数据分析师的前途何在？

1. 数据分析师的前途何在？

2. 女生转行做大数据分析师怎么样？

女生转行做大数据分析师是可以的，大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

1、统计概率理论基础。这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

2、软件操作结合分析模型进行实际运用。关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

3、数据挖掘或者数据分析方向性选择。其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

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3. 数据分析师这个工作累吗？经常加班吗

数据分析师需要储备大量的知识，需要具有信息、数据敏感，具备数据分析或数据挖掘的综合能力，承担的责任也是非常重大的。

数据分析师这只是一个职业，工作累不累和公司行业有很大关系，当然个人技能熟练程度有一定的关系，刚开始从事这一职业同学初期需要不断的学习，这时相对来说会累一些。

如果有同学想要了解怎么学习数据分析，建议到CDA了解一下，其认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括中国电信、联 通、中国人民银行、中国银行、中国烟草、国家电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等，其与国际知名考试服务机构 Pearson VUE 合作，认证考点覆盖全球。CDA全球会员联盟开放式合作进一步建立企业会员与雇主联盟，具备中立性并逐步成为国际化认证标杆。

4. 数据分析师的就业前景如何？

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。

5. 数据分析师女生适合做吗,女生做有没有前途

女生还是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理操作，这些都不算太难。数据挖掘要用到Python，通过爬虫进行数据抓取，可以进行股票分析等等。

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。

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6. 数据分析师这行业好做吗？

无论哪个行业，没有一个岗位是简单的，必须付出一定的努力。这一点是肯定的。现如今越来越多的人们从事这一行业，是由于市场空缺较大，薪资较高。当然付出与回报都是成正比的。

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。另外一些数据基础建设，比如指标体系、报表体系，它对于业务到底带来的价值，很难说清楚。所以数据分析师经常头疼怎么做工作汇报。

数据分析师对分析能力的要求比较高，分析师的日常工作就是拿到一个复杂的问题之后，梳理清楚问题的脉络，通过各种思维模型最终找到问题的根源和解决方案。生活中，分析能力也能够帮助你更好地生活。

另外，也正是最主要的，就是技能过硬，对很多信息又比较敏感，能很快发现数据间的内在联系，给出有指导性的建议，那么，在这个行业，就能有比较快的成长，并且能越做越轻松。

总之数据分析师作为应届生的第一份工作是还是比较好的。未来的选择比较多样，而且掌握了通用的分析能力，人生会更加顺畅。

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7. 数据分析师这个职业的前景如何？女生做数据分析师会不会很累呢？

女生做数据分析师会很累，下面详细说一下！做数据分析通常有两种方式:一是对算法进行深入研究，然后进行数据挖掘;二是对业务进行深入了解，然后进行业务。


说实话，我并不相信数据分析本身。为什么不呢?让我们从数据分析的分解开始。大多数数据分析将花费50%的时间记录数据，40%的时间与产品经理沟通:做AB实验和效应回归，10%的时间做探索性分析。现在处于数据分析岗位的位置，可以跳出来说不。
但这些工作中的大多数实际上是可替换的机械工作。读写SQL取号这个工作是一项脏活、累活，人可以取号，雇一个做了五年数据分析的和一个刚毕业的数据分析写SQL的基本没有区别。只是一开始可能不是100%准确。探索性分析是数据分析应该做的工作，但我知道大多数企业数据分析现在还没有做。探索性分析通常需要强大的技术技能或良好的业务知识，这两者都可以使探索性项目有价值。最后，技术过硬的后来基本上都去做算法数据挖掘了，因为他们发现在数据分析这个岗位上因为不断的需求扼杀了人的意志。这些人会没事的，因为过去只做数据挖掘的人，他们大部分都破产了。但事实证明，数据分析对商业更加敏感。

业务优秀的做业务的产品经理，因为原来业务能力很强，数据意识也很强，但需要跟着业务走的不强，数据不强的他背后听命令，谁能受得了呢。而他们自己的数据和业务的结合可以带来更大的价值。所以做数据分析的业务人员通常比普通的产品经理更好。
那么，回到数据分析师的未来何去何从的问题上。在我看来，数据分析本身的发展前景并不是很好。但是有了数据分析的经验，如果我走算法和业务两个方向，未来的发展不会太糟。

8. 数据分析师女生做累么

女生是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。

现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理操作，这些都不算太难。数据挖掘要用到Python，通过爬虫进行数据抓取，可以进行股票分析等等

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。

根据美国劳工部预测，到2020年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

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