隨著大數據的快速發展，數據分析師也成了近幾年的熱門行業，數據分析師的未來發展前景非常樂觀，作為一名數據分析師工作內容包括數據的採集、清洗、整理、分析、建模、挖掘、可視化等等。數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，能夠從數據中發掘出有價值的信息。

什麼是數據分析

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量數據進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮其數據的作用。數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。為決策層的決策提供有力的依據，對產品或服務的發展方向起到積極作用，有力推動企業的科學化、信息化管理。

數據分析，作為一個新的行業領域，正在全球迅速發展，它開闢了人類獲取知識的新途徑。

數據分析師如此搶手的原因何在呢？

最簡單的原因就是社會越發達，人們對數據的依賴就越多，無論是政府決策，還是公司運營，科學研究還是媒體宣傳，都需要數據支持。那麼，對數據有如此大的依賴，這就必然導致對數據分析的大量需求。因此，將數據轉化為知識、結論和規律，就是數據分析師的作用和價值。

這些數據分析師已經對業務有一定的理解，對業務也相對比較熟悉，更多幫業務方建立一套分析體系，或者更高級是做成數據產品。例如：營銷活動。分析師會告訴業務方，在活動前你應該分析哪些數據，從而制定恰當的營銷計劃。在營銷過程中，你應該看哪些數據，從而及時做出營銷活動調整。在營銷活動，應該如何進行活動效果評估。

數據究竟會龐大到什麼地步呢？

據國際知名諮詢公司估計，到2020年，全球每年產生的數據量將達到3500萬億GB，比如，用普通的DVD一張一張的摞起來，可以從地球摞到月球兩次。

面對這樣龐大的數據，對數據分析師的要求就不僅僅是單純做分析了，更重要的是與相關業務部門進行合作，將數據真正應用到業務中，根據實際的業務發展情況，識別哪些數據可用，哪些不適用，而不是孤立的在“真空環境”下進行分析。這就要求數據分析師不僅具備洞察數據的能力，還要對相關業務的背景有深入的瞭解，明白客戶或業務部門的需求，從而將數據信息化、可視化，最後轉化為生產力，幫助企業獲得利潤，這就是整個數據“供應鏈”，當然數據分析師也要理解這個“供應鏈”。

數據分析師需要具備的技能有哪些？

首先就是數據分析，“數據分析”是數據分析師最基本的技能。數據庫是第二大所需的技能，數據庫知識、基本的統計分析知識、EXCEL要相當熟悉，對SPSS或SAS有一定的瞭解，對於與網站相關的業務還可能要求掌握GA等網站分析工具，當然PPT也是必備的。第三種就是商業智能，商業智能是通過收集數據來影響業務決策的做法。最後需要建立數據倉庫，目的就是將大量數據組合到一個地方進行分析。

數據分析師的發展前景如何？

數據分析師的發展前景，不管是國內還是國外，數據以及大數據的有關人才都是達不到企業用人的需求，依據有關報告稱，在美國市場大數據人才和高級數據分析專家的人才缺口將在20萬左右，另外企業還需要150萬能夠提出正確問題和運用大數據分析結果的相關管理人才。

另外數據分析師的工作方向比較廣泛，數據信息廣泛分佈在各行各業，數據分析師也有不同的工作，可能就是做報表的，有做些偏ETL的，也有做行業研究的，也有做偏向數據挖掘的，具體做哪個跟崗位的要求有關，也跟自己的特點，能力有關。

數據分析師在職業的選擇上更加富有彈性，在工作內容強度上也不必像算法工程師一樣，埋頭苦幹，絞盡腦汁，更多的是碎片化的時間，也經常和業務打成一遍，不純屬技術，更有業務的樂趣，所以說數據分析師是最適合女生和新入行者作為入門大數據的職業。

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