数据分析员职业规划,数据分析岗位规划

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析员职业规划的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析员职业规划的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师就业前景怎么样？
2. 数据分析师需要懂编程吗？
3. 数据分析好找工作吗？

数据分析师就业前景怎么样？

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***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。

可见，数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能，不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析，一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道，可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛，从事数据分析行业的工作，是顺应和引领潮流的一个明智之选。

数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不会被轻易替代。

数据分析师负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、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。

无论是国内还是国外，数据分析师的人才需求都很大。

麦肯锡预测，2018年，美国的大数据工程师的缺口是20万人；国内的人才缺口的话，说几百万上千万的都有。

北京数据分析师平均工资： 2017年，10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

北京数据挖掘平均工资： 2017年，21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。

谢谢！

数据分析师多年来都很吃香。但是同行不同利、同业不同果。有的专业是看谁去做。如果你学的这个专业，你就要爱它，你爱它就会在实践中自学深造，你的前景不可估量。你不热爱它，你就会慢待它，这样就会：结果平平。无论什么专业只要你沉下去学习，都会出成绩。如果浮漂的学它，专业再好也是油花花。

个人认为数据分析师很有发展前途。

首先，行业需求大。随着大数据时代的来临，各行各业对大数据人才的需求不断增加，大数据分析师更是被评选为“未来最具发展潜力的职业之一”。欧美国家上个世纪末就已经开始大量培养数据分析师，但是中国数据分析行业发展时间较短，目前分析师出现了供不应求的状况。基本上大一点的公司，特别是互联网公司，都会设数据分析岗位，比如企鹅智库。更不要说那些专业的咨询机构和数据分析公司，德勤、艾媒、易观，都是靠分析师的专业能力支撑着的。

其次，薪酬也不错。我认识的数据分析师基本月薪1w+，看准网上的分析师工资也差不多都有这么多，而且积累了多年工作经验的话，工资涨幅和发展空间也是很大的。

最后呢，信息时代每个人都要学会一点搜集信息的技能与分析信息的洞察力，就算你不是专业的数据分析师，数据分析技能也是可以[_a***_]的工作技能。如果想搞个副业或投资赚点小钱，数据分析也是不可或缺的。

如果题主真的有意向想往数据分析师方向发展的话，可以多看一些报告，考个数据分析师证。

谢邀！

数据分析师是大企业里不可替代的职位，高薪职位，发展前景如下：

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。

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数据分析师需要懂编程吗？

数据分析师不一定必须具备编程能力，当然，没有编程能力将会制约你的工作机会，比如中小型的互联网公司，小型的创业型公司。

数据分析师完全可以不懂写代码，我并不认为SQL这种友好的语言算作代码，所以，学会SQL就够了。

数据分析的工具有很多，最普及的应该是excel，spss，sas 精通这些 应该足够做一个合格的数据分析师。

数据分析师更偏向统计及业务理解，PPT是核心竞争力

数据挖掘偏向于技术，数据能力和业务抽象能力是核心竞争力

个人观点，欢迎加关注，交流

数据分析师，主要的工作内容和技能偏向是分析数据得出结论，所以从根本上来说是具有对数据的分析能力

在远古时代，我们只需要用excel就可以处理所有数据；但是随着社会和计算机硬件的发展，excel已经不能支撑全流程的数据分析过程，从单机的数据库到分布式数据库，数据的存储和计算载体在不断的变化

面对这个变化，我们如果不掌握额外的工具技能，怎么来实现我们的核心价值-数据分析呢？

就我目前的工作来看，sql不必说；python作为一种灵活的面向对象语言在数据分析领域可以说是进可攻退可守，快速实现脚本功能或者编写稍微复杂点的例行任务都得心应手；java作为老牌的变成语言，如果有精力和时间也是要懂一点的，比如前些年在编写storm程序时就需要用到（举例说明某些特定的框架需要特定的语言），对于flink和spark程序，scala是很好的选择；所以编程语言还是要懂的，不然你怎么完成数据分析的任务？

数据分析和数据挖掘的区别，我个人认为，数据分析对现有的结果数据进行观察得出结论，所有的数据和结论都是可靠有依据的；数据挖掘则是比数据分析更深层一步，往往是数据上没有直接呈现的结论，需要在大规模数据中探索，得出一些猜测的结论。

需要的。

数据分析，如果只是给定准备好的数据集，去做简单的描述性统计、简单绘图，就不太需要掌握任何编程语言。

问题在于现实当中收集到的数据是多样的、基础的，很少有能够直接满足模型对数据规格的要求以及模型成立的***设，这就需要在数据分析前变换、合并、分类和整理数据。

这个时候可能会需要从数据库用SQL跨表查询，数据整理好后之后利用模型做统计推断或是机器学习等，形成样本内或是样本外的预测，可能还需要用可视化的方式去呈现结果。

在整个过程当中，各个环节可能会涉及到大量的参数要去调节，还有各种细节都需要控制，还有很多主观的选择。

这样的过程要是用软件窗口去实现，窗口中的选项将会非常复杂，整个过程需要在多个数据上重复执行很麻烦。

用编程语言可以精确地描述整个过程，去控制大部分细节，还可以批量的重复实现。

数据分析师属于互联网行业，因此我们首先要做的就是学习编程语言，对于计算机专业的学生来说，编程并不陌生，但对于其他专业特别是文科类专业来说，编程语言就有些难度了，但想做数据分析师，编程语言肯定是必备的，这里我们推荐python.

数据分析是一个涉及知识面很广的职业方向，数学基础、分析思维、python、R、数据库、大数据处理框架、数据可视化等等，学起来也并没有大家想象中的那么容易。

数据分析师通常分为两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。

不知道你这边所说的编程语言指什么，SQL还是Python这种编程工具？

如果是SQL的话，那还是要具备的，毕竟做很多工作是探索性的数据分析，如果你不会自己取数的话效率很低；如果是指Python、R这种编程工具，你不会的话就要走业务分析这条路了，需要你对业务有很深的透彻理解，才能在竞争中处于不败的地位。

数据分析常规的工具有SQL、Excel、Python、R等。

数据分析师和数据挖掘工程师，前者更偏业务，后者更偏技术（即需用懂IT知识、懂算法原理）。

我是从事数据挖掘方向得职业，但是因为感觉在实际项目应用中很多对数据挖掘、深度学习等需求虽然比较大，但是有些数据满足不了条件，所以想转数据分析方向。

从我自身接触过的项目来说，数据分析要求最重要得是两点：一是面向业务得数据分析，也就是需要懂得具体的业务，第二个对数据可视化要求还挺高的。对于是否懂编程我觉得具体看实际需求，比如数据量的大小、是否用数据库，其实即便是用到数据库，只要会用常用的sql语句我觉得就可以了，有一些可能通过excel这种就能够实现。

以上是我个人的一点看法，不喜勿喷，欢迎交流。

数据分析好找工作吗？

我身边很多人都在数据分析行业有五六年的从业经验，从宏观的求职和就业方面来说，数据分析师行业的前景是非常好的，尤其是金融和互联网行业对数据分析师的需求非常大。通常来说刚毕业的大部分应届生的技术能力还不足以入行数据分析师，所以这一行业的人才是非常短缺的。因为这一行业发展好，前景好，待遇也好，所以很多人在工作后纷纷找准机会进行转型。

关于数据分析行业的就业前景可以参考我之前的一篇文章

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数据分析行业对技能的要求是非常高的，需要比较综合的技术型人才，很多自学能力强的人通过自学就能转型成功，但是对大部分人来说还是更推荐跟着老师进行系统性的学习。

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好找，我就是零基础转行数据分析。

首先要对数据有兴趣，乐于探索。

其次，数据分析的相关工具要熟悉。Excel和sql可以帮你满足大多数企业的要求。

然后就是找一些公家数据集进行练习，自己多角度分析，产出结论

最后还要多看书多学习。这个行业需要持续不断的学习。

谢谢邀请，我是无话不谈的小章同志。

数据分析前景不错，只要你认真付出了，机会有很多。

数据分析未来更多在研究人与人，物与物，人与物的关系发挥重要作用，所以说专业人才也处于极度紧缺中。发展方向就是这样的，不过现在随着云计算的兴起，慢慢的大数据分析师职位开始出来，这就要求更高了，不仅挖掘的知识要求高，还要求较高的计算机知识和编程。

举个例子，一个数据挖掘专家，8年以上经验，年薪怎么也得50万左右，现在搞数据分析的，2年工作经验的话，基本到1万月薪了。

数据分析这个职位现在每个行业都有数据分析的需求，但是不同行业的岗位还各不相同，我觉得我们应该要选择一个薪资可观、发展前景好的工作，而在大数据蓬勃发展的当下，这样的机会实在太多。千里之行，始于足下，当我们迈出第一步的时候，后续的步伐才能更加强健有力。

到此，以上就是小编对于数据分析员职业规划的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析员职业规划的3点解答对大家有用。