大数据分析，告诉你数据分析师的前景

一、 猎聘网职业大数据分析简介

猎聘网，专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。

二、 数据分析师人才需求的形势

从猎聘网的中高端职位数据来看，2015年数据分析师职位需求呈现“井喷式”增长，11月份需求量就超过4185个，占所有职位数的比例也得到持续攀升。可见，“数据驱动决策”的趋势在当下变得尤为重要。

分析师职位主要集中在互联网、金融、消费品、制药/医疗等行业，其中互联网和金融行业的分析师职位数占比超过了80%，这源于该几类行业已在短期内无论是产品端、用户端、运营端等都实现了大数据的原始积累，且数据增长速度依然可观。

从分析师职位的区域分布来看，“北上广深杭”等特大一线城市合计占据88.5%的职位份额，单单北京地区占比就超过四成。对于分析师的职业发展来说，“坚守而不是逃离一线城市”才是明智的选择。

互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户，其次是市场和客户。以数据为依据，为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。

金融行业普遍重视产品与运营层面的数据分析，除此之外最为重视对客户的分析。而对于风险、信用、信贷与投资领域的分析则是金融行业特色，反映出数据分析已在金融核心业务线上都发挥着重要作用。

三、 数据分析师的薪酬数据分析

无论是初级还是高级岗位，企业都愿意为分析师提供高于行业平均水平的薪酬。同时，随着工作年限的增加，分析师薪酬与行业平均薪酬的差距逐渐拉大，在15年工作年限时，薪资差距拉大到近20万。

互联网行业年薪超过50万元的分析师职位数最多，占比超过五成；其次为金融行业的21%。巨大的数据量、复杂的数据结构以及结合不同业务而进行的复杂数据开发，造成了数据分析师高端岗位的紧俏。同时也反映出，越来越多的企业（具有大数据基础的）愿意付出高薪解决企业自身数据方面存在的问题。

年薪50万以上的分析师职位主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州。其中北京高端分析师职位最为集中。

四、 数据分析师的职业技能发展

数据分析师的女：男比例达到1：2，这一比值远远高于其他技术类职位。需要指出的是，这既是男性数据分析师的幸福福利，也从侧面反映出女性在数据分析能力以及数据敏感度方面具有独特的优势所在。

分析师从业者的专业背景中，计算机、统计、数学、信息管理等专业的占比相对较高，但其他专业也不少。从另外一个角度来看，无论你是学什么专业出身的，都有新专业、新领域的知识要学。

大数据具有数量大（Volume）、高速率（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）等特点，这就要求从事中高端数据分析的人员除了具有高超的业务理解能力和沟通能力之外，还必须具有卓越的数据处理能力（包括收集、清洗、存储、查询等）、数据分析能力（数学建模、算法设计、文本挖掘、机器学习、统计软件应用等）、数据可视化能力（基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等）以及数据变现能力（企业运营、产品策略、市场研究、品牌管理、需求分析等）等四大综合性能力，最终还需要得出对企业具有建设性意见的结论性研究成果。

结束语：总而言之，数据分析师是一个极具发展前景的新兴职业：

从行业背景角度

大数据代表着新一代生产力，是万物互联的基础，企业都已将“大数据”提升到最高战略层面，期待其在企业运营、产品策略、市场研究、品牌管理领域发挥关键性作用。

从业务层面而言

数据分析未来更多会在研究人与人（社交等）、人与物（购物或租赁等）、物与物（智能家居与硬件等）的“关系”中发挥重要作用。

从专业人才供需而言

据猎聘人才大数据研究中心预测，2016年中高端数据分析师的人才紧缺指数（指数大于1即为处于紧缺状态）将保持在4.5以上，远远高于行业平均值，处于极度紧缺状态。

具有高超的业务理解能力和沟通能力之外，还必须具有卓越的数据处理能力（包括收集、清洗、存储、查询等）、数据分析能力（数学建模、算法设计、文本挖掘、机器学习、统计软件应用等）、数据可视化能力（基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等）以及数据变现能力（企业运营、产品策略、市场研究、品牌管理、需求分析等）等四大综合性能力，最终还需要得出对企业具有建设性意见的结论性研究成果。