數據分析師前景怎麼樣

① 數據分析師以後前景怎麼樣

從行業背景上看，大數據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類型：

1、數據開發方向
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，是通過數據發現業務問題，洞察行業機會點，通過數據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，對編程能力要求較低。
有一部分人在沒有建立分析思維，沒有一定的項目經驗的時候，可能只能做數據運營的工作，大表哥大表姐居多，數據運營和數據分析師的區別還是挺大的，根據企業的業務來看，一般來說數據運營主要是完成數據處理的工作，比如測算ROI，報表，數據整理，數據查詢和一些統計類的工作等，而數據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，能夠把商業知識和數據結合起來，能通過企業的各項數據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數據來推動的，數據分析決策企業戰略。企業數字化轉型最需要的就是懂數據的人，而國內最缺的就是具備分析能力的人才，所以市場上數據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序員莫屬了吧，但是看就業前景的話，首先底層程序員工資低，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。但是數據分析師卻不一樣，年齡越大項目經驗越豐富，也就側面佐證分析的結果越靠譜，所以做數據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。

② 數據分析師的就業前景如何

數據分析師是一個發展前景非常好的工作，時代的發展決定了在未來，數據分析師將成為必不可少的一個工作崗位，如果大家能夠有幸進入到這個行業，那麼就好好珍惜，而對於那些還沒考慮未來就業方向的朋友來說，數據分析師絕對是一個不錯的選擇。

數據分析師在進階的道路上有多種選擇，可以成為數據技能超強的產品經理，也可以成為數據指導業務的運營VP，更可以進入到管理或者戰略層，而這些，都是在工作的過程中，開闊視野所帶給人們的。

技能要求

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

③ 大數據分析師的發展前景怎麼樣

隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據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數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據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，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。

數據分析師，這是數據分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予數據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數據分析師等。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，所有數據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、分析數據，並呈現數據分析結果，輔助企業做出判斷或決策。

④ 數據分析師的主要工作有哪些發展前景如何

數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「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數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。

⑤ 數據分析師前景如何

隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據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數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據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，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。

通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，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“具備數據分析能力”這樣的招聘條件。

⑥ 數據分析師發展前景如何

數據分析的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等

⑦ 數據分析師發展前景如何

數據分析通常有兩種出路：對演算法做深入的研究可以去做數據挖掘、對業務有比較深刻的理解然後轉去做業務。兩者的發展都還算不錯
數據分析的發展方向加米穀簡單介紹一下：
1、業余分析方向：統計，業務分析師，市場分析師；
2、運算方向：數據挖掘，建模工程師，演算法工程師；
3、管理方向：數據產品經理，項目經理......

⑧ 數據分析師的前景怎麼樣

數據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數據分析師，先找到自己的方向，確立一個職業目標，再逐步掌握數據分析師的必備技能，在軟體的基礎操作上不斷提升自己的應用水平。

初級數據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。

如果一個初級數據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。一個是數據運營，另一個是數據產品經理。

如果一個初級數據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，大數據開發。做到極致了，就是數據科學家。

對這些崗位的定義，可以參考下列的解釋。

1、數據產品經理

數據產品不但要運用埋點原理，使用工具抓取數據並分析，還要參與數據化產品的製作、挖掘用戶數據需求、提煉數據產品方案、設計和推廣數據產品的使用等。

2、數據運營

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、編程和業務思維建立數學模型，是當之無愧的產品靈魂。

4、數據開發工程師

數據工程師屬於技術崗，他們負責搭建資料庫、處理數據、維護數據安全等工作，主要是服務於數據的使用者，比如上文中的數據分析師、數據產品經理以及數據建模師。

5、數據科學家

數據科學家屬於綜合性人才，集數據分析能力（＞數據分析師）、統計學基礎、業務能力（＞數據產品）、演算法（＞演算法工程師）與溝通能力於一身。這類人才屬於數據分析行業中的頂配，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。

據統計我國共計1400萬數據分析人才缺口，未來市場規模將達到2000億！

其次，從薪資上來看，數據分析師薪資水平逐年遞增，隨著未來企業對數據分析師的需求越來越大，薪資水平將會繼續上漲。

⑨ 做大數據分析師的前景怎麼樣

前景會很好，但是道路會很坎坷

數據分析師因其專業技能及量化的數據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世紀的黃金職業。《HR管理世界》將項目數據分析師評為七大賺錢行業。《華商報》將項目數據分析師納入了新七十二行。

所以說前景很好，但是道路還是很坎坷的，正如心理咨詢師 也曾經被評為前景很好的職業，但是考慮到中國國情和中國企業家的特色，所以數據分析要在企業中收到足夠的重視，還有很長一段路