數據分析專業就業崗位？

非常好的。可以從事從數據類公司、咨詢公司到物流、傳媒公司等。數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Tim

數據分析專業？

就業前景非常好。

從市場上整個行業來看，數據分析師幾乎覆蓋了所有的行業，從數據類公司、咨詢公司到物流、傳媒公司等，應用特別廣泛，在人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略，所以大量招聘優秀的人才，所以發展空間也是相當不錯。

數據與決策分析就業前景？

數據分析的發展前景挺不錯的。因為每個企業都需要數據分析師，特別是集中在保險、銀行、電子商務企業、零售業等行業，而且數據分析師也可以跨行發展，只要肯學習以及有潛力的話，發展方向也是有不同的。

數據分析師是針對數據指標的分析以及解讀，簡單來說就是診斷企業現階段的業務發展情況，是不是符合預期的目標，達到的成效。數據分析師的崗位要求有以下三個方面：

1、了解相關的業務。也就是對企業的業務以及數據分析業務的了解，只有宏觀方面的概念形成了，數據分析工作才能更加的得心應手。

2、掌握相關的數據分析工具。數據分析過程中要使用到的數據分析工具很多，掌握一到二種的數據分析工具，也是數據分析師的必備技能之一。

3、良好的溝通技能。因為數據分析師的工作不是說一個人就可以獨立完成的，每個公司的需求不同，要求也不盡相同，數據分析師需要和各個部門、各個層面的員工做好溝通。

數據分析師就業前景怎么樣？

數據分析通常有兩種出路：對算法做深入的研究然后去做數據挖掘、對業務有比較深刻的理解然后轉去做業務。除此之外，無其他出路。

而說實話，我不看好數據分析本身這個崗位。為什么不看好？首先我們對數據分析的工作做個拆解。大部分的數據分析有50%的時間在取數，還有40%的時間在跟產品經理溝通：做AB實驗以及做做效果回歸，最后還有10%的時間在做探索性分析。現在在擔任數據分析崗的，可以跳出來說一說是不是。

可是上面這些工作其實大多是可以替代的，機械性的工作。看寫SQL取數這個活就是個臟活、累活，會的人都能取，雇一個干了五年的數據分析跟一個剛畢業的數據分析寫SQL基本沒啥區別。無非就是開始可能沒法做到100%準確性。

做AB實驗以及效果回歸這件事情，現在自助式的平臺越來越多了，等以后的這種自助式的AB平臺越來越成熟的時候，根本不需要數據分析師來干這件事情。產品經理想做實驗，傻瓜式的操作操作，實驗之后，想看數據，仍然是傻瓜式的操作。期間不需要任何分析師參與。

探索性分析這個活本來才應該是數據分析干得活，但是我知道在目前大部分的企業數據分析卻沒在干這個活。探索性的分析一般都要求過硬的技術能力，或者非常熟悉業務，兩者有其一才能發揮出探索性項目的價值。

最后，技術過硬的后來基本是去做算法的數據挖掘去了，因為他們發現在數據分析這個崗位因為不斷的取數需求磨滅人的意志。而且這些人過的會不錯，因為以前單純做數據挖掘的人，他們大多脫離業務。但是數據分析轉過去的對業務就更敏感。

業務過硬的就去做業務的產品經理了，因為本來業務能力就很強，數據意識也很強，卻需要跟著業務不強、數據不強的人后面聽他瞎指揮，誰能受得了。而且本身數據和業務的結合才能帶來更大的價值。所以數據分析轉過來的業務人一般也比正常的產品經理好一些。

所以，回到問題數據分析師的前景到底怎么樣。我的看法是：數據分析本身的發展前景不怎樣，但是有數據分析的經歷，走算法和業務兩個方向，以后發展都不會太差。