当下数据分析这么火，是有道理的
来源：数据分析师 CPDA | 时间：2019-10-22 | 作者：admin
数据分析师为什么这么火？麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。“
确实，在商业迅速发展的今天，越来越多的领域都需要做数据分析，数据在人们的日常生活中也越来越普遍，所以数据也就变得越来越重要，现代社会几乎无处不需要数据，因此，处理数据的专家“供不应求”。
据统计，北京地区每天急需10000+的数据分析人才，1年经验的数据分析岗位大部分月薪在20k以上。
一家权威数据调研机构报告显示，到2025年中国数据人才缺口或将达到200万；中国商委会数据分析部的统计显示：未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1000万+。
自然，数据分析师可能将会是未来五年最稀缺最赚钱的职业。
那么数据分析师到底是干什么的呢？
怎么才能成为数据分析师？
哪些行业需要数据分析师？（划重点，选择适合你的领域很重要！）
大数据公司排名是怎样的？
今天就带大家从这几个方面了解一下数据分析师这个岗位：
01、数据分析师是做什么的？
数据分析师是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。金融，咨询，互联网，零售等各种领域都需要数据分析师。
下面举个零售行业的例子便于大家更直观地了解这个职业——
在美国仅次于沃尔玛的零售王国Target，针对孕妇有过这样的调研：分析师用电脑抓取25种商品的网上售卖数据，不断测试，发现——
怀孕中期，孕妇会大量购买免香型沐浴露，怀孕20周会大量购买镁钙锌等保健品；如果一个客户在3月购买了可可油沐浴露、大量镁钙锌保健品等，其可能分娩的时间是8月底；
>>基于以上发现，Target的分析师建立了一套打分系统，可以预测女性购物者的预产期，在各个阶段派送优惠券。
BTW，这里需要提一句的是，数据分析师其实有很多不同的叫法，大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师等，都是数据分析师哈，所以一定不要被title所限制。
02、怎么才能成为数据分析师
技能要求
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。
- 统计相关的数学知识：
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分项。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。
- 趁手的工具：
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分技能。
另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。对于数据挖掘工程师，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决。
- 编程语言：
对于初级数据分析师，要熟练掌握SQL语言，会写SQL查询，另外可以学习一下Hadoop和Hive查询；
学习掌握mysql，这是一个存储数据的东西，对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍；
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，学习新流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职有帮助。Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用，总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
除了以上的技能要求，一些软技能比如态度严谨负责，好奇心强烈，逻辑思维清晰，擅长模仿，勇于创新等也是数据分析师的必备素养，这里给大家放个华为数据分析师的JD描述：
招聘岗位：华为数据分析师
职位描述：
岗位职责：1. 设计数据平台的架构和功能 2. 参与核心模块的开发并能带领新人完成交付 岗位要求：1. 5年以上的BI工作经验 2. 2年以上的软件开发经验或运维经验 3. 精通SQL、python或R 3. 精通数据仓库建模
招聘岗位：沃尔玛数据分析师实习生
岗位要求：
▪中国或海外顶尖大学本科或以上学历，学习成绩优秀
▪统计学、数学、物理、工程、生物信息学、计量经济学、心理测量学、计算机科学专业优先
▪应届毕业生或具有1-3年相关工作经验的候选人
▪对基于数据的分析充满热情，具备成熟的分析和解决问题的能力
▪良好的中英文沟通能力，具有较强的团队合作精神
▪在压力下提供高性能，能够处理多个工作流
▪数据分析技能：
—精通python，精通pandas库
—精通excel和powerpoint
—能够使用各种数据库查询语言（如SQL Server）
—欢迎使用Spark和其他Hadoop生态系统库中的知识
2.选择适合自己的领域
这一部分是重点想跟大家说的，现在很多行业都需要数据分析，小伙伴们在求职的时候一定要找准自己的定位，选择适合自己的行业。
到底有哪些行业需要数据分析师？各行业的数据分析师有什么不同？薪资是怎样的？下边小编为你一一解答——
行业分布：
这个图可以让大家直观地看到，数据分析渗透到了各行各业。其中互联网；金融／投资／证券/咨询（泛商科领域）；计算机软件；快消这四大行业对数据分析人才的需求是最多的。
各行业的数据分析师有什么不同？
各行业的数据分析师都应该具备前边说的基本技能，但是不同行业也会有各自特殊的要求。下面的图列举几个行业数据分析师的不同工作内容——
图片来源于网络
所以，不同行业数据分析师的工作内容主要是在业务上有差异，所以在选择的时候要考虑到自身在什么行业有业务优势或者兴趣所在。
3.大数据公司的排名情况
目前全球大数据企业主要分为两大阵营。
一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。
另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，利用自身优势地位冲击大数据领域。
下面给大家整理了今年国内外大数据公司的排名情况
国内：
全球大数据企业TOP15排行榜
《IT时代周刊》发布了今年大数据企业TOP15，分别是：
1、IBM
2、惠普
3、Teradata
4、甲骨文
5、SAP
6、EMC
7、Amazon
8、微软
9、谷歌
10、VMware
11、业界新生代：Cloudera
12、Hortonworks
13、Splunk
14、10Gen
15、MapR
以上只是关于数据分析师的一部分内容，其他更多的内容比如数据分析师的晋升机制等小编会再写文章给大家介绍。
总的来说，数据分析目前是薪资待遇很好，且很有发展前景的岗位。建议感兴趣的小伙伴早点积累相关的实习经历，这样简历上也有能拿的出手的项目经历。因为不论是你们心水的互联网大厂BAT，还是咨询，金融领域的数据分析岗可都是很难进的。
