數據分析師是在不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的人員。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了專門的數據分析部門。越來越多的企業意識到數據和信息已經成為重要的智力資產和資源，數據的分析和處理能力成為企業日益倚重的技術手段，這也對數據分析師們提出了更高的要求。然而數據分析崗位的職業前景怎么樣?數據分析師有哪些職業要求?需要具備什么素質呢?本節將對這些問題詳細講解。

1.數據分析師的發展前景
在現在這個信息爆炸的時代，每分每秒都在產生大量的數據，數據分析師能夠在海量的數據中使企業清晰的了解到目前的現狀與競爭環境，并且充分利用數據帶來的價值，為企業進行風險評判與決策支持。通過數據分析和展現，呈獻給企業決策者的將是一份清晰、準確且有數據支撐的有價值的報告。

所以，數據分析師絕不是簡單IT人員，而是可以參與制定企業發展決策的核心人物。據媒體報道，在美國，數據分析師平均年薪高達17.5萬美元，而國內知名互聯網公司，同一級別的數據分析師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%，平均薪酬約為9724(取自1139份樣本)，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為數據分析師需求量前十的城市。

現在，成功的互聯網公司以及電子商務公司，不管是全球的還是中國的，都是利用數據做支撐，走在了以數據驅動企業增長的最前沿。數據分析在國內的發展以及眾多企業對數據分析人才的需求增長，數據分析師已經被媒體稱為“未來最具發展潛力的職業之一”。

2.數據分析師的職業要求
要想成為一名專業的數據分析師，就需要滿足數據分析師的職業要求。數據分析師的職業要求可以總結為以下幾個方面。

（1）掌握統計相關的數學知識
和統計相關的數學知識是數據分析師需要具備的基礎知識，數據分析師可以根據自己的能力和水平學習相關的統計學知識，初級數據分析師和高級數據分析師需要對統計學知識掌握的程度是不一樣的。

如果你是初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力就可以，如果了解常用的統計模型算法那會是你的加分項。

對高級數據分析師來說，只了解基礎的統計學知識是不夠的。統計模型的相關知識是高級數據分析師必備的能力，最好對線性代數(主要是矩陣計算相關知識)也有一些了解。

（2）掌握數據分析工具
“工欲善其事，必先利其器”，要成為一名合格的數據分析師，會使用數據分析工具非常重要。這里所說的工具也就是數據分析軟件，例如Excel、SPSS、SAS等。由于Excel通用性強、使用門檻低、功能強大，所以深受數據分析人員的喜愛，也是數據分析師必須掌握的一個數據分析工具，本書所涉及的數據分析內容均使用Excel進行講解。當然，數據分析師也可以根據自己的能力選擇性的掌握SPSS和SAS等進行高級數據分析的工具。

對于初級數據分析師來說，掌握Excel是硬性要求，必須能熟練使用數據透視表和公式，會使用VBA(一種宏語言)的話則是你的加分項。

對于高級數據分析師來說，使用數據分析工具是核心能力。VBA是必備技能，至少熟練使用SPSS/SAS/R其中的一種，可以根據具體情況選擇掌握其他分析工具(MATLAB)。

不過，電商數據分析人員除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地軟件外，還需要掌握像生意參謀、京東商智等專門的電商數據獲取和分析工具。

（3）理解業務
對業務的理解是數據分析師所有工作的基礎，無論是數據獲取方案、指標的選取還是得出最終結論，都依賴于數據分析師對業務本身的理解。

但是要學習和掌握業務知識需要長時間的積累，成為業務專家非常不易，數據分析師則是在業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則在數據分析工作中誰指導誰都是個問題。

學習業務知識的方法有很多，以前的分析報告和取數案例都可以拿來研究，當然這也是一個循序漸進的過程。

（4）掌握數據分析方法
做數據分析一定要了解數據分析的方法、應用場景、使用過程以及優缺點，能夠根據具體情況在實際工作中靈活應用，確保數據分析工作能夠有效開展。

基本的數據分析方法有：平均分析法、分組分析法、對比分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價分析法、矩陣關聯分析法等。

高級的數據分析方法包括：聚類分析法、回歸分析法、類別分析法、因子分析法、對應分析法等。

在做數據分析時，應該在明確目的的前提下選擇適合的分析方法。

（5）了解基本設計原則
數據分析師需要通過圖表把自己的分析結論和觀點展現出來，根據相關的設計原則對圖表進行調整，可以使數據分析結果一目了然。