数据分析市场就业前景

1、学数据分析的就业前景怎么样?

这个专业主要研究信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。通俗的讲，就是从信息中发掘财富。现代社会正是信息化社会，大量纷繁的信息如何管理，并且从中获得有效的信息，正是信息管理科学的研究重点。与计算机结合，使用计算机作为工具，信息管理更加有效和实用。随着企业经营规模的现代化，对信息管理的要求越来越强烈。例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是帮助企业制作良好的信息管理系统。信息管理涉及咨询、服务、物流等很多行业，有很多的就业机会。

2、数据分析员是什么职业，未来前景如何

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义

3、数据分析师就业前景如何?

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。

4、写给新手：数据分析师就业前景是什么

【导读】随着社会的发展以及互联网的普及，数据分析师成了当下的热门高薪职业，市场上充斥着大量的数据分析师培训班，每年有大量的小伙伴通过培训班走上数据分析师的岗位，那么数据分析师就业前景是什么呢?小编有以下几点看法，我们接着往下看。

对于职场新人或者想从事数据分析行业的小白来说，我认为，想成为数据分析师，最关键的一点，就是练就一身扎实的数据分析技能，这样，你的职场之路才能走的更快更稳。这些技能你得先掌握，才能有机会成为数据分析师。

1)掌握硬技能：

>>编程语言(R
/Python)：对于数据分析人员来说，应该精通一种语言，并且具备多种编程语言的相关知识，这是帮助你在这一行业快速发展的关键。因此，对于像R或Python等可以帮助你快速进行数据收集、数据清理的优秀编程语言，你一定要精通一门，这将对你后期的数据统计分析和数据可视化起到很大的帮助;

>>数据库查询语言：数据分析人员最常用的查询语言是SQL，并且存在该语言的多种变体，包括PostreSQL，T-SQL，PL /
SQL(过程语言/ SQL)。掌握SQL查询语言，你就能读懂SQL数据库，懂得如何在数据存储表中，如何提取数据信息，并甲以执行分析;

>>数据收集、清洗方法：当数据没有整齐地存储在数据库中时，数据分析人员必须使用其他工具或软件，来收集非结构化数据。因为只有收集到足够的数据，才能进行清洗、分析和利用，因此，掌握数据收集数据、清洗数据的方法也是刚需;

>>高阶Excel分析方法：对于数据分析师来说，他们不仅要会用Excel数据表，还应懂得运用函数、运用高阶筛选方法等进阶版Excel分析方法。

>>机器学习技能：对于数据分析从业者，尤其是希望从事人工智能领域的小伙伴来说，学习和掌握一定的机器学习技能是非常有价值的。虽然它不是你成为数据分析师的门槛，却能为你后期拿到高薪，或者实现能力升级，起到很大的帮助。

2)完成数据可视化：有效的数据可视化需要反复试验。一个成功的数据分析师了解要使用的图形类型，如何缩放可视化效果，并知道要根据受众使用哪些图表。

3)高效的沟通能力：良好且高效的沟通，是成功的关键。对于数据分析人员来说，他们不仅需要懂得如何分析数据，如何看结论出报告，还应该懂得如何去跟员工、领导甚至老板传达自己的思想，如何深入浅出、有趣的向他们传达客观的数据现象;

4)创造和分析性思维：好奇心和创造力是优秀数据分析师的关键属性。对于数据分析从业者来说，他们能在统计方法上有扎实的基础的确很可贵，但若具备创造和分析性思维，将帮助他们在这条路上走得更远。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“写给新手：数据分析师就业前景是什么”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。

5、做数据分析师的就业前景怎么样？

好找工作，现在需求还是很旺盛的，特别是对于北上广这样的大城市。 待遇的话也还行，最低的数据专员5K+，最高无上限。 这个有人调研过，数据分析师薪资和工作年限有很大关系，1-3年本科出身的数据分析师最吃香。

6、数据分析师就业方向？

数据分析师 ： 偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等；
咨询顾问： 面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等（咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台）
数据产品经理 ： 一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作（相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力，属于目前市场上为数不多但高工资的职位）

7、数据分析师以后前景怎么样？

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。
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。

8、现在数据分析师前景怎么样？

前景应该是非常好的，
数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐被视为我国21世纪的黄金职业。《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱行业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行。

虽然说前景很好，但是道路还是很坎坷的，正如心理咨询师 也曾经被评为前景很好的职业，但是考虑到中国国情和中国企业家的特色，所以数据分析要在企业中收到足够的重视，还有很长一段路

9、数据分析师发展前景如何？

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。
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。

10、数据分析师现在的就业前景如何？

这个职业目前应该是不错的，数据会越来越重要。数据分析，也越来越重要。不过
数据分析师
，未来会不会Ai取代不好说。但是程序的最基础，应该还是需要数据分析师去参与的。