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数据分析师的职业前景怎么样？需要掌握哪些技能？

更新时间:2022年03月18日17时00分 来源:乐鱼电竞 浏览次数:

　　数据分析师是在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。越来越多的企业意识到数据和信息已经成为重要的智力资产和资源，数据的分析和处理能力成为企业日益倚重的技术手段，这也对数据分析师们提出了更高的要求。然而数据分析岗位的职业前景怎么样?数据分析师有哪些职业要求?需要具备什么素质呢?本节将对这些问题详细讲解。

1.数据分析师的发展前景

　　在现在这个信息爆炸的时代，每分每秒都在产生大量的数据，数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境，并且充分利用数据带来的价值，为企业进行风险评判与决策支持。通过数据分析和展现，呈献给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的有价值的报告。

　　所以，数据分析师绝不是简单IT人员，而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。据媒体报道，在美国，数据分析师平均年薪高达17.5万美元，而国内知名互联网公司，同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，平均薪酬约为9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为数据分析师需求量前十的城市。

　　现在，成功的互联网公司以及电子商务公司，不管是全球的还是中国的，都是利用数据做支撑，走在了以数据驱动企业增长的前沿。数据分析在国内的发展以及众多企业对数据分析人才的需求增长，数据分析师已经被媒体称为“未来非常具有发展潜力的职业之一”。

2.数据分析师的职业要求

　　要想成为一名专业的数据分析师，就需要满足数据分析师的职业要求。数据分析师的职业要求可以总结为以下几个方面。

（1）掌握统计相关的数学知识

　　和统计相关的数学知识是数据分析师需要具备的基础知识，数据分析师可以根据自己的能力和水平学习相关的统计学知识，初级数据分析师和高级数据分析师需要对统计学知识掌握的程度是不一样的。

　　如果你是初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力就可以，如果了解常用的统计模型算法那会是你的加分项。

　　对高级数据分析师来说，只了解基础的统计学知识是不够的。统计模型的相关知识是高级数据分析师必备的能力，最好对线性代数(主要是矩阵计算相关知识)也有一些了解。

（2）掌握数据分析工具

　　“工欲善其事，必先利其器”，要成为一名合格的数据分析师，会使用数据分析工具非常重要。这里所说的工具也就是数据分析软件，例如Excel、SPSS、SAS等。由于Excel通用性强、使用门槛低、功能强大，所以深受数据分析人员的喜爱，也是数据分析师必须掌握的一个数据分析工具，本书所涉及的数据分析内容均使用Excel进行讲解。当然，数据分析师也可以根据自己的能力选择性的掌握SPSS和SAS等进行高级数据分析的工具。

　　对于初级数据分析师来说，掌握Excel是硬性要求，必须能熟练使用数据透视表和公式，会使用VBA(一种宏语言)的话则是你的加分项。

　　对于高级数据分析师来说，使用数据分析工具是核心能力。VBA是必备技能，至少熟练使用SPSS/SAS/R其中的一种，可以根据具体情况选择掌握其他分析工具(MATLAB)。

　　不过，电商数据分析人员除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地软件外，还需要掌握像生意参谋、京东商智等专门的电商数据获取和分析工具。

（3）理解业务

　　对业务的理解是数据分析师所有工作的基�。蘼凼鞘莼袢》桨浮⒅副甑难∪』故堑贸鲎钪战崧郏家览涤谑莘治鍪Χ砸滴癖旧淼睦斫狻�

　　但是要学习和掌握业务知识需要长时间的积累，成为业务专家非常不易，数据分析师则是在业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则在数据分析工作中谁指导谁都是个问题。

　　学习业务知识的方法有很多，以前的分析报告和取数案例都可以拿来研究，当然这也是一个循序渐进的过程。

（4）掌握数据分析方法

　　做数据分析一定要了解数据分析的方法、应用场景、使用过程以及优缺点，能够根据具体情况在实际工作中灵活应用，确保数据分析工作能够有效开展。

　　基本的数据分析方法有：平均分析法、分组分析法、对比分析法、交叉分析法、结构分析法、综合评价分析法、矩阵关联分析法等。

　　高级的数据分析方法包括：聚类分析法、回归分析法、类别分析法、因子分析法、对应分析法等。

　　在做数据分析时，应该在明确目的的前提下选择适合的分析方法。

（5）了解基本设计原则

　　数据分析师需要通过图表把自己的分析结论和观点展现出来，根据相关的设计原则对图表进行调整，可以使数据分析结果一目了然。如图1-8和图1-9所示的产品销量分析饼图，经过调整的图1-9的效果是不是比图1-8要更好呢?

产品销量分析
电商产品销量分析图




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