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。

可以在这里直接给出一个肯定的回答：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。
1. 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，我个人认为即便是挤掉一些水分，中国未来的数据分析师的人才缺口最起码也要在50万以上。
2. 『数据分析师』是一份难以被替代的职业。它就像律师、HR一样，很难被替代或取消。数据分析、HR、律师，这三份职业的类似之处就在于，它们的工作任务都需要依赖于从业者本人的『主观职业经验』+『职业技能』。其中的『主观职业经验』就决定了从业者本人的不可替代性——既无法被其他经验更少的同行替代，也无法被人工智能和机器替代。
3.『数据分析』是企业恒久的“刚需”。企业永远都需要在各种复杂的情景、发展阶段下做出最有力的决策；数据本身一直以来就是进行决策所必备的依据和工具，随着科技的发展，“数据”的价值也在不断地被深入挖掘和放大，所以对数据分析师的需求、待遇、价值等也会不断的增大的。

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。

数据分析师就业前景？

其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资，其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。

先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图，一个展现成都地区数据分析师的岗位数量，一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。

其实我们在这两个截图可以看出两个问题，第一，在成都地区，数据分析师相关的招聘岗位是很多的；第二，在成都地区，数据分析的相关的岗位工资是不错的。

大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求，可以自己用boss直聘搜一下，有个直观感受。

那么，在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路，这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向分流：技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果：业务或技术。

如果一个初级数据分析师希望在业务上精深，并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营，另一个是数据产品经理。如上图所示。

如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕，并且在某一领域举足轻重，那么通常有两个方向：算法工程师，大数据开发。做到极致了，就是数据科学家。

对这些岗位的定义，可以参考下列的解释。

1、数据产品经理

数据产品不但要运用埋点原理，使用工具抓取数据并分析，还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。

2、数据运营

主要负责运营活动的效果分析，并且提出更好的运营解决方案。

3、算法工程师

他们运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

4、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

5、数据科学家 

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

     最后说完了职业分层，再回归到最重要的本质吧，这个本质就是赛道。这个道理很简单，那就是在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们只有在一个路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

关于这些，我们可以直观地看下面的数据，其意自明。据统计我国共计1400万数据分析人才缺口，未来市场规模将达到2000亿！

*数据来源于：中国信通院 前瞻产业研究院整理/清华大学经管学院《中国经济的数字化转型：人才与就业》

其次，从薪资上来看，数据分析师薪资水平逐年递增，随着未来企业对数据分析师的需求越来越大，薪资水平将会继续上涨。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用水平。

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。
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。
2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。
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。