数据分析不是一个行业，而是是一项技能或岗位，而且是现在各行各业都必需的。既然谈到数据分析，我们就以数据来说话。

一、就业前景

不只是互联网企业，政府、事业单位……各行各业都在高薪诚聘优秀的数据分析师。

在这个信息爆炸的时代，每分每秒都在产生大量的数据，数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到行业现状与竞争环境，并且充分利用数据带来的价值，为企业进行风险评判与决策支持。

从各地的数据分析师薪资就能看出来，相比其他传统行业来说，数据分析师的薪资水平是可观的。一线城市就不说了，在成都这样的新一线城市，12k的薪资早已甩其他行业好几条街。即使是在一些二三线城市，其薪资也比当地的传统行业高出一大截。

数据分析不再是某一岗位的专有技能，而是每个从业者入行必学，在职必会，升职必备的标配技能，就算你不打算从事这一职业，掌握了数据分析思维和能力，同样也会成为你的核心竞争力。

而某乎上总有人说数据分析是炒作起来的、数据分析师已经饱和了……是为什么？

因为市场上真正缺的是中高级的数据分析师，饱和的是那些技能只在入门阶段却不能持续进步的初级，或者连初级也算不上的数据分析师。

先搞清楚数据分析师的岗位类别和所需技能，就不难理解中高级数据分析师为什么供不应求了。

二、岗位类别和所需技能

数据开发方向，偏技术型：包括数据开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等。相比业务型的数据分析师，薪资水平更高。

但这些岗位的技术门槛会相对较高，对数据分析工具的掌握程度以及编程能力要求较高，需要熟练运用Python、Hadoop、Hive仓库、Kettle,、Oracle等语言、工具和框架。

商业分析方向，偏业务型：包括数据分析、商业分析、数据运营、数据产品等岗位，主要是通过通过研究数据发现并解决业务问题，实现转化增长，通过数据产生价值来驱动企业发展。商业数据分析师的技术门槛相对较低，不需要特别强的编程代码能力，反而更注数据分析思维和业务逻辑。

你可以去招聘网站搜素数据分析师岗位，对标心仪岗位的技能要求。如果你想做的数据分析只需要懂些简单的Excel、Python就可以，做一些简单的数据提取及报表的工作，那自学的方式可以满足大多数需求。