随着大数据的快速发展，数据分析师也成了近几年的热门行业，数据分析师的未来发展前景非常乐观，作为一名数据分析师工作内容包括数据的采集、清洗、整理、分析、建模、挖掘、可视化等等。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，能够从数据中发掘出有价值的信息。

什么是数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥其数据的作用。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。为决策层的决策提供有力的依据，对产品或服务的发展方向起到积极作用，有力推动企业的科学化、信息化管理。

数据分析，作为一个新的行业领域，正在全球迅速发展，它开辟了人类获取知识的新途径。

数据分析师如此抢手的原因何在呢？

最简单的原因就是社会越发达，人们对数据的依赖就越多，无论是政府决策，还是公司运营，科学研究还是媒体宣传，都需要数据支持。那么，对数据有如此大的依赖，这就必然导致对数据分析的大量需求。因此，将数据转化为知识、结论和规律，就是数据分析师的作用和价值。

这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。

数据究竟会庞大到什么地步呢？

据国际知名咨询公司估计，到2020年，全球每年产生的数据量将达到3500万亿GB，比如，用普通的DVD一张一张的摞起来，可以从地球摞到月球两次。

面对这样庞大的数据，对数据分析师的要求就不仅仅是单纯做分析了，更重要的是与相关业务部门进行合作，将数据真正应用到业务中，根据实际的业务发展情况，识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立的在“真空环境”下进行分析。这就要求数据分析师不仅具备洞察数据的能力，还要对相关业务的背景有深入的了解，明白客户或业务部门的需求，从而将数据信息化、可视化，最后转化为生产力，帮助企业获得利润，这就是整个数据“供应链”，当然数据分析师也要理解这个“供应链”。

数据分析师需要具备的技能有哪些？

首先就是数据分析，“数据分析”是数据分析师最基本的技能。数据库是第二大所需的技能，数据库知识、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉，对SPSS或SAS有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握GA等网站分析工具，当然PPT也是必备的。第三种就是商业智能，商业智能是通过收集数据来影响业务决策的做法。最后需要建立数据仓库，目的就是将大量数据组合到一个地方进行分析。

数据分析师的发展前景如何？

数据分析师的发展前景，不管是国内还是国外，数据以及大数据的有关人才都是达不到企业用人的需求，依据有关报告称，在美国市场大数据人才和高级数据分析专家的人才缺口将在20万左右，另外企业还需要150万能够提出正确问题和运用大数据分析结果的相关管理人才。

另外数据分析师的工作方向比较广泛，数据信息广泛分布在各行各业，数据分析师也有不同的工作，可能就是做报表的，有做些偏ETL的，也有做行业研究的，也有做偏向数据挖掘的，具体做哪个跟岗位的要求有关，也跟自己的特点，能力有关。

数据分析师在职业的选择上更加富有弹性，在工作内容强度上也不必像算法工程师一样，埋头苦干，绞尽脑汁，更多的是碎片化的时间，也经常和业务打成一遍，不纯属技术，更有业务的乐趣，所以说数据分析师是最适合女生和新入行者作为入门大数据的职业。

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