1.5 數據分析師的前景和發展

1.適合哪些行業

現在基本上所有的企業都需要做數據分析。

電信行業，通過數據分析可以更好地發現用戶的使用規律，給用戶量身定制通話套餐，同時也可以發現潛在的用戶。

銀行業，利用數據分析可以更全面地對用戶進行價值評估及風險評估，這對發展優質客戶及減少違約風險都有非常大的幫助。

互聯網行業是數據分析師的重大需求地，這些經常被用戶使用的APP擁有大量數據，需要用數據分析方法挖掘出數據的價值。

傳統零售業，美的、立白、屈臣氏等企業也在大批招聘數據分析師，零售業的分析需求主要是發現潛在用戶，以及維持即將要流失的用戶。

2.技術要求

從初級分析師到高級分析師甚至專家，要求逐級遞增。

（1）初級數據分析師：大多為剛畢業的應屆畢業生或者工作1～2年的新人，能初步根據業務需求提取簡單的數據、制作報表，還可以針對業務人員的問題做簡單的數據分析，工具以Excel和SQL為主。

（2）高級數據分析師：大多為工作3年左右的數據分析師，基本能獨當一面，可以根據業務需求熟練地提取數據，并且還能根據自己的經驗，向業務方提出相應的建議。

專題分析方面，高級數據分析師可以自驅動地針對業務可能存在的機會和問題做一些專題的分析，熟練地使用機器學習建模的方法和常規的數據分析方法。比如，常用的分類算法，如KNN、決策樹、邏輯回歸、隨機森林等；常用的聚類方法，如k-means、DBSCAN等；常用的時間序列算法，如Arima等；常用的數據統計方法，如漏斗分析法、對比分析法、5W2H、麥肯錫邏輯樹分析法、留存分析法、用戶畫像分析法等?？梢詼蚀_地把業務問題轉化為數據分析可以量化和歸因的問題，并且把分析的結果很好地進行可視化。

（3）數據分析專家：除了具備高級數據分析師的技能，數據分析專家對業務有更深的理解，具有很強的業務敏銳度，可以把數據分析的價值和業務緊密地聯系起來。數據分析專家已經可以深刻影響業務方的決策。

在項目把控方面，能夠為數據分析結論的落地協調各個部門的資源，在多個項目并行的同時，能夠清晰地把控每一個項目的進度，能夠清晰地對準分析的方向，做到每一個時間點都能夠有明確的產出。

3.發展前景

數據分析師的職業發展，總體來說主要有以下幾條路線。

（1）數據分析師專業路線，成為數據分析專家，成為一個專業方向的專家。

（2）轉向管理方向，成為數據分析組長或者總監，來管理一個組或者一個部門。

（3）轉向其他方向，數據分析是與業務緊密聯系的工作，所以也可以轉向產品運營或者數據產品方向。