從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養數據分析師，直至現在對數據分析師的需求仍然長盛不衰而且還有擴展之勢。根據美國勞工部預測，到2020年，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，但分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。數據分析技能越來越普遍應用到各個職能崗位如：產品、運營、市場、人力資源、銷售、財務、運維等。

通過對數據的分析，來解決商業問題。主要有以下幾個次層次：l 業務監控：監控當前業務是否正常？是否存在問題？預期可能出現那些問題，業務發展是否達到預期(KPI)？如果沒有達到預期，問主要問題在哪？是什么原因引起的(主要原因和次要原因)？

l 建立分析體系：這些數據分析師已經對業務有一定的理解，對業務也相對比較熟悉，更多幫業務方建立一套分析體系，或者更高級是做成數據產品。例如：營銷活動。數據分析師會告訴業務方，在活動前你應該分析哪些數據，從而制定恰當的營銷計劃，可能達到預期怎樣的效果。在營銷過程中，你應該看哪些數據，從而及時做出營銷活動調整。在營銷活動，應該如何進行活動效果評估。

l 行業未來發展的趨勢分析：這應該是數據分析師最高級別，有的公司叫做戰略分析師/商業分析師。這個層次的數據分析師站的更高，在行業、宏觀的層面進行業務分析，預測未來行業的發展，競爭對手的業務構成，幫助公司制定戰略發展計劃，并及時跟蹤、分析市場動態，從而及時對戰略進行不斷優化。

在這個數據驅動的時代，數據分析師已漸漸在各大行業占據了舉足輕重的地位，這也使得越來越多的年輕人想要從事這個職業，那么在數據分析師的職業畫像里，需要掌握哪些入行必備技能呢？

入行必備技能熟練掌握數理統計分析理論(例如：中位數，方差，平均數等)。

熟練掌握SQL，MySQL。

熟練掌握Excel(并非全部掌握)。

Python或者R語言可以二選一學習掌握。關于R，主要了解其命令行用法、掌握一些數據分析庫包(如tidyr,dplyr,ggplot2)。關于python，用到庫有很多，如numpy,pandas,matplotlib,sklearn等，簡單的爬蟲也是使用python比較多。我們還可以通過python將數據進行可視化，推薦學python。

初步了解機器學習，理解一些常見算法的基本原理、用途和優缺點(如分類算法：貝葉斯、決策樹，線性回歸、K-means等)。

數據分析師的職位級別劃分

不同公司對數據分析師的職位劃分稍有不同，在一些中小型企業，沒有成立獨立的數據中心前，數據分析的相關職位往往是在譬如市場部、運營部這些部門之下，通常數據分析成員在2-4人不等。對于一些大型企業，有獨立的數據部門的企業，其數據分析團隊人員則是十到百人不等，其職位頭銜有通俗的總監、經理、主管劃分，也有助理、資深、專家之類的劃分。

工資和待遇如何？

有媒體報道，在美國數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司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%，頗受企業重視。國內大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為：9724K左右，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。從一線城市平均薪酬來看，數據分析師的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的數據分析師則一般在15K/月-25K/月;數據科學家的年薪通常在40萬以上是比較常見的。

數據分析師的發展方向，數據分析師不能只成為一個技術專家，要成為可以影響公司運作的人，數據分析師在進階的道路選擇方向：數據技能超強的產品經理、成為數據指導業務的運營VP、管理或戰略、博學廣識的數據科學家。

數據分析師的職業規劃一個方向是偏業務一些即運營分析，另一個方向則偏技術一些即挖掘分析。不管是偏業務還是技術方面的，可能你都需要掌握一些入行的行規。不管是數據運營分析師和數據挖掘工程師，它們在企業中都屬于技術崗。

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總結

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