高中數據分析哪個專業好

❶ 數據分析師應選擇什麼專業

統計專業（有統計理論）、計算機專業專業（會編程序實現）。

❷ 數據分析屬於什麼專業

一般從事數據分析員的人都是統計學或數學專業的人。

數據分析師職位要求 ：
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、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。

❸ 現在學習數據分析的話哪個崗位比較好就業

前景應該是非常好的，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。 雖然說前景很好，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

❹ 數據分析技術在哪些學校是王牌專業

數據分析他的技術，我們在天津，他在理工大學就是非常不錯的幫派專業了，我覺得你可以去那裡看一看的。

❺ 數據分析適合什麼專業

數學

隨著科技事業的發展，數學專業和其他專業的聯系也越來越緊密，所以數學專業知識也得廣泛的應用。

看到數據分析，就會想到和數據相關的行業就一定要用到數學，數據分析師需要有專業的數學功底和嚴密的邏輯思維，而嚴密的邏輯思維則來源於扎實的數學功底。學數學的同學更注重理論的完備性和邏輯鏈的完整性，即對於在分析過程中出現的任何一些命題，都要能證明它是正確的還是錯誤的。

統計學

統計學貫穿數據分析的全過程，沒有統計學基礎，很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟，都要用到統計學的知識。和數學相反，統計學是個被名字拖累的專業，會讓人嚴重低估了它本身的專業性。其實統計學是很適合做數據相關工作的。

計算機相關專業

學習計算機專業同學可以從事數據研發/開發工程師，數據挖掘/機器學習工程師，對編程技術上的要求高一些。近年來企業招的數據分析師，其實大部分應該叫：數據程序員。基本上都是進公司跑數據的，不做啥“分析”，因此計算機相關專業會有優勢。畢竟寫代碼寫的多。數據倉儲，演算法這些就更依賴開發能力，這本來就是計算機專業的范疇。

❻ 想要做數據分析師應選擇什麼專業

數據分析行業的大火以及較高的薪酬待遇，讓很多高中畢業生、在校大學生或職業遭遇瓶頸的人士開始蠢蠢欲動，想學習數據分析從而進入數據分析行列。但 有一個很困惑的問題就是：自己選擇或學習的專業似乎和數據分析沒什麼交集，這個時候選擇數據分析師這條道路會不會很艱難？擔心自己的專業跟不上數據分析的學習進度，也擔心自己的能力是否符合數據分析技能的要求。
其實，講真的。雖然數據分析這個行業有著天然的專業鄙視鏈（文理科的邏輯思維功底、編程語言接受程度上以及數理統計基礎實實在在的存在差別，這也是甲方更信賴理工科出身的重要原因，因為社科或文藝類專業，很少有學校會嚴格地按照數理邏輯去制定學生的課程培養計劃），但是並不代表文科生沒有任何機會，因為大學以前，其實我們都沒正式接觸過編程或統計學，大學本科更多的是提升一個人的思維、而不是過硬的專研能力。所以文科專業的朋友，興趣和決定也是重要因素，不能單單憑借客觀的專業背景就否定自己。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。
所以，大學選擇什麼專業，不要讓數據分析這根繩子牽著你走，而是要問自己喜歡和擅長的是什麼。如果你物理基礎不好，硬要選擇機動化專業，那四年的大學時光只會讓你覺得難熬又無奈。一切從自身出發，發掘自己的優點和長處才是最重要的。

❼ 學數據分析的有哪些專業

統計學，金融，數學與應用數學等都會涉及很多。數據分析是個籠統的概念，大多工科都會涉及。

❽ 數據分析專業怎麼樣

總體來說，比較尷尬。

數據分析在互聯網行業中更多是屬於通用技能，即使你不做數據分析師，不管你是做產品、運營、研發，還是項目、管理，基本上都需要掌握數據分析技能。
而且這是大趨勢，市面上大多數的數據分析都是比較低級的業務分析工作，不需要專門設立新的分析崗位來負責，交給產品、運營的人做就行了；比較高級的數據分析，比如業務決策等還是比較少的，目前來說整個數據分析行業的專業深度還不夠深。
如果你說的是數據分析師的地位，那就要先分一下類，企業中的數據分析師為運營和研發兩種角色。
如果是運營類，數據分析都有前提目標，分析一場營銷活動的轉化效果、分析用戶下載激活注冊的轉化率、分析某個廣告渠道的下載量、每激活成本、用戶留存情況等等，這些一般是不設專崗，往往ceo、coo、產品、運營同學把這部分工作各自承擔了。當然，如果公司組織結構很大，不排除單獨設立，這時候需要你具備熟練操作數據分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是報表呈現。
另外一個就是就是研發型數據分析師，一般就是據業務需求做數據埋點、監測，數據處理、報表呈現。高深一點的就是大數據分析、BI工程師、機器學習、個性化推薦了。
其實造成數據分析師地位不高的主要原因，就是不認同和價值缺失。我們總說數據驅動業務，可平時看到的，卻總是業務部門追著數據部門屁股要數據，而且數據分析的價值其實很難表現出來，領導不認同，同事不認同，甚至連自己都不認同，甚至會懷疑自己所做的事情是不是真的有價值，這種情況在企業中非常常見，做數據分析的人基本都會轉做管理和運營。
這一方面是整個數據分析行業的大環境造成的，另一方面也是因為個人的發展有瓶頸，數據分析行業這幾年吸引了太多人涌了進來，水平又都參差不齊，企業又都盲目做數據分析，趨之若鶩，你說這裡面摻的水分能少嗎？

❾ 想當數據分析師要選什麼專業

數據分析行業逐漸被企業和從業者青睞，很多人給小編留言，咨詢從事數據分析選擇什麼專業更占優勢？今天，我們也來聊聊。

一、數學專業

正所謂「學好數理化，走遍天下都不怕」，數據分析無外乎是從大量凌亂數據中發現隱含的規律，數學往往讓人邏輯思維更嚴密，對數據更加敏感。

數據分析不是IT行業，無需精通過多編程語言，數據分析更注重實操和業務能力，且現今數據分析工具，如：Python、PowerBI等已比較容易入門。

從事數據分析，真正要提升的是邏輯思維能力、敏銳的洞察能力、良好的溝通表述能力……這些無需靠背景，通過努力也可拿下。