數據分析師怎麼樣

① CDA數據分析師怎麼樣，就業前景好嗎

數據分析師主要工作就是通過數據去解決企業實際遇到的問題，包括根據數據分析的原因和結果推理以及預測未來進行制定方案、對調研搜集到的各種產品數據的整理、對資料進行分類和匯總等等

發展前景很好，畢竟數據分析這一行在國內才剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術輔助。真正的大牛不是數據分析工具技術，而是用數據幫助企業在產品、價格、促銷、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升的人。

CDA是商業數據分析，是根據目前企業中對數據分析師的需求劃分為三個等級，業務數據分析師（LEVEL 1），數據建模分析師（LEVEL 2），數據分析專家（LEVEL 3），具體的描述去官網上看。CPDA是項目數據分析，偏向投資行業、企業管理，沒有等級劃分，做項目評估的適合。

想了解更多關於CDA的信息。可以到CDA數據認證中心了解了解，目前，CDA已與國內100多所高校進行了戰略合作，建立了CDA數據分析師考試中心及人才培養基地；已出版30多本CDA數據分析師系列叢書，市場發行量數萬冊。

② 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。

獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。

(2)數據分析師怎麼樣擴展閱讀：

數據分析師要求：

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、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

③ 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

④ 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。

⑤ 選擇數據分析師行業怎麼樣

數據分析師的地區發展分析

不同工作經驗的薪酬分布：
毫無疑問，隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，且收入是相當可觀。工作經驗在1年以下的入門級數據分析師的平均薪資已達到8.5K，經驗豐富的分析師薪資更是達到24K。從現有數據來看，數據分析師似乎是個常青的職業方向，在10年內大概不會因為年齡的增長導致收入下降。

據數聯尋英發布《大數據人才報告》稱：目前我國大數據人才僅46萬，在未來3-5年內大數據人才缺口達1500000之巨。數據分析師作為一個越老越香的職業，在很長一段時間都會供不應求。

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⑥ 做數據分析師的就業前景怎麼樣

現在的生活離不開大數據，大數據分析師的發展前景非常好。

現在的時代就是大數據時代，需要大數據來發揮作用，大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多，在大數據分析領域佔得一席之地也不難，數據分析師前景是非常樂觀。對大數據分析的前景大可不必擔心。大數據分析的薪資也是有很多差異的，這是因為大數據分析行業的差異有很多，決定自己在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，對公司越重要、越有貢獻，在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。一般來說，美國的大數據分析師的薪資一般都是18萬美金每一年。而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，數據分析師且頗受企業重視。

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⑦ 數據分析這個職業怎麼樣

1）數據分析這一崗位，有大量的工作機會集中在北上廣深以及杭州成都等新一線城市，如果我們將來去這些城市找工作，可以提高你成功的條件概率。
2）從待遇上看，數據分析師留在深圳發展是個不錯的選擇，北京、上海略低於深圳，也是很好的選擇。
3）數據分析是個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年。對於數據分析師來說，5年似乎是個瓶頸期，如果在5年之內沒有提升自己的能力，大概以後的競爭壓力會比較大。
4）隨著工作時間的增長，數據分析師的薪水也呈現不斷增長的趨勢，當工作時間在10年以上，其收入水平已經相當可觀了。

⑧ 數據分析師前景如何

如今的世道，大數據和人工智慧領域都發展的如火如，數據在整個社會中占據的地位都是越來越重要，相關崗位也應運而生。不管是在企業還是社會，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。
從當前的職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，高端人才的需求更是搶手，待遇也是質的飛躍；杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，新一線城市開始發力；武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對數據分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+，給人們提供就業的機會可謂越來越多。
再從行業需求來看，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大，而且這些行業都在不斷更新升級轉型，對數據分析類人才的需求還會更加巨大。

⑨ 數據分析師的前景如何

可以在這里直接給出一個肯定的回答，數據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。

①無論是國內還是國外，數據分析師的人才需求都很大。

②數據分析師是一份難以被替代的職業。它就像律師、HR一樣，很難被替代或取消。數據分析、HR、律師，這三份職業的類似之處就在於，它們的工作任務都需要依賴於從業者本人的主觀職業經驗+職業技能。其中的主觀職業經驗就決定了從業者本人的不可替代性——既無法被其他經驗更少的同行替代，也無法被人工智慧和機器替代。

③數據分析是企業恆久的“剛需”。企業永遠都需要在各種復雜的情景、發展階段下做出最有力的決策;數據本身一直以來就是進行決策所必備的依據和工具，隨著科技的發展，“數據”的價值也在不斷地被深入挖掘和放大，所以對數據分析師的需求、待遇、價值等也會不斷的增大的。