40多岁数据分析行业,数据分析师的职业发展

说实话，我并不相信数据分析本身。为什么不呢？先说数据分析的分解。大部分数据分析会花50%的时间记录数据，40%的时间和产品经理沟通:做AB实验和效果回归，10%的时间做探索性分析。现在在数据分析这个岗位上，你可以跳出来说不.但是这些工作其实大部分都是可替代的机械性工作。读写SQL数字是一件又脏又累的工作。人是可以得到数字的，雇一个做了五年数据分析的人和一个刚毕业写SQL的数据分析师基本没什么区别。

数据分析师的未来前景还是很不错的，熟悉的方向如下:1。数据开发方向:偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、仓库工程师。这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校的要求都比较高。2.分析方向:偏业务是指通过数据发现业务问题，洞察行业机会，通过数据产生的价值驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求不高。

CDA全球会员联盟的开放合作，进一步建立了企业会员与雇主之间的联盟，这种联盟是中立的，并逐渐成为国际认证的标杆。并于2017年7月29日成功举办了第四届CDAS中国数据分析师行业峰会。有超过170，000个破纪录的网站，有近5，000名申请人。7家直播机构提供在线直播，参与直播人数超过20万。国内最大的数据分析师行业峰会的称号实至名归。

数据已经开始在企业和社会中发挥越来越重要的作用。在这种大趋势下，数据分析思维不仅是数据分析师的“专长”，也是包括销售、营销、运营、策划、产品等在内的前端岗位。都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至后台财务、法务、人事等。还需要通过数据分析来提高自己的效率。可以说，如果你在企业工作，你以后会开始处理越来越多的数据。这时，数据分析就成了工作的必要条件。

过去写产品分析书、画产品原型、做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，在越来越多的公司里，如果产品不能用数据来支撑自己的工作，就无法获得任何资源来支撑。运营方面，更离不开数据。大到做一个活动，如何划分目标人群，不同群体的计划是什么，预计投入产出多少，都需要数据支撑；小到一个营销演讲，也是要分控制实验过不去的人来决定。

我在这里的第一个回答是，数据分析师绝对不是一个吃青春饭的行业。很多人说数据分析师的无知主要体现在:1。很累；2: 35岁以后，天花板出现，起不来；3.数据分析师是需要不断学习的行业。知识体系更新快，他们不学就会被淘汰。所有快速的技术变革都是青春饭，这个青春就是保持快速学习能力的时候。每个人的青春饭长短不一。而且这种深度和低级的技术，没有技术积累是不行的。当然要看市场情况。当这个市场突然萎缩的时候，也就是这个行业的人大量转行的时候。

全国30多个城市的企业有数据分析师岗位的人才需求，其中近一半产生于北京，居全国之首。前五名分别是:北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这个职业集中在北上广深四大一线城市，以及互联网和电商企业聚集地杭州。分析师是使用定性和定量调查方法收集相关信息，进行数据处理和分析，并形成决策报告的人。

数据分析师是指专门收集、整理、分析不同行业的行业数据，并根据数据做出行业研究、评估和预测的专业人士。近年来数据分析越来越受欢迎，更多的是行业背景的推动。对于一个公司来说，在创业初期更重要的是创新和成长。这个时候，公司需要的是市场、产品、开发的人员先去经营产品和业务。

我们先来看一些数据。招聘数据显示，数据分析师平均工资20k，应届毕业生平均月薪10 K，目前数据分析能力已经成为各行业必备的通用能力。研究表明，有数据分析能力的人比一般人多挣30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的两倍。数据分析师不仅在薪资上有巨大的优势，而且这个职位未来还会继续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询机构预测，2025年中国将需要多达220万数据人才。

我们调查了目前市场上数据分析师的数量。以boss直聘为例，第一张截图显示了成都数据分析师的职位需求数量，我们可以看到多个数据分析师的职位需求都在10k。在了解了数据分析师广泛的行业前景和行业薪酬之后，我们现在就来深入分析一下数据分析师的发展和提升。一般来说，初级数据分析师可以往两个方向发展:技术岗位和非技术岗位。

数据行业的每一个环节都需要专业人士来完成。因此，必须培养和造就一支掌握数据技术、管理和数据应用经验的专业数据建设队伍，目前，数据相关人才的缺乏严重阻碍了数据市场的发展。根据Gartner的预测，到2017年，全球将创造440万个与数据相关的工作岗位，25%的组织将设立首席数据官职位，与数据分析相关的岗位，需要能够综合驾驭数学、统计学、数据分析、机器学习、自然语言处理的复合型人才。