数据分析师就业前景怎么样？: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。:-

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。

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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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。

谢邀。
根据现行的就业现状而言，数据分析师就业形势属于良好。分析师的能力差距还挺大的，待遇差距也是很大，应该说找一个不难，待遇好平台好，还是需要看个人能力的。
数据分析师这份直接的需求主要集中于北上广等一线城市，杭州亦是一个不错的选择。在求职时可以广泛的考虑这三个区域，对于其他的城市由于需求量较小不利于广泛的选择。
数据分析师这份职业多以本科生作为基础学历的要求，学历处于大专的求职者竞争压力是十分大的。这份职业对于业务能力是具有一定的要求的，对于没有经验的求职者来说，这会是十分不利的方面。
对于一个数据分析师来说需要的不仅仅是发现问题的现象，更注重的应该是追求其深层次的原因，因此需要进行更多的思考和研究。
我觉得还是挺难的，视频里会在讲一下，谢谢观看。

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看到很多小伙伴都对数据分析师的月薪非常感兴趣，问我是不是分析师们的工资都很高呀，那么我今天就跟大家来聊一聊这个分析师的工资到底有多少？

那当然我说的是数据分析师在北上广深这个大概范围内平均数。我们大家可以根据这个城市公司规模和个人实力来进行增减，去估算对应情况下的实际工资。

那么数据分析师的工资高低主要取决于以下两点：

第一是对各类数据工具的掌握程度，为的是高效满足各类数据需求，工具能做得越快越好，那当然工资肯定就越高。

第二点是对行业或者特定业务的分析经验，为的是做出正确的商业决策。如果是还没毕业的数据类实习生，工作内容基本上都是满足数据需求，所以工资直接和各种工具的掌握程度相挂钩，会excel 和SQL 取数，一般是150/天。

会Tableau和Power BI等智能分析工具会有200/天，如果你会Python等编程语言，能够搭建一些基础的模型，那么根据你的技术实力会有200到300不等的这样一个工资待遇。

那么对于刚毕业的应届生，一开始的工作都是80%的数据需求加20%的简单分析。那么如果你的工作内容只是做各类excel 报表，并且没有SQL的权限，那么你的工作水平会在6000到9000之间，会的工具越多工资也就越高。

例如Python比较熟练的话，刚毕业的月薪就是10000起步。当然大公司和名校在这个技术上还会有2000到3000的涨幅，那么综合年薪的话，就在8万到16万之间。

那么对于工作一年以上的数据分析师，工资会因为实际技能和分析经验极大的拉开差距。那么从低到高会有4个阶段。

第一阶段就是普通工具人，你会SQL和各种高级的工具。但是你可能编程不太熟悉，或者干脆就不会，然后也没有什么业务的分析经验，那么第一阶段的月薪普遍在12000到18000之间徘徊，年薪大概在二十万左右吧。很多人因为不学新东西，也不在业务中思考，会常年停留在这个阶段。

那么第二阶段是高级工具人，就是什么工具都会，Python和基础建模肯定是要掌握的。并且要有一些业务分析的经验，我现在就处于这样第二个阶段。那么第二阶段还要求你做出过有效的数据决策，你不能一天到晚瞎指挥，然后实际没有什么业务产出。那么这样的话，你的工资水平可能也不是非常的高。这些基本上就是大家口中所说的数据大神，也是企业里面中流砥柱的存在，月薪至少在15000起步。我根据实际经验还是往上加，最高我见过35000的数据大神。那么在阿里系对应的就是P5到P6这么一个级别的岗位，综合年薪是二十万起步，职位薪水天花板在40万左右。

而第三阶段的话就是我们所说的真数据分析师，如果说前两个阶段都是打工仔，那么到第三阶段就是真的需要你去全身心投入业务，承担分析大脑的职责。在这个阶段对应的是阿里系的P7，工作经历至少5年左右，月薪30000起步。根据实际技术高度和经验，有的月薪会到60000，加上各类股票和业务分成，真的可以达到年薪百万的地步。

到了第四阶段就是数据负责人，独立去负责一条或者多条业务的数据分析，需要搭建并且带领数据团队去完成所有这个数据相关的工作。这种就是公司合伙人级别的待遇，这个下不兜底，上不封顶，完全取决于公司发展的一个好坏。

那么总结一下对于数据分析师来说，刚毕业都是搬砖工具，肯定是比较辛苦的。但是我们不要太看重薪资，关键是在公司能不能学到东西，自己能不能够快速的成长。

到了后面四个阶段，如果成长快在1到3年内达到年薪25万左右还是比较正常的一个水平，那么再往后就取决于个人的追求，以及一定的运气了。

不过这两年很多企业最年轻的P7都来自数据方向，因为数据分析师技术和业务这两条成长路径是相当明确的。可以说是一个付出了就能够得到回报的这么一个岗位，且从事的这个时间越久，收益越高。这些年基本上所有的企业也对数据化非常的重视，所以目前来说数据分析师还是一个非常值得选择的岗位。

如果你对数据敏感，对分析感兴趣，喜欢动脑筋思考，喜欢解决问题，那么建议你去深入了解一下数据分析师或者动手学习。它可能会是一个比较适合你的职业。

先不说数据分析师的前景，先说目前大多数公司的岗位，基本上都会要求有一定的数据整理能力和报表能力，如果没有一定的数据敏感度，那工作的警觉性一定不会太高，就数据分析这项技能而言，已经逐渐深入到各行各业的各个岗位当中去，再来说数据分析师，专门的数据分析师并不是每个公司都有，很多公司的数据工作被划分到不同岗位当中去消化了，不过近几年来看，数据分析师的需求在不断扩大，根据经管之家论坛cda数据分析研究院做出的最新统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。所以数据人才还是非常有发展空间的，前景和钱景也都算光明。

实其我不懂，既然是数据分析师，要有非凡的智慧，能看通透里面的奥妙，才会灵活运用，如股票行业的数据上升，下降必须要有全盘的考虑，仔细分析，数据要真实，摸清虚实等，数据分析师的行业应该正兴起，因为现在股民很多，对股票很感兴趣，但又很迷茫，多么希望有个指点迷津的向导，再结合他们自己的想法，好下赌如有神。

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。这个职业在北上广深工资还是比较高的。特别是北京，上海，深圳这几个地工资10K加以上。

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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。

未来主要依托大数据，这是个前景很好的职业，需要有较好的思维。