做数据分析有前景吗？

当然有前景的。

每个行业都有发展前景，只是看你自身的技能情况或者关系人脉、软实力方面是否到位，不同的行业要求不一样。作为数据分析领域而言，属于IT行业，看的是你的专业技能；只要你技能过硬，就能在行业里有所建树；同样的，如果你技能不过关，数据分析对于你而言就没有发展前景。

一、数据分析行业是有发展前景的

作为信息爆炸的21世纪，互联网深入了我们的生活和工作各个领域，我们也习惯了通过网络搜索信息和各种数据，比如美食、旅行、工作相关……而我们的所有网络行为也成为了互联网的数据被收集着，让互联网掌握了我们的兴趣和习惯、不同阶段关注的事物，并得到相应的信息推送。这些就是我们常说的数据。

随着大数据时代的到来，基于云计算技术的成熟，我们的数据被更广泛的利用于各种商业盈利的基础，很常见的就是电商平台的数据利用，你是否也常常在一个固定时间内收到你当时正关注或者需要的商品呢？这就是数据被开发分析出来的结果，而数据分析也逐渐被更多企业重视，从电商行业到金融、物流、交通等等。

据中国大数据产业发展白皮书有关数据统计：到2023年，我国大数据产业规模将超过10000亿元。而目前国内数据分析师从业者仅有50万左右，数据预测在未来的3到5年，人才缺口将达到150万。

说得再多，不如直接上就业数据来得直白：

数据分析岗位薪资：数据分析师全国平均薪资¥24,849/月；应届生平均薪资¥9,040/月；工作一两年¥15,570/月。从2021年开始，数据分析岗位的薪资直接成倍的上涨，数据分析也是在这一年开始被更多人了解，吸引更多的年轻人加入数据分析职业。

数据分析招聘岗位：招聘网站3月最新岗位需求数量约60K+。虽然招聘岗位数量看起来并不多，但也不影响数据分析的火爆，因为开始让更多人熟知是在疫情期间，也才三年左右的时间，而未来还很长。只要我们还生在互联网时代，还在数字经济时代背景下，数据永远都会存在，只是数据的“主人”会随着互联网的进一步发展发生变化。

政策支持，数字化经济发展的需要。发展数字经济是当下和未来的主流趋势，政府大力支持大数据产业的发展。在十四五规划中，数字化经济的发展，加快建设数字中国，促进社会的数字化、智能化转型等等。这些政策规划的落地实施，都迫切需要数字化人才的加入。在疫情的这三年，数字化时代的呼唤更为强烈，而数据分析作为数字化的重要组成部分，未来更是前途无量。

老话说得好，三百六十行，行行出状元。每个行业都有优秀的人才，中等的人才和平庸的人才，还包括被淘汰的人才。

优秀者是如何让自己成为优秀的？

相信很多人都知道鸭子定律吧，我们平时一眼能看到的是鸭子在水面上慢条斯理的游动，很优雅惬意的感觉，却看不到水下面那双不停摆动的双脚。任何一个优秀的人都需要通过自己的努力才能变得优秀，笨鸟也可以先飞，聪明的人也会变得愚蠢。

面对竞争激烈的IT行业，有明确目标，并愿意努力提升自己的人，往往都能变得更优秀。最直接的体现就是在收入上面，其次就是职业发展路线，升职加薪这些直接的体现，最后是内在的丰富，生活水平的提升等等。

中等和平庸是大多数人的常态

优秀是相对的，人外有人山外有山。我们大多数人都是过着每天上班、下班的固定生活模式，当然数据分析岗位也会偶尔加班，比如业务繁忙的时候，电商公司需要每天公布销售数据这类的。专业技能方面不能说是行业专家，但是能完成岗位需要的职能，然后也能随着岗位技术的要求或者自身也想学习提升自己，整体的业务能力能满足公司的要求。

淘汰者为何还说是人才，因为他不擅长数据分析，或者是顺利入行了，但是不能跟着行业技术或者岗位需求的变化而改变提升自己，这也是很多IT人35岁前被淘汰的主要原因。但不代表他不擅长其他领域，或许在传统行业能找到自己的位置，不能轻易否定一个人，是金子总会发光。

但所有的前提都是需要你自己培养自己的技能，而不是选择“躺平”，等待天上掉馅饼。

行业有发展前景，人也要有符合要求的能力才能吃到行业的“红利”

所以，做数据分析肯定有前景的前提是，你需要掌握好数据分析的技术，下面以我们北大青鸟天府校区的数据分析专业内容为例给感兴趣的小伙伴一些学习参考。

第一步是熟悉并掌握数据分析的常见工具：

Excel：20个常见函数的实操应用、数据透视、数据可视化；

PowerBI：搭建商业智能报表，Excel、MySQL数据连接获取、AIPL模型人群可视化、RFM电商用户行为人群结构分析、高级可视化；

SQL语言：快速处理数据，字段的数据类型、表单查询（单表、多表、联合、符与子查询）、SQL解决业务问题三步法；

Python：Python入门（元组、列表、字典、读取、条件、载入、格式转换等等）、Python可视化、Python业务应用等等

同时对于IT行业而言，还有一个需要注意的是技术的更新迭代速度很快，数据分析的工具在未来还会有新的更新变化，出现新的工具等，要想在岗位上继续发光，你的学习脚步就不能停下来，需要关注这行业的变化、技术的变化。行业精英总是很缺乏的，作为大多数的我们只有努力的学习提升自己向精英看齐。

如何成为优秀的数据分析师的第二步：培养分析思维，掌握数据分析方法

数据单看并没有特殊的意义，只是一串数字而已，但是加入了各种分析思路和方法，就能变成我们想要的有价值的数字、发展趋势、问题所在。所以，数据分析的重点其实是在分析上面，简单数据统计筛选清洗，Chat GPT就能帮我们完成。从技术上来说，随着工具的发展，数据分析在未来会变得越来越容易。

但数据的分析过程是复杂的，灵活的，不能够完全的实现自动化，至少在可见的未来还无法实现，被替代。通过数据分析找到业务问题并给出解决方案才是数据分析岗位的核心竞争力。

数据分析方法：

十大数据分析方法：1.多维度拆解分析方法、2.对比分析方法:和谁比?有哪些比较维度?、3.假设检验分析方法:业务流程法和4p营销理论、4.相关分析方法:深入分析问题，区分问题优先级、5.群组分析方法:同期群分析、群组分析表格、6. RFM分析方法:用户分类，精细化运营、7. AARRR模型:快速实现用户增长:啊哈时刻和峰终定律、8.漏斗分析方法:定位业务问题和预估数据、AIPL 模型、9.回归分析方法:提出可以落地的建议、预测和分配资源、10.逻辑树分析方法:如何简化分析复杂问题，费米问题、领导力思维方式

指标体系搭建：1.理解数据:如何对数据高效分类?、2.用户数据指标:关注新增、活跃和留存、3.行为数据指标: PU. UV. K因子等、4.产品数据指标: GMV, ARPPU, ROI等、5.推广付费指标: CPM、CPC, CPA的区别、6.指标选择:如何找到业务的北极星指标?、7.定义指标体系:从不同维度梳理业务、8.指标体系的作用:发现业务问题并改进业务、9.建立指标体系:如何找到各级指标并不断更新?

数据分析报告：1.数据分析报告的概念、常见类型、载体、2.数据分析报告的目的、3.整理数据需求: 5W2H方法、4.数据分析报告的写作结构:金字塔原理、MECE方法、5.数据分析报告的表达结构: SCOA方法

所有的数据分析工具和分析方法思维都需要结合实际的业务才能体现出它的价值。很多人会认为数据分析师不能为公司创造直接的价值，只能提供一堆数据而已。作为数据分析师而言，也需要避免闭门造车的情况出现，主动的深入了解业务，与业务部门多交流沟通，了解业务的实际进展情况，做出有效的数据分析报表，间接或直接的为公司创造价值。培养数据敏感性，通过数据看到背后的原理、产生的原因，能够发现公司业务上的问题。闭环思维思考问题，现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，不仅要发现问题，也要解决问题。

不同的行业企业，对于数据分析岗位的要求不一样，还有的只是需要单纯的海量数据分析；有的需要进行问题分析挖掘，并给出解决方案；有的需要对市场变化趋势预测，给出业务发展的方向等等。

面对用人单位的不同需求，作为数据分析师而言，我们要紧跟行业技术发展和业务发展，掌握好技能并学习提升自己，同时也给自己做好职业规划。从初入职场的数据分析专员，到工作两三年的数据分析师，三到五年成为能独挡一面的资深数据分析师，甚至是数据分析专家。