北京数据分析师怎么样

数据分析师以后前景怎么样？

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。

大数据分析师待遇

北京】数据分析师应届生工资12K左右,1-3年数据分析师平均工资17K,3-5年数据师平均工资在23K;
【上海】数据分析师应届生工资12K左右,1-3年数据分析师平均工资14K,3-5年数据师平均工资在21K;
【深圳】数据分析师应届生工资9K左右,1-3年数据分析师平均工资12K,3-5年数据师平均工资在22K;
【广州】数据分析师应届生工资9K左右,1-3年数据分析师平均工资10K,3-5年数据师平

数据分析师怎么样？

前景很好，虽然数据分析师是在互联网企业发展出来的，但是随着大数据的发展，越来越多的传统行业也认识到数据分析的重要性，赋予了更多数据分析师的职能。在招聘数据分析师的企业当中，可以很容易看到知名互联网公司、世界五百强的身影，并且需求量非常大。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

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技能要求

1、懂业务。

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

数据分析师就业前景

数据分析师就业前景如下：

从20世纪90年代起，欧美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。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k。

数据分析师发展前景：

从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。

从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

数据分析师有发展前景吗

数据分析师是在不同行业中，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、评估和预测的人员。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。越来越多的企业意识到数据和信息已经成为重要的智力资产和资源，数据的分析和处理能力成为企业日益倚重的技术手段，这也对数据分析师们提出了更高的要求。然而数据分析岗位的职业前景怎么样?数据分析师有哪些职业要求?需要具备什么素质呢?本节将对这些问题详细讲解。
在现在这个信息爆炸的时代，每分每秒都在产生大量的数据，数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰地了解到目前的现状与竞争环境，并且充分利用数据带来的价值，为企业进行风险评判与决策支持。通过数据分析和展现，呈献给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的有价值的报告。
所以，数据分析师绝不是简单IT人员，而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。据媒体报道，在美国，数据分析师平均年薪高达17.5万美元，而国内知名互联网公司，同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，平均薪酬约为9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为数据分析师需求量的城市。
现在，成功的互联网公司以及电子商务公司，不管是全球的还是中国的，都是利用数据做支撑，走在了以数据驱动企业增长的最前沿。数据分析在国内的发展以及众多企业对数据分析人才的需求增长，数据分析师已经被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

数据分析师的前景怎么样？就业好吗？

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。

在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。

数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。

初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。

1、算法工程师

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。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，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。

3、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。

最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要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。我们都知道只有在路很宽，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。

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，要先找到自己的方向，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。

目前国内的数据科学家岗位，主要分为哪几类，薪资怎么样？

从2021年开始，整个互联网行业进入了寒冬，企业老板们不再像以前那样大胆的招聘，而是纷纷勒紧腰带过日子。但是却有一个行业的岗位确实一枝独秀，需求旺盛。

我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的一切事，不论是在互联网中或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。

如果你学的是大数据相关专业，那么恭喜你，你的发展良机来了。你将有可能成为大数据科学家，年薪百万不是梦，走向人生巅峰。

目前国内的数据科学家岗位，大致可分为四类：数据开发、数据分析、数据挖掘、数据产品

简单介绍些这几个岗位的主要职责

数据开发：

1、负责数据收集、清洗和规约等工作；

2、提供面向业务的数据服务，完成数据指标的统计、多维分析和展现；

3、根据业务和产品情况，抽象业务逻辑，搭建和开发大数据平台。

数据分析：

1、负责业务日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

2、能根据实际业务完成较深入的专项数据分析，并形成数据分析报告

3、负责业务的数据体系建设和完善，挖掘业务机会，驱动业务增长

数据挖掘：

1. 应用机器学习，对海量数据进行挖掘，发现其潜在关系，指导业务发展；

2. 分析和挖掘公司项目中构建的数据体系和数据模型，优化和完善业务中的数据分析体系；

3. 统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型以解决具体业务的实际问题；

4. 部署算法并定期维护相关算法；

数据产品：

1.负责大数据、机器学习相关的产品优化迭代，包含产品的规划、需求分析、设计及整个生命周期管理工作。

2.负责分析多维度的用户行为数据，通过数据发现产品深层次的问题，持续优化产品。

3.协调跨部门、跨团队资源和支持，与业务方紧密合作，主导产品落地，驱动项目有节奏落地，达成产品与业务目标。

4.撰写维护产品及项目文档。

看看今年的钱景

以北京为例，我们一起来看看几个岗位2021年的薪资情况

1）数据开发

北京数据开发平均工资：¥ 23830/月，取自 10667 份样本，较 2021 年，增长 8.1%
2）数据分析

北京数据分析师平均工资：¥ 17900/月，取自 9453 份样本，较 2021 年，减少 21.6%
3）数据挖掘

北京数据挖掘平均工资：¥ 29430/月，取自 4613 份样本，较 2021 年，增长 23.3%
4）数据产品

北京数据产品平均工资：¥ 24930/月，取自 6298 份样本，较 2021 年，增长 8.6%

数据分析师好找工作吗，待遇怎么样

数据分析师的薪资待遇不一般来说要比同级的职位高很多，大多数都是在两成到三成。同时，数据分析师备受企业的重视。在众多的一线二线城市中，数据分析师的年薪都很高，所以想进入数据分析行业的朋友们不必担心数据分析的薪资高低。

并且现在科技发展的越来越快，使得数据分析发展的方向更多，数据分析人才会更加稀缺。尤其是在发展飞快的中国，会大力发展数据分析行业。由此可见，数据分析师的前景优渥。同时数据分析师的地位也不低，无论是在哪个行业都是如此，并且数据分析师是通用职业，很容易适应各行各业的数据分析职位。

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。

获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。

想转行的话，可以先评估一下自己的基础和专业背景，一般数学、统计学和计算机专业的，转行是最有优势的，其次是市场营销、电子商务、经济学等专业，这些专业也有一定的数据分析基础能力，转行也能比较快上手。

扩展资料：

数据分析师要求：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

CDA数据分析师的行业前景如何？

CDA课程方向就是偏业务,符合企业用人需求,学习后比偏技术人员更有竞争力,因为数据分析前提是真实业务场景,转行人员一定要加强行业知识学习和项目积累.

根据职友集网站统计，取自19145份样本，北京数据分析平均工资是15450元/月。选择朝阳行业至关重要，先积累工作经验。现在互联网、 金融、通信、电子商务、数据服务等行业，数据分析相关岗位占据重要地位，数据分析相关工作薪酬逐年走高。