大數據分析師職業前景?以下是一位在數據分析領域打滾了N年後的分析師寫下的一些總結和體會大家可以借鑒學習，接下來我們就來聊聊關于大數據分析師職業前景?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

大數據分析師職業前景

以下是一位在數據分析領域打滾了N年後的分析師寫下的一些總結和體會大家可以借鑒學習！

1、理論知識要寬泛，涉及數學、市場和技術。要求及對數據敏感，包括統計知識、市場研究、模型原理等。

2、常規分析工具的使用，包括數據庫、數據挖掘、統計分析工具，常用辦公軟件（Excel、PPT、思維導圖）等等。

3、有一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業邏輯。因為隻有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表達”，成效也會大打折扣。

現在大多工作都需要你擁有邏輯分析能力，尤其是對數據的分析理解。在數據化運營理念深入的今天，BAT這樣的大型互聯網公司強調全員參與數據化運營，把數據分析當作一種能力在培訓，也必定是未來趨勢。

數據分析的四個步驟：數據獲取、數據處理、數據分析、數據呈現。

1、數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據采集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法；

推薦工具：思維導圖工具（Xmind\百度腦圖等）；

2、數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：

Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，處理10萬級别的數據很輕松。

學習高端Excel需要哪些技能？

學習excel是個循序漸進的過程

基礎：簡單的表格數據處理、打印、查詢、篩選、排序

函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function

可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件

數據透視表、VBA程序開發

按照我習慣的方法，先過一遍基礎，知道什麼是什麼，然後找幾個case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。

帆軟FineReport：專業的報表工具，日常做報表設計一個模闆可通用，隻要會寫SQL就可上手。相比excel做報表，開發的技術要求較少，能很快地開發常規報表、動态報表，并可以放在移動端和大屏查看。

Oracle和SQL sever：企業最常用的千萬級别的數據庫，熟練掌握SQL語言。

保持不斷的技術學習，比如學習新流行的hadoop之類的分布式數據庫來提升個人能力，對求職有幫助。

3、分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。

因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免：

SPSS系列：老牌的統計分析軟件，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。

SAS：經典挖掘軟件，需要編程。

R：開源軟件，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。

各類BI工具：

Tableau:可視化工具的鼻祖，對于處理好的數據可作自由的可視化分析，圖表效果驚人

大數據BI工具FineBI:類同Tableau，可在前端做任意維度分析；數據可在前端繼續處理（計算、篩選過濾等），可對接hadoop之類的大數據平台，數據處理性能較好。

推薦書籍：

1、《說菜鳥不會數據分析》系列，入門級書，初學者最适。

2、《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，内容很系統很全面。

3、《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編着，中國人民大學出版社。

4、數據可視化呈現

很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，隻需要把數據結果進行有效的呈現和演講彙報，可用word\PPT\H5等方式展現。

四、關于數據分析師的職業發展：

1、數據分析師通常分兩類，技術型分析師和業務型分析師，分工不同，但各有優勢。

技術型分析師是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要紮實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。技術型分析師的角色包括數據工程師、挖掘工程師、數據科學家、建模工程師、數據架構師、ETL工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。

業務型分析師是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與産品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向産品和運營，可以轉向做運營和産品。

2、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合适你的路線。

從行業的角度來看：

1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。

2）其次是咨詢公司（比如專門的數據挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司），他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。

3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。

4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的數據，在嚴峻的競争下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

五、什麼人适合學習數據分析？

這個問題之前有詳細寫過一篇文章傅一航：哪些人能做好數據分析？就好比學功夫一樣，既要有天賦也要有後天的努力，但我想後者占大部分，鐵杵也能磨成針。

六、如何系統地學習數據分析？

學習方法千萬種，關鍵是找到适合自己的，最好能夠結合你的工作遇到的問題來學習。

這裡我列舉一個經典的從0到1的入門方法：學習計劃 | 7周入門數據分析

第一周：Excel學習掌握

第二周：數據可視化

第三周：分析思維的訓練

第四周：數據庫學習

第五周：統計知識學習

第六周：業務學習

第七周：Python/R學習

七、最後

請再次問問自己，是否真的喜歡數據分析，能否忍受處理數據時的寂寞？如果是，那就宜早不宜遲，馬上開始行動吧。

再次強調：

1、把數據分析作為一種能力培養，讓自己在現在的團隊中展現出良好的數據分析能力，為你以後内部轉崗做好準備。如果内部轉崗不成，你可以考慮跳槽到我之前分析的行業中，但我強烈建議你還是需要把系統開發的編程能力學習好，并且對商業智能系統（BI和CRM）有一定了解，這也許是應聘數據分析的優勢。如果沒有數據分析經驗去應聘，相對會難一些，用人單位會考你統計和數據挖掘模型方面的知識，以及工具使用情況。

2、紮實學好一、兩門數據挖掘軟件，基于你已有得編程基礎，可以學SAS或者R，基本能夠滿足很大部分企業的需求。

3、多看多想多觀察，學習業務職能是這樣，細水長流，還需要不斷工作積累和廣泛的閱讀。

最後，希望你能夠成為你想成為的人！

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