数据分析师有什么前途

1. 数据分析师有什么前途

2. 数据分析师的前途在哪？

 数据分析师在三年后可能会大量缩减，取数、分析指标工作会被人工智能代替，一家大型企业可能不会在各个事业部放1-2名数据分析师了。会在企业层面有专门的战略/商业分析师。假设一家企业有有10个事业部，分别有10个分析师，企业层面有3个，13个可能到后面就会缩减成3-5个。看到这里是否心里一颤？数据分析师的岗位未来会慢慢优化成更有战略思想的人。
   数据分析师这个职位未来企业可能只设几个编制， 但是数据分析技能却会越来越重要。 
   也就是说数据分析师慢慢弱化，数据分析技能越来越普遍应用到各个职能岗位如：产品、运营、市场、人力资源、销售、财务、运维等。
   画个图帮助大家理解（一定要点开看）
   
   
                                           
                                           未来运营、产品等岗位招聘都要求必须会数据分析技能，为什么是这个定论？
   首先，让我们先看看企业。现在的企业，数字化转型已经成为必由之路。最近与裁员寒冬一起流行于网络的还有一个词，那就是“互联网下半场”。这个词特指的是2B的互联网化。当2C（个人）互联网已经走向尽头，人口红利消失殆尽时，2B的互联网就成为提升社会效率的重要途径。可能大家还没有注意到，在现在的中国，从餐厅到零售，从制造业到物流，每一个领域都在进行着或快或慢的互联网化。而互联网化最直接的影响便是企业从生产到销售的环节开始线上化，业务数据开始增多，更多的业务决策将基于数据。
   从企业出来，我们再看看整个社会的发展。如果大家注意观察会发现当前整个社会的趋势是“无人化”。怎么说呢？比如在机场，大家会发现办理登机牌可以自助完成，过安检时已经有了人脸识别通道，办理行李托运也已经推行自助办理，甚至连原本需要人工扫描的安检也开始引入先进的机器予以替代。这种变化并不仅仅发生在机场，在高速路上ETC已经在取代人工岗亭、智能客服在逐步替代人工客服、甚至连外卖小哥也面临无人配送的挑战……。这些都是现象，其本质上是当前的社会正处于一场“信息革命”之中。这场革命的最直接体现就是越来越多的智能化设备逐步取代人类，成为我们社会的一个组成部分。在这样的一个大趋势下，未来每一个人的工作都会与智能设备有交集，而这所谓的“交集”正是由数据组成的。所以对于每一个人而言，未来与数据打交道的频率和机会会越来越多，因此数据分析思维可以说是未来任何工作中最核心的竞争力之一。
    不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。 
    这里给大家举几个例子： 
    现在的产品 ，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。
    再拿运营来说 ，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
   最后再举一个后台部门的例子。 现在的HR在做人力规划时 ，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。
   可以说一个公司从前台到中台再到后台，几乎所有的职位都需要基于数据分析来进行工作，而且这种趋势未来会越来越明显。在我看来，在可期的将来，商业数据分析师这个职位可能会不复存在，取而代之的所有公司的业务岗位都需要具备数据分析技能。随着经济紧缩和智能化的推进，社会中的岗位会越来越少，而具备数据分析思维掌握数据分析技能的人会越来越具有竞争力。所以对于每个职场人士而言，都应该数据分析当成是自己的一个必要技能来学习，这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。
   最后现在转型数据分析师的也不要恐慌，我相信数据分析师这个岗位做个1-3年可以帮你转其他岗位的时候，打下很扎实的基础。我身边有很多数据分析师转产品、运营、业务的管理岗都是转型很成功的。
     数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。
   而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。   为什么不看好？   首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。   现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。   看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。   做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。    探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活 ，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。
   最后， 技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了 ，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。   而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。
    业务过硬的就去做业务的产品经理了 ，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。
   所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是： 数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。 

3. 数据分析师的前景如何

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。
数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。
通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
从数据可以看出，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。

4. 数据分析师发展前景如何？

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

5. 数据分析师以后前景怎么样？

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

6. 数据分析师的前景如何？

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

7. 数据分析师有什么发展前景

从行业背景上看，大数据作为现在最热门的行业之一，最常见的职位可以大概的分两个类型：
1、数据开发方向
偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
2、分析方向
偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求较低。
有一部分人在没有建立分析思维，没有一定的项目经验的时候，可能只能做数据运营的工作，大表哥大表姐居多，数据运营和数据分析师的区别还是挺大的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理，数据查询和一些统计类的工作等，而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作，还需要懂业务，能够把商业知识和数据结合起来，能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，帮企业解决问题。
那么现在企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。
如果做一个对比的话，最火的高薪职业非程序员莫属了吧，但是看就业前景的话，首先底层程序员工资低，竞争大，竞争从学校的时候就已经开始了，然后到了一定的年龄就危机了，这也是公认的。但是数据分析师却不一样，年龄越大项目经验越丰富，也就侧面作证分析的结果越靠谱，所以做数据分析师不管是从行业发展前景，还是从薪资，都是很有前景的职业。

8. 现在数据分析师前景怎么样？

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。