数据分析师的就业前景如何？

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。

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。

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%。

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。

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加分的工作技能。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。

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；

业务有比较深刻的理解然后转去做业务。

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。

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。

可以说一个公司从前台到中台再到后台，几乎所有的职位都需要基于数据分析来进行工作，而且这种趋势未来会越来越明显。在我看来，在可期的将来，商业数据分析师这个职位可能会不复存在，取而代之的所有公司的业务岗位都需要具备数据分析技能。随着经济紧缩和智能化的推进，社会中的岗位会越来越少，而具备数据分析思维掌握数据分析技能的人会越来越具有竞争力。所以对于每个职场人士而言，都应该数据分析当成是自己的一个必要技能来学习，这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。

最后现在转型数据分析师的也不要恐慌，我相信数据分析师这个岗位做个1-3年可以帮你转其他岗位的时候，打下很扎实的基础。我身边有很多数据分析师转产品、运营、业务的管理岗都是转型很成功的。

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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薪资是不错的。

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。

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大数据产业已逐步从概念走向落地，90%企业都在使用大数据，而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。有报告指出，数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一，并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。除了国内数据人才紧俏外，国外早在 2011 年，麦肯锡全球研究所就已经预测到2018 年，美国可能会缺少 150 万了解如何 利用数据分析做出有效决策的人才。现实是现在将马上超过这一数字。而 CrowdFlower 近公布的 一项数据科学报告指出，“在接受问卷调查的数据科学家人群当中，有 83% 的人士认为现今的数据 科学家处于短缺状态”。 以当前中国数据人才的市场来看，主要分为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。

可知，招聘公司对数据分析人才要求的工作经验基本集中在 1-3 年和无经验要求，其次是经验不限。也就是说，多数招聘公司对刚从事数据分析不久的年轻人的需求是比较高的，其中的原因除了说年轻人有时间，有精力外，还可能和中国大数据刚起步不久，行业内大多数从业者的工作经验也不高有关。

从图表中可以看出，在 30 个细分的行业领域中，占比超过 10%的，除移动互联网外／电子商务外，还有金融／投资／证券，计算机软件和快速消费品（食品、饮料、化妆品）及服装／纺织／皮革，而其他行业都在 10%以下。

统计数据表明，北京、上海、深圳是数据分析师职位需求的重点区域，三大城市的职位需求数约占总需求总数的 45%。

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。

不错。我女儿是美国南加大“第一茬”数据分析研究生，毕业后全都“上岗”，年收入也不错，15万或更多！

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。

数据分析师在三年后可能会大量缩减，取数、分析指标工作会被人工智能代替，一家大型企业可能不会在各个事业部放1-2名数据分析师了。会在企业层面有专门的战略/商业分析师。假设一家企业有有10个事业部，分别有10个分析师，企业层面有3个，13个可能到后面就会缩减成3-5个。看到这里是否心里一颤？数据分析师的岗位未来会慢慢优化成更有战略思想的人。

数据分析师这个职位未来企业可能只设几个编制，但是数据分析技能却会越来越重要。

也就是说数据分析师慢慢弱化，数据分析技能越来越普遍应用到各个职能岗位如：产品、运营、市场、人力资源、销售、财务、运维等。

画个图帮助大家理解（一定要点开看）

未来运营、产品等岗位招聘都要求必须会数据分析技能，为什么是这个定论？

首先，让我们先看看企业。现在的企业，数字化转型已经成为必由之路。最近与裁员寒冬一起流行于网络的还有一个词，那就是“互联网下半场”。这个词特指的是2B的互联网化。当2C（个人）互联网已经走向尽头，人口红利消失殆尽时，2B的互联网就成为提升社会效率的重要途径。可能大家还没有注意到，在现在的中国，从餐厅到零售，从制造业到物流，每一个领域都在进行着或快或慢的互联网化。而互联网化最直接的影响便是企业从生产到销售的环节开始线上化，业务数据开始增多，更多的业务决策将基于数据。

从企业出来，我们再看看整个社会的发展。如果大家注意观察会发现当前整个社会的趋势是“无人化”。怎么说呢？比如在机场，大家会发现办理登机牌可以自助完成，过安检时已经有了人脸识别通道，办理行李托运也已经推行自助办理，甚至连原本需要人工扫描的安检也开始引入先进的机器予以替代。这种变化并不仅仅发生在机场，在高速路上ETC已经在取代人工岗亭、智能客服在逐步替代人工客服、甚至连外卖小哥也面临无人配送的挑战……。这些都是现象，其本质上是当前的社会正处于一场“信息革命”之中。这场革命的最直接体现就是越来越多的智能化设备逐步取代人类，成为我们社会的一个组成部分。在这样的一个大趋势下，未来每一个人的工作都会与智能设备有交集，而这所谓的“交集”正是由数据组成的。所以对于每一个人而言，未来与数据打交道的频率和机会会越来越多，因此数据分析思维可以说是未来任何工作中最核心的竞争力之一。

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。

可以说一个公司从前台到中台再到后台，几乎所有的职位都需要基于数据分析来进行工作，而且这种趋势未来会越来越明显。在我看来，在可期的将来，商业数据分析师这个职位可能会不复存在，取而代之的所有公司的业务岗位都需要具备数据分析技能。随着经济紧缩和智能化的推进，社会中的岗位会越来越少，而具备数据分析思维掌握数据分析技能的人会越来越具有竞争力。所以对于每个职场人士而言，都应该数据分析当成是自己的一个必要技能来学习，这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。

最后现在转型数据分析师的也不要恐慌，我相信数据分析师这个岗位做个1-3年可以帮你转其他岗位的时候，打下很扎实的基础。我身边有很多数据分析师转产品、运营、业务的管理岗都是转型很成功的

说未来的公司都是互联网公司，都需要做数据分析，所以这块的人员需求会非常大，目前互联网创业公司，略微有点规模的，都会设置专门的数据岗位，可以说是刚需了。现阶段是崛起阶段，愿意从事这个方向，是很英明的选择。

CDA 数据分析师公布了《2020 上半年数据分析人才及 CDA 持证人行业报告》

以数据分析为主要工作职能的职位占比为 20%，分别是人工智能 专家、数据科学家、数据工程师。数据分析师职业成为为五大新兴职业之一。