明知故問 | 2020熱門職業——數據分析師前景如何?

網際網路下半場,企業的數位化轉型已經成為必由之路。

當辦理登機牌可以自助完成，當過安檢開了人臉識別通道、當ETC已經在取代人工崗亭、當智能客服在逐步替代人工、甚至連外賣小哥也面臨無人配送的挑戰……

近兩年的信息革命來的悄無聲息，乍看已經翻天覆地。最直接體現就是越來越多的智能化設備逐步取代人類，成為我們社會的一個組成部分。

在這樣的一個大趨勢下，未來每一個人的工作都會與智能設備有交集，而這所謂的「交集」正是由數據組成的。而各行業的網際網路化也會讓業務數據開始增多，更多的業務決策將基於數據。

所以對於每一個人而言，未來與數據打交道的頻率和機會會越來越多，因此數據分析思維可以說是未來任何工作中最核心的競爭力之一。而作為與數據打交道最密切的職業——數據分析師，在大數據時代，他們是否也迎來了黃金就業期?本期前瞻經濟學人明知故問欄目邀請到行業專業機構一起探討。

中企人力 人事經理Crystal：

What——何為數據分析師?

關於數據分析師職業，從不同的視角切入，業界有各種分類和理解，但總的來說主要可以分為三類：數據分析師、數據科學家以及數據工程師。

首先是數據分析師，這是數據分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予數據分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、資料庫分析師等等。但萬變不離其宗，所有數據分析師的最主要職能都是針對問題或需求，去獲取、清洗、分析數據，並呈現數據分析結果，輔助企業做出判斷或決策。

再者，是數據科學家，某種程度而言，這是數據分析師的進階版。與數據分析師不同是：其一，他們精通優化。不是優化數據，而是優化分析數據的模型和工具，他們往往都非常熟悉機器學習，可以構建機器學習模型，並基於大量的數據分析結果不斷完善機器學習模型;其二，他們重在預測。如果說數據分析師是基於歷史和當前數據分析眼下的問題，那麼數據科學家就是在前者的基礎上深挖異常原因和趨勢走向，對關鍵問題作出解答。

第三，是數據工程師，相對於前兩者在數據分析和應用能力方面的側重，數據工程師則更需要資料庫設計、編程開發的能力。他們搭建用於數據傳輸的API，設計、構建、安裝、測試、維護數據管理系統，保障數據的存儲及傳輸，為數據分析師和數據科學家提供穩定有效的分析環境。

鑑於本期話題更主要的是圍繞數據的分析與應用，而數據工程師的專業能力更傾向於軟體開發類，因此今天，我們將著重圍繞數據分析師和數據科學家來聊一聊他們的必備技能與職業發展前景。

How——入行技能裝備需多少?

在這個數據驅動的時代，數據分析師已漸漸在各大行業佔據了舉足輕重的地位，這也使得越來越多的年輕人想要從事這個職業，那麼在數據分析師的職業畫像裡，有哪些技能是入行必備的呢?我們可以分為兩大類來看：硬技能、軟技能。

1、入行必備硬技能

對於數據分析師而言，入行必備硬技能主要有以下幾項：

①熟練掌握數理統計分析理論。

②熟練掌握SQL。

③熟練掌握Excel。

④R或Python語言可以二選一學習掌握。關於R，主要了解其命令行用法、掌握一些數據分析庫包(如tidyr,dplyr,ggplot2);關於python，則可以主要了解其基本語法、函數和相關庫包(如numpy,pandas,matplotlib,sklearn)。

⑤初步了解機器學習，能夠理解一些常見算法的基本原理、用途和優缺點(如分類算法：貝葉斯、決策樹;回歸算法：線性回歸、adaboost回歸;聚類算法：K-means)

對於數據科學家而言，入行必備硬技能主要有以下幾項：

①精通數理統計分析技巧及方法論。

②精通SQL、Excel、R或Python語言，或視工作需要針對性掌握專業數據分析軟體。

③構建機器學習模型，並不斷訓練完善模型。

④熟練掌握企業級分析平臺，例如KNIME。

2、入行必備軟技能

對於想要進入數據分析行業的候選人而言，除了上述硬技能，還有三項軟實力也是不可忽視的。

其一，需要具備強大的邏輯性、數據敏感性，以及善於發現問題、總結規律的能力。

其二，需要對自身所在行業有深刻的商業理解，不能僅局限於數據本身做出分析，當然這部分的要求針對數據科學家而言會更高一些，在數據分析的過程中，需要精準把握異常數據及數據所體現的趨勢，結合公司業務及市場行情做出問題診斷及趨勢預測。

其三，無論是數據分析師還是數據科學家，都必然需要呈現他們的數據分析結果，在這個過程中，呈現的方式就尤為重要了。這也是現在我們經常能聽到「可視化報告」一詞的原因，如何在將海量數據經過整理分析得出結論後，以精確、清晰、易懂而又美觀的方式呈獻給這些結論的閱讀者並被對方準確理解，這才是讓數據分析師們的專業能夠產生現實意義的能力。

Why——職業前景知多少?

在一切都在走向智能化的今天，數據分析職業無論是就其資源的集中性，還是專業的前沿性，都會給它帶來多元而蓬勃的發展前景。我們可以從以下三個方面來簡要分析一下。

1、關於職業發展平臺

就數據分析本身的特點而言，需要設立數據分析崗位的行業通常是比較接近時代發展前沿的，或者企業本身的規模已經發展到相當的程度，又或者具備受眾對象極其廣泛的特點，例如涉及公共事業或民生政策。因此，數據分析師本身所處的職業發展平臺往往會在規模、資源、技術、資金等方面都具有較大的優勢。例如網際網路、金融、BAT等數據平臺企業，以及其他數據驅動的非數據公司都會需要大量優秀的數據分析師或數據科學家。

網際網路公司基於對用戶洞察、數據提取、實時數據分析的需求;金融類公司基於對發展數據基礎設施、離線數據分析的需求;BAT等數據平臺企業基於對強大的機器學習、數據分析能力的需求;其他數據驅動的非數據公司，則因為需要通過數據分析優化產品，提成產品競爭力，因此對於大數據的獲取、處理、分析、可視化報告的呈現都漸漸成為剛需。

2、關於職業發展方向

在數據分析行業內，職業路徑的發展大致分為兩種。其一是向專業型發展，在技術層面不斷深挖，在算法、模型等方面精益求精，為分析工具的優化革新做出貢獻;其二是向「數據+方案」型發展，在具備紮實的數據分析技術基礎上，結合企業、市場需求，進行數據分析，抓住關鍵問題，深挖原因並做出預測，提供解決方案。第二種方向的數據分析師在職業發展前景中會有更多的可能性，比如很多數據分析師基於他們強大的數據分析能力以及精深的商業理解，轉型從事產品、運營、業務的管理崗、技術項目管理、戰略專家也都是很成功的。

3、關於薪資水平

從一線城市平均薪酬來看，數據分析師的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的數據分析師則一般在15K/月-25K/月;數據科學家的年薪通常在40萬以上是比較常見的。而在數據科學家的範疇中，真正能洞察行業先機、把握關鍵預測的人，其收入也必然更為可觀。

More——其他擇業建議

如今，在人工智慧快速發展的背景中，大量基礎性、規律性強的工作都開始漸漸能夠被機器所取代，各項職業會迎來「終極優化模式」，隨著人工智慧的發展，有些看似需要思考，需要分析的工作也漸漸在機器自我學習的進化下面臨被取代，那麼數據分析師的崗位是否也面臨著這個危機呢?

其實，過分的擔憂是不必要的。就我國目前的數據分析行業發展程度而言，即使對大數據的應用越來越廣泛，但無論在整體技術水平、應用環境，還是國民意識、商業環境等各方面都仍然距離世界頂尖程度還有相當的差距。數據分析行業在其專業技術上的前沿性正是這個時代通往不斷智能化道路上的關鍵工具之一。因此，單就行業本身的發展需求而言，也還遠沒有到它的夕陽期。

我們在做職業生涯規劃時，除了對職業的終極優化模式進行描繪外，也要綜合自身黃金職業生涯時間段考慮。在通往職業終極優化模式的實踐中，所產生的那些崗位都是非常有價值的。

(機構觀點 以上)

職業綜合評價：★★★★☆

綜合上述機構觀點，可以看出數據分析師就業前景潛力很大。從整個行業來看，數據分析師幾乎覆蓋了所有的行業，從數據類公司、諮詢公司到物流、傳媒公司等，無一不滲透著數據分析的內容。在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜誌譽為「21世紀最熱門五大新興行業」，可以預測，未來中國對數據分析師的需求將呈井噴之勢。

相關專業推薦高校

而大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。如果你想從事數據分析師職業，作為沒有經驗的應屆畢業生，那用人單位通常會要求具有數學、統計學、金融經濟學、計算機等教育背景。

以數學專業為例，根據教育部學位與研究生教育發展中心最新發布的第四輪數學專業學科評估結果可知，全國共有129所開設數學專業的大學參與了排名，其中排名前3的大學是北京大學、復旦大學、山東大學，以下是數學專業考研學校排名TOP20，是目前比較權威的排名數據，供大家參考：

(來源：大學生必備網)

中企人力：上海中企人力資源諮詢有限公司長期專注於人力資源服務領域，至今已擁有近二十年的專業經驗，在人事外包、招聘獵頭、財稅諮詢、商務諮詢、法律服務、企業培訓等業務領域樹立了流程標準化的行業標杆。

中企人力近年來實行跨地區的發展戰略，已分別在北京、廣州等多個大中型城市開設分公司，服務覆蓋包括省會城市與二級地市在內的100多個城市和地區，以日臻完善的戰略布局和服務架構向廣大用工單位提供全面的人力資源解決方案和全國連鎖性的專業服務。

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