承担一定的工作压力。

方向：大数据开发方向，数据挖掘、数据分析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向就业岗位：1、大数据工程师大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。2、Hadoop开发工程师职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。3、大数据研发工程师职位描述：构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。4、大数据架构师大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。5、大数据分析师工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

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。

还是可以找到工作的，但前提你的能力必须强，而且能够有有用的见解，具体来看一下！ 自学数据分析能不能找到工作 1、不要被网上的职位描述吓怕 首先我们定义一下何为初级数据分析师。 我们去翻一下招聘网站的职位描述，几乎没有一个岗位叫初级数据分析师，并且很多公司是没有数据分析师这个岗位。即便是招聘网站上叫数据分析师，当你入职之后，会告诉你有个对内的岗位职称，比如“XX助理”“数据专员”等等； 也提醒下，很多公司分不清楚导致职位描述都是从其他招聘里面复制过来的，所以看到写了很多HIVE 、SPARK什么，还有什么建模啊等，不要慌张。我曾经有个面试，过去面试告诉我，就是表哥表姐，甚至有可能做行政的工作。我问她为啥叫数据分析师呢？ 她说填考勤要用EXCEL表格啊！ （脸上笑嘻嘻...） 2、我的面试经历 我是在7月1日裸辞的，这里不建议大家去裸辞，我是上一份工作实在见不得直属空降领导作威作福，把KPI当做权欲的工具，每个月做的越多，钱扣的越多，所以才裸辞了，辞职之后人清气爽！ 辞职之后出去旅游了半个多月，真正开始投简历是从7月25日开始，差不多8月5日左右拿到了offer，是一家做在线教育的公司。 数据分析师好就业吗 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。

先数据分析师是分为几个档次的。第一种是会一些基本的Excel，会进行简单的数据处理，数据整理，这类在各个行业都有，比如我曾经待过的互联网广告公司，头衔是数据分析师，但是做的都是一些报表制作，数据处理的工作，最复杂的也就是去从数据里找一些关系出来。这类工作需要和其它技能相结合才有发挥空间。前景可以做行业数据分析，算是一个历史比较久的行业。第二种就是简单的编程和SQL，这些基本上互联网公司都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术--->管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。这种应算是目前的主流，前景不错。第三种就是会机器学习，不仅有获取，处理数据的本领，而且可以使用复杂的模型，得出专业的结论，讲真，这种人现在非常稀缺，因为人工智能的大热，现在这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智能和数据分析师是两个概念，只是使用的工具有交叉，数据分析师一般不会用特别复杂的算法，反而讲究的是快速使用模型并反馈。数据对企业来说确实是非常重要的，尤其是互联网企业，因此无论你是想做行业数据分析，或者是搞搞机器学习，前景都是很好的。

数据分析师不是青春饭。对于数据分析师来说，年龄只是一个数字而已，并没有什么用。这种担心是多余的。数据分析师需要的是经验和技能、适应性、还有乐于学习的态度，年龄这个数字不重要。 高级数据分析师可以说是数据分析架构中的火车头，充当一个牵引作用。数据分析师可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队去解决问题，处理好手下数据分析师的工作质量。在技术方面，数据分析师能掌控数据分析的整个过程，对数据采集，进入数据仓库的清洗有很丰富的经验，同时还能够回答数据的任何问题。 数据分析师在一个行业内持续积累，对业务的理解到位，积累深厚，这样数据分析师的价值是巨大的。所以年龄是一个不必要的因素。就目前而言，如果浏览招聘网站上的岗位需求，99%都要求相关行业背景。因此，选择一个靠谱的、前景好的行业非常重要，只要这个行业能够不断发展、前进，这样才能够积累出很多的知识，总之积累就是有价值的，这样才能够不断的给自己增值。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着职业的出现，证书也相继出现了，那么大数据分析师证书的含金量怎么样呢？ 大数据分析师证书含金量 CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。 大数据分析师的发展前景 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。 大数据在经济预警方面发挥重要作用；大数据分析成为市场营销的重要手段；大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用；大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑。因此，大数据分析师的未来发展前景是很可观的。 大数据分析师的工资待遇 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724K（取自 1139 份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

【导读】大家都知道，近几年大数据发展的特别的火，很多人报班学习大数据，做起了大数据工程师，数据分析师从某些角度也推动了社会以及企业的发展，不少大厂都都增加了与数据相关的岗位的招聘人数。那么你知道数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么吗?一起来看看吧!对于每一个数据分析师来说，业务实践数据的分析都是重中之重，这已经大家默认的共识了。但是，怎样将业务实践带入到数据分析中呢?这个问题却没有得到大多数人的共识。其中，有一种看法是说，参加数据建模比赛可以实现数据业务化。当然，参加数据建模比赛，是很多数据爱好者共同追捧的赛事。其中，比赛时会给到参赛者很多真实的业务数据，能在很大程度上，帮助数据分析师们提升自身的数据分析技能。数据业务化所谓的数据业务化，就是在实际业务环境中，给已有数据赋值，从而提升产品的商业价值。简单来说，就是通过已有的运营数据，找出数据中的规律，总结出改进方向，从而指导产品的销售、包装等各个方面的策略，从而提升产品的商业价值。这里所谓的找出数据中的规律，总结改进方向，可以从两个层面来理解：一是数据智能化，二是数据创新化。前者主要利用大数据技术，持续提升产品的用户体验，如推荐系统、信用评级等。而后者主要在于有效积累数据，用于新业务的开展。从这个角度看，数据业务化至少包括3个关键环节，包括数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实施。(1)数据业务的定义在现实生活中，数据可能不是大家主要关注的对象，大家真正关心的其实是业务。因为，只有业务满足了公司的基础需求，企业才能存活。然而，不可忽视的一点是，只要有业务产生，就会有与之匹配的各类数据产生。如果不分析这些产生的数据，只埋头做业务，在体量较小的情况下，是能维持正常的业绩的。但若一个企业寻求发展，那么，势必需要数据分析。因为，人的经验很多情况下是不准确的。因此，数据分析是助力企业核心业务发展的重要因素。在这个前提下，一个数据分析师到一家新的企业后，很少有人能告诉你该分析什么数据，更不会有人告诉你如何从企业老旧的数据系统中得到有用的数据。因为，他们只会告诉你他们关心什么业务，希望提升多少业务指标。由此，你也能得出一个结论，那就是你需要把业务问题定义为数据可分析问题。(2)数据分析与建模问题先来给大家分享一个小故事，然后我们再来进入主题。例：一个做外卖的平台的朋友，提出这样一个问题：他们一个客户非常认可他们的数据价值，希望通过外卖平台的数据，帮助店铺提升餐品的好评率，从而促进成单率。这就是一个很典型的业务问题了。但是，这个问题怎么用数据分析的方式来处理呢?首先我们要做的，就是将它通过数据对业务需求进行清晰定义。比如，餐品原来的好评率是80%，将它提升至90%，这样就会好处理很多。可事实上，我们要得出80%这个结论，其实是很难的。因为，一个餐品的品质怎么叫“好”，怎么叫“坏”?因此，我们需要一个清晰定义的标准，并为之得出一个业务认可的因变量Y。然而，无论你如何定义Y，都不可避免地会介入主观认知。因此，在这类复杂业务场景中，是没有唯一正确答案，即便是任何数据建模比赛，也无法模拟出结论。那么，在这种情况下，难道我们就真的无法做出数据分析了吗?事实上，并不是这样的。一旦业务问题被定义为数据可分析问题，它的核心业务诉求就会变得清晰，就可以构成了因变量Y。此外，相关的业务知识被头脑风暴，就构成了解释性变量X。从Y、X出发，我们可以通过各种回归分析模型、机器学习模型来做对应的分析。各类回归模型，或其他机器学习中的算法模型甄选出合适的数据分析模型，从而拟出适用于前业务需求的精准化模型，为业务数据智能化提供更好的有效预测。(3)数据业务实施在数据分析和建模流程处理完成后，接下来，我们就要把这些结论转化成现实环境下可以被实施的产品中。然而，这一步是比较困难的。在现实的业务场景中，即使模型做得很好，但是最后如何同业务结合，变成可执行的产品，仍然是极具挑战的事情。因为，这里面涉及了很多企业资源、法律法规、政策制度、生活传统等问题。例：国外的很多搬运工人都是按照既定的量给货车装卸货物的。即，企业核算了任务量和交货日期后，就会计算每个工人每天的工作量(件数)等，按照当地的劳动标准，给工人任务量。因此，工人基本不会提早完成任务。而在国内，我们更习惯“早点做完早点休息”，因此，很少有企业会告诉工人每天的工作数量，也不会因为工人提前完成任务而少付工资。由此，我们不难看出，这里面主要困难就是数据业务的合理实施。所以，前面我们说，这么复杂的事情，不是任何数据建模比赛可以模拟的。归纳总结简单总结一下，数据业务化的核心是让数据产生价值。为此，需要三个环节：1)将业务问题定义为数据可分析问题;2)对数据可分析问题做分析建模;3)对最后的分析结果和模型进行业务实施。另外，参加数据建模比赛能够对2)提供很大的帮助;但是对1)和3)帮助甚微。而最具挑战、最有价值的，恰恰是1)和3)。以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!文章来源：https://wenda.hqwx.com/article-42045.html

今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师。不同的公司对这三个层次有不同的定义。企业责任将更加细分,公司或部门数据,小企业可能没有数据系统,这部分工作由营销中心等业务部门,产品部门,会员中心和其他部门来实现,也只有配置的主数据分析师,关注功能,数据分析师的基本要求是相同的。首先，可以通过招聘网站如Boss Direct recruitment来定义数据分析师对数据分析岗位的需求。“非知名”一流企业的定义如下:1. 设计基于业务的数据系统方案和数据标准;2. 挖掘结构化和非结构化数据，发现其潜在关联和知识，指导业务发展;3.分析业务场景，实现数据挖掘算法，指导开发完成代码开发。高要求的企业,不仅可以完成业务的数据分析,但还需要知道数据挖掘算法和指令代码的开发工作,但也常常听到员工抱怨数据分析师成为“机器”,这两个老人们根据他们的工作经验和沟通与同事共享数据分析师在日常工作中,主要包括五个方面。一、对大数据分析师的要求是什么——数据提取数据提取通常被称为“获取数字”。无论是大公司还是小公司，无论是规范的公司还是不规范的公司，对于这种不规范或不系统的流程，数据提取往往是由初级分析师进行的，特别是对于没有产品的公司。例如，一个公司的业务部门有一个数据需求，但是数据部门不给他们权限，即数据查询权限，因此他们只能向数据部门的人员，如数据分析师，询问该需求。在这种情况下，获取数据的工作将落在初级分析师身上。一般来说,初级分析师会花很多时间来提取数据,许多公司可能占据一半的时间甚至超过一半的时间来做这个,很多时间重复工作数据分析师是一个非常严重的问题,对于这个问题,如果你有兴趣,然后再告诉我,有很多方式,可以帮助解决或缓解现状。二、对大数据分析师的要求是什么——数据的日常统计分析数据统计分析的日常工作包括报表的编制和发送，包括数据清理、报表制作的基础数据统计和一般性分析结论。一位初级数据分析师用一个简单的例子总结了数据:1. 对于618项活动，公司每半小时或每小时进行实时统计并出具报告，包括销售数据的汇总和简单分析;(页面)2. 后期公司会对一些广告活动的数据做一些简单的统计分析;3.领导会要求数据分析师分析为什么一些业务指标与他关心的数据有很大的不同。工作包括临时工作和日常工作。对于一次性和临时需求基本上没有规则，只能由初级分析师总结。对于常规事件，我们可以以自动化的形式进行此操作。例如，我们可以编写一个程序来总结事件后的上午，并将结果发送给业务人员，这将解放数据分析师。三、对大数据分析师的要求是什么——数据分析报告日数据分析报告、日、周、月、季、半年、年度报告等重复的数据分析报告，也比数据提取和统计分析需要更多的时间。定期报告基本上是由初级分析师基本内容和总结,如数据文件、数据处理、数据清洗、数据总结和其他具体内容模块,虽然高级分析师协助专题分析,如异常检测和深入挖掘,让整个报告看起来越来越高。这种通用报表可以采用Excel、Word、PPT等格式。基本上，80%的内容基于特定的主题和模板。模板可以编程，甚至可以包含日常数据趋势。总的来说，这种定期的分析工作报告是培养初级分析师数据思维和工作能力的好方法。对大数据分析师的要求是什么?原来这个行业就是要这么发展，今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本科目的其他文章进行学习。

　　做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言， 面试 时的 自我介绍 要有足够的说服力。下面我为你带来数据分析师自我介绍的内容，希望你们喜欢。　　数据分析师自我介绍篇一 　　my name is zhao wanjun. wanjun is my given name. wan means sweet and jun means person， so my name means a sweet-tempered girl. i actually am! but you can call me june， for your convenience， j-u-n-e， it"s similar to my chinese name jun. i am from enping， a small city in the southwest of guangdong province， near hongkong and macao. maybe you have never been there before， it"s well known for the hot springs there. 　　in XX， i got the highest score in the college entrance examinations in my city and entered zhongshan university. my major is computer science. my gpa ranks in the top 4% among all students， but i have stronger c++ programming skills than many others. also， i was the first one to learn java in my class. 　　i was chosen by a teacher of mine to participate in his project. the project was about a lan chat room， and i developed the instant messaging system in it. i was the only female student in this project team. 　　besides study and the project， i worked in the student union for two years， first year as a member， next year promoted to be the general secretary. my colleagues describe me as a reliable and considerate person. 　　ibm is top on my job hunting list for of the reasons you hear every day. i look forward to joining a famous company as it means good training， good pay， and good people to work with， just like you gentlemen! 　　technical support engineer is my ideal job because i have both a technical background and the ability to deal with clients. also， traveling isnt a problem although i am a woman. i am quite an athlete， you see， i"ve been jogging in the morning for over two years! that"s all of my self introduction， thank you! 　　数据分析师自我介绍篇二 　　大学四年中，我各方面的能力都得到了发展，可以说，经过大学四年的学习，我已经具备了适应社会工作的能力。这学期即将画上了句号，就是 毕业 了。回首往事，至少可以自信地说一声“我没有虚度”。有必要对这四年做个自我评定。 　　在思想上，我要求上进，一直以乐于助人为已任，多次参加青年志愿者活动。尊敬师长，团结同学，为自己的学习和生活创造了良好的环境。 　　在学习上，我刻苦努力，孜孜不倦，争取着大学那美好的时光去学习。大学四年，不光使我学到了许多知识，也使我懂得了学习的 方法 。正是利用这种方法，在除学校开设的课程外，我还自学了网络数据库、网页制作、平面设计等知识，很好地充实了自己的业余生活，并为自己的将来打下良好的基础。到目前为止，我已掌握了本专业的基础知识和有关网络的基本知识。除此之外，对计算机的 爱好 让我对计算机有一定的了解，并具有一定的编程能力。 　　工作方面，我参与了校学生社区的建设与维护工作，使它成为同学们喜爱的校内站点之一。目前正在参与校远程 教育 的建设实践的 经验 让我在巩固已有知识的同时，更激起我强烈的学习欲望，让我不断进取，不断提高。 　　在生活上，我生活俭朴，有着广泛的 兴趣爱好 。多多参加实践活动不断丰富和完善自己。 　　将来的工作是对我知识的检验，也是对我人生的挑战。我会在工作中不断地完善自己，提高自己，适应工作的需要。所以我希望找一份与自身知识结构相关的工作，如网络出版、多媒体制作、印前处理，可以有更大的空间来证明自己，发展自己! 　　数据分析师自我介绍篇三 　　我是**工业工程职业技术学院0*届计算机网络专业应届毕业生.即将面临毕业，我渴望找到一份适合自己并值得为其奉献一切的工作。 　　我有较好的计算机知识和应用能力，能熟练的进行Windows2000和LINUX操作，并能使用VB，DELPHI等语言编程.能运用网页三剑客Photoshop等软件进行相关工作。 　　我的专长是数据库开发，我希望能从事这方面的工作.我曾开发过多个系统，基中有，成绩管理系统，人事档案管理系统，工资管理系统等等. 　　在大学期间，每个学期都获得了奖学金，在学习理论的同时，我还培养自己的动手动力，先后的参加过专业技能和电脑操作等比赛，在校12届 文化 艺术节中四项全能获得三等奖。还担任过班长，具有很强的组织和协调能力。很强的事业心和责任感使我能够面对任何困难和挑战。 　　数据分析师工资待遇 　　数据分析师招聘需求量地区排行 猜你喜欢： 1. it个人面试一分钟自我介绍范文 2. 大学面试一分钟自我介绍范文参考 3. 个人的自我介绍怎么说 4. 员工转正自我介绍范文 5. 公司内部晋升面试自我介绍 6. 升职自我介绍范文

前景很好，虽然数据分析师是在互联网企业发展出来的，但是随着大数据的发展，越来越多的传统行业也认识到数据分析的重要性，赋予了更多数据分析师的职能。在招聘数据分析师的企业当中，可以很容易看到知名互联网公司、世界五百强的身影，并且需求量非常大。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。扩展资料技能要求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。

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。

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。

岗位职责：承担需求调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑;完成领导安排的其他事务。任职资格：统招本科以上学历，统计学相关专业优先;3年以上数据挖掘分析工作经验，熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、Finereport等;能将各类业务需求转化为适合的数学模型，熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求;有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领。

北京数据分析师招聘要求一般有：统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;有相关经验优先。数据分析师工作内容：通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;构建用户行为建模，支持个性化项目;构建数据评估体系;构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整;负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划。

数据分析师就业前景如下：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k。数据分析师发展前景：从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

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。

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+。首先从就业前景上来说肯定是非常有前景的。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。

数据分析师的职位要求 ：　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。　　1、态度严谨负责　　严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。　　2、好奇心强烈　　好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。　　3、逻辑思维清晰　　除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。　　4、擅长模仿　　在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。　　5、勇于创新　　通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。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。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么，该如何成为合格的数据分析师呢，成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢？下面跟大家好好普及普及。首先，数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。职位要求:1、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL；2、熟练操作excel、PPT；3、熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先；4、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果；5、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，给出建议；6、良好的沟通能力和团队合作意识，较强的学习能力，能够承担一定的工作压力。

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。工作岗位列举几个热门：初级大数据离线处理，薪资10000-13000；Spark开发工程师，薪资14000-16000；Python爬虫工程师，薪资16000-20000；大数据开发工程师，薪资20000+。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。