在这个数据驱动的时代，数据分析师已渐渐在各大行业占据了举足轻重的地位。那么数据分析师前景如何呢?现在就来看看吧。

数据分析师前景

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。

从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。

从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

数据分析师薪资水平

从一线城市平均薪酬来看，数据分析师的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的数据分析师则一般在15K/月-25K/月;数据科学家的年薪通常在40万以上是比较常见的。

而在数据科学家的范畴中，真正能洞察行业先机、把握关键预测的人，其收入也必然更为可观。

数据分析师入行必备技能

在这个数据驱动的时代，数据分析师已渐渐在各大行业占据了举足轻重的地位，这也使得越来越多的年轻人想要从事这个职业，那么在数据分析师的职业画像里，有哪些技能是入行必备的呢?我们可以分为两大类来看：硬技能、软技能。

1、入行必备硬技能

对于数据分析师而言，入行必备硬技能主要有以下几项：

①熟练掌握数理统计分析理论。

②熟练掌握SQL。

③熟练掌握Excel。

④R或Python语言可以二选一学习掌握。关于R，主要了解其命令行用法、掌握一些数据分析库包(如tidyr,dplyr,ggplot2);关于python，则可以主要了解其基本语法、函数和相关库包(如numpy,pandas,matplotlib,sklearn)。

⑤初步了解机器学习，能够理解一些常见算法的基本原理、用途和优缺点(如分类算法：贝叶斯、决策树;回归算法：线性回归、adaboost回归;聚类算法：K-means)

对于数据科学家而言，入行必备硬技能主要有以下几项：

①精通数理统计分析技巧及方法论。

②精通SQL、Excel、R或Python语言，或视工作需要针对性掌握专业数据分析软件。

③构建机器学习模型，并不断训练完善模型。

④熟练掌握企业级分析平台，例如KNIME。

2、入行必备软技能

对于想要进入数据分析行业的候选人而言，除了上述硬技能，还有三项软实力也是不可忽视的。

其一，需要具备强大的逻辑性、数据敏感性，以及善于发现问题、总结规律的能力。

其二，需要对自身所在行业有深刻的商业理解，不能仅局限于数据本身做出分析，当然这部分的要求针对数据科学家而言会更高一些，在数据分析的过程中，需要准确把握异常数据及数据所体现的趋势，结合公司业务及市场行情做出问题诊断及趋势预测。

其三，无论是数据分析师还是数据科学家，都必然需要呈现他们的数据分析结果，在这个过程中，呈现的方式就尤为重要了。这也是现在我们经常能听到“可视化报告”一词的原因，如何在将海量数据经过整理分析得出结论后，以准确、清晰、易懂而又美观的方式呈献给这些结论的阅读者并被对方准确理解，这才是让数据分析师们的专业能够产生现实意义的能力。