数据分析专业就业前景怎样?

1. 数据分析专业就业前景怎样?

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。


从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。


从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。


从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

2. 数据分析是什么专业?

问题一：想要做数据分析师应选择什么专业？  统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到 
  
   问题二：数据分析员属于什么专业  没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。 
  
   问题三：数据分析师有哪些专业要求  你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。 
  第一步：统计概率理论基础 
  这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。 
  第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用 
  关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。 
  第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择 
  其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。 
  第四步：数据分析业务应用 
  这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。 
  当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。 
  
   问题四：数据分析师读什么专业  现在还没有确切的说法。CDA注册数据分析师协会（Certified Data Analyst Institute）”在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称。CDA数据分析师项目包括教育，咨询，考试，认证，机构招聘合作。CDA数据分析师分为三个等级，CDA协会每年举办两次等级考试，通过考试者可以获得CDA协会颁发的数据分析师等级证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。 
  
   问题五：大数据分析需要什么专业  学习财务、统计、经济、投资、金融和企业管理等专业或相关专业均可。 
  
   问题六：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适  这个没有绝对的！ 
  都只是相对的， 
  要看做的数据分析工作偏向于哪个方面， 
  比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些； 
  做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些； 
  做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些； 
  做投资分析师，学财务管理学的更合适； 
  …… 
  
   问题七：学数据分析的有哪些专业？  统计学，金融，数学与应用数学等都会涉及很多。数据分析是个笼统的概念，大多工科都会涉及。 
  
   问题八：数据分析师属于什么职能分类  数据分析师指的是不同行业中，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、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高――最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时――最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。 
  
   问题九：数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?  考取项目数据分析师证书，积累经验，就可以成为项目数据分析师了 
  
   问题十：什么是数据分析？  数=数学、数字（来源、架构）；据=凭据、依据（标准、报表）；分=划分、区分（筛选、处理）；析=解析、剖析（结果）。我们了解数据分析的意义之后，更需懂得数据对做好数据分析，除了具备专业的数据分析知识或技巧，学会使用好数据分析软件也是非常重要的，做起事来更能事半功倍，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）这类软件，具有非常强的数据监测实力，以前很多需要人工提取、再计算的转化数据，现在软件能直接监测得到。

3. 数据分析专业前景如何？

数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不容易被随便取代。数据分析师承担大数据挖掘工作中，应用Hive、Hbase等技术性，专业对从业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。不论是中国或是海外，数据分析师的人才要求都非常大。麦肯锡公司预测分析，2018年，国外的大数据工程师的空缺是20数万人；中国的人才空缺得话，说上百万上一定的都是有。

数据分析师指的是不一样领域中，专业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。愈来愈多的政府部门、机关事业单位将挑选有着数据分析师资质证书的专业人员为她们的新项目作出科学合理、有效的剖析、便于恰当管理决策；愈来愈多的风险投资基金把新项目数据分析师所提供的统计分析报告做为其分辨项目是不是行得通及是不是适合投资的重要环节；愈来愈多的高校和教学组织把数据分析师课程内容做为在其中高高管及管理层培训方案的主要具体内容；愈来愈多的仁人志士把数据分析师培训计划做为其职业发展中必需的知识结构。

无论是在公司或是社会发展，数据信息都已经逐渐开始饰演愈来愈关键的“人物角色”。在这样的趁势下，数据统计分析逻辑思维已经不只是数据分析师的“技术专业”了，包含市场销售、销售市场、经营、方案策划、商品这些前面的岗位都必须根据大数据分析来帮助的工作中，乃至连后台管理的会计、财务、人事部门等也逐渐必须根据大数据分析来提高高效率。可以那么说，假如你在公司当中工作中，你以后会逐渐愈来愈多的和信息相处，这个时候数据统计分析已经变成工作的必备条件。

从岗位工资看来，数据统计分析领域的高薪职位关键分散在长三角、珠三角和京津冀地区。北京市、上海和深圳的工资位居第一矩阵，均薪在10k ；杭州市、宁波市和广州市位居第二矩阵，均薪在9k ；别的沿海地区及内陆地区中心城市，如南京市、重庆市、苏州市、无锡市等坐落于第三矩阵，均薪在8k上下。从岗位量看来，北京市、上海市、广州和深圳位居第一矩阵，岗位量在30000 ，杭州市、成都市、南京市和天津市位居第二矩阵，岗位量在20000 ，武汉市、西安市、郑州市等地区核心或省级城市对数据统计分析岗位的要求也相应较高，岗位量在10000 。从领域要求看来，网络金融、O2O、数据平台、文化教育、国际贸易、文化艺术行业对数据分析师需要量对比别的行业更高。

4. 数据分析行业就业前景怎么样

就业前景很好。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，如教育，医疗，计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学............所以它面临的人才缺口非常大。

数据分析师的发展总体来说, 后期主要有几条路线

(1) 数据分析师专业路线， 这种到后来基本就是成为数据分析专家， 成为一个专业方向的专家

(2) 转管理, 这种到后期基本是成为数据分析组长或者总监，来管理一个组或者一个部门

(3) 转其他方向, 数据分析因为是跟业务很紧密的一个工作, 所以就可以往产品运营方向来转,或者往数据产品方向来转

想要了解更多关于数据分析行业前景的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

5. 数据分析属于什么专业

数据分析在国外早就广泛应用于各个领域，并有很多国家成立了相应的行业组织，或管理机构，拥有专业的数据分析人员。一般从事数据分析员的人，都是统计学或数学专业的人。

一般数据分析师的职位要求有，计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求等。

6. 数据分析适合什么专业?

秒懂专业：数据科学与大数据技术专业

7. 数据分析工作怎么样?就业方向有哪些?

【导读】IT行业对于大数据人才的需求量比较大，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。那么，数据分析工作怎么样?就业方向有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

一、偏向产品和运营，更加注重业务
比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。这类岗位的职位描述一般是：
负责和支撑各部门相关的报表;建立和优化指标体系;监控数据的波动和异常，找出问题;优化和驱动业务，推动数据化运营;找出可增长的市场或产品优化空间;输出专题分析报告。
需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，了解一些Python编程，足够完成大部分任务。
二、更注重数据挖掘技术，门槛较高
比如数据挖掘工程师/算法专家，数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧，需要扎实的算法能力和代码能力。
除了掌握算法，必须精通SQL/Hive，需要编程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一种，往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验。因为要求高，所以平均薪资高于数据分析师。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析工作怎么样?就业方向有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

8. 学数据分析是什么专业

统计学或数学专业的。1、一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。2、数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作统计学计算机相关专业。3、数据分析也要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作信息管理市场营销电子商务心理学、社会学金融学其实完完全全和数据没有关系的专业很少。因为几乎所有的理工专业都要做实验，都设计数据、统计等理论，几乎所有文科专业都要学市场调查，都要搞实证研究。