为什么不建议干数据分析师:为什么数据分析师现在这么吃香

4数据分析师不同行业中，专门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在工作中通过运用工具，提取分析呈现数据，实现数据的商业意义从薪资水平上来看，大数据人才的平均月薪一直处于增长状态，因为大数据进入了越来越多人的视线，专业人才难求，因此月薪疯长，大数。

1大部分企业根本不重视数据分析的结果2做了功能型分析师，成为满足业务无限需求的人工智能数据库然而你很容易沦为工具人或者屁屁踢工程师要早做打算，是继续混着还是再混几年看看2就业渠道很窄，能选的其实不多 作为一名数据分析师，不但要对业务了如指掌，也要对自己的前景有所了解。

数据分析工作相较于传统的软件研发工作，通常压力较小，但也需要一定的耐心和细致这项工作很少会出现彻底的失败，大多数情况下只是结果的优劣之分数据分析涉及众多细节，需要对数据库有深入的了解，同时要熟练使用相关工具并对业务有足够的认识Excel是数据分析的基础工具，适合处理初级的数据分析任务。

3不善于沟通的 数据分析师常常在程序员决策者之间进行徘徊，上游是决策者，下游是程序员，要是没有有效的沟通，你很理解决策者到底想要什么要是没有沟通你很难得到自己想要的数据形式有数据和给你什么样式的数据差异很大的 我见过很多人分析的框架和决策者想要的结合很完美，但找程序员要数据时。

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。

压力首先数据分析师的压力相对比较小，为什么呢数据分析师的考核是一个比较困难的事情，因为分析报告的结论和最终的产出之间有一定延迟，很难说清是不是你的分析带来的另外一些数据基础建设，比如指标体系报表体系，它们对于业务到底带来了什么样的价值，很难说清楚所以数据分析师经常头疼怎么做工作。

数据分析比较繁琐，涉及到的细节非常多，因此需要足够的耐心同时，数据分析对数据库知识的要求比较高，还需要熟练掌握工具以及对业务的了解传统的Excel是一个比较基础的数据分析工具，能够完成很多比较初级的数据分析任务，也可以通过设定公式完成一些计算因此，数据分析工程师的第一步往往是掌握Excel的。

以往，数据分析师的角色往往被误解为简单的数据取数者，缺乏对业务的深入理解和落地能力随着分析能力在各个岗位的普及，数据分析师的角色将逐渐分化一部分人，尤其是应届毕业生，将专注于数据整合统计口径与业务理解等基础工作，如数据运营若在此领域表现出色，展现出强烈的分析思维，则有机会向数据。

数据分析师的工作确实颇具挑战性首先，它要求从业者具备敏锐的数字感知能力，这对于数学基础较弱或对数字不敏感的人来说，无疑是一个巨大障碍其次，分析师需要掌握多种分析方法，这些方法涵盖了统计学机器学习等多个领域，需要不断学习和实践许多工作场景下，分析师需要反复进行实验，以验证假设或。

电子商务业，互联网行业，金融行业等，目前国内岗位空缺至少1000万，很多人都在转行从事数据分析的工作，很多数据运营，数据处理，报表等相关工作的同学都在往数据分析师这边转所以在大数据这个行业的背景下，前景是非常好的，但一定要有业务分析思维能力，否则可能只是数据运营，而不是数据分析师。

工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重 时下的大数据时代与人工智能热潮，相信有许多对数据分析师或大数据分析师非常感兴趣跃跃欲试想着转行的朋友。

肯定会特别累，但是这个行业特别挣钱，在未来会发展的越来越好，月收入最少1万以上。

首先得明确一下什么是数据分析师，现在可能很多人认为学了python和SQL等等，做一些BI报表之类的统计类工作就是数据分析师了，这简直就是大错特错数据分析是一个系统的知识结构，并不是只要会工具就可以的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理。

随着大数据时代的到来，各行各业对数据分析师的需求日益增长无论是金融医疗还是零售等行业，都需要通过数据分析来挖掘潜在价值，优化业务流程，提升决策效率因此，数据分析师的职业发展前景非常乐观尽管数据分析师的门槛较高，但通过不断学习和实践，能够在这个领域中取得成功建议学习者不仅要掌握。

然而，对于中小公司而言，数据分析需求被分散在各个职能部门，如运营销售财务等，因此，这些公司通常不需要专门的数据分析师岗位数据分析师行业并不缺人，真正缺乏的是精尖人才专业的数据分析师需要具备数据挖掘AI建模统计学概率论等专业技能，能够为业务提供数据驱动的策略与建议这类人才不仅。

4懂工具指掌握数据分析相关的常用工具数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作注意1数据分析最擅长的工具一定包括Excel，通常好的数据分析师一定是一个非常非常。

1人才缺口大随着 IT 时代逐渐被 DT 时代取代，大数据分析师成为高度稀缺的人才用理性的数据分析 替代人工的经验分析成为主流，而大数据分析师的供给指数仅为 0052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那些有市场销售金融财务或 零售业背景的人士，分析思路。

为什么不能成为数据分析师呢让我们来看一下目前企业对于数据分析人才的具体需求从网上的一些招聘信息可以看到1 负责项目的需求调研数据分析商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求2 参与业务部门临时数据分析需求的调研分析及实现3 参与数据挖掘模型的构建。