做数据分析有前景吗？上升空间是不是很有限？
分类：网校动态日期：2024-08-27 07:44:19人气：
数据分析分两种：第一种技术流，即数据工程师，算法工程师等等，重点是算法能力和编程能力，核心要打磨自己的编程基础，熟悉主流算法。第二种业务流，即数据分析师，商业分析师等等，熟练使用常用分析软件即可，懂分析方法论，有行业认知，门槛较低，上升空间较大，重点是具备解决实际的商业问题的能力。
数据分析师上升空间很大，如果想躺平，那数据分析师不是特别合适，数据分析岗位具备以下特点，请谨慎考虑要不要做。
01
辅助型岗位
数据分析师们经常会收到“我这里有一份数据，你帮我分析分析呗”这类没有明确需求的任务，往往经过在我们一顿自认为是金牌讲师的操作之后，得到的反馈却是一个又一个的灵魂拷问：
“这些我早知道了，你分析了些啥？· 环比下降了3%，那所以呢，能不能给点有价值的结论？
你分析了一轮，我还是不知道下一步要怎么做。“
其中的本质原因，就是很多数据分析师只站在统计学的角度去分析，迷恋数值的游戏，而不是从业务的角色出发，通过数据解决业务问题。
02
需要有解决问题的能力
数据分析是一门从数据中发现问题解决问题的技术，它是以结果为导向，核心在于解决问题，所以极度考验个人数据分析思维的能力。从事这个岗位人，做得好的可以直接影响决策，指导公司业务；做得一般的人能够搭建业务的指标体系，定期写报告，辅助业务运行；最底层的大概就沦为取数机了。大部分人现在只能做到一般。
“比如，老板给了你公司App的一周日活跃率，交给你以下任务：
（1）从数据中你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
（2）提出一个有效的运营改进计划。
”你可能有这样的感觉：
- 面对问题，没有思路，怎么办呢？
- 学过的分析方法不知道该用哪个？
这些症状是大部分数据分析相关从业人员的真实日常写照。只要你掌握常用的分析方法，数据分析思路自然就有了。根据业务场景中分析目的的不同，可以选择对应的分析方法。
03
跨行难度比较高
需要数据分析师的行业很多，尤其现在各行各业都在做数字化转型，比如电商、互联网等，但不同行业的数据分析业务逻辑上并不相通，比如你之前做的电商的数据分析，那你接下来想转行做金融数据分析难度就非常大，想要做其他行业的数据分析就要从零开始。
最后，虽然有那么多问题，但数据分析还是一门值得从事的岗位。
一个数据分析师要想长久的干下去，建议做到以下三点：
第一，必须要扎根于业务，我们的工作从业务中来也会回到业务中去，核心在业务；
用户评论
真的挺有前景的！数据分析师现在是热门职业，需求大、薪资高，而且随着技术发展，这个领域只会越来越重要。
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其实上升空间还是挺大的，只要你不断学习新技能，提升自己，就能在数据分析领域越走越远。
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我朋友就是干这个的，他说工作稳定，收入也还可以，而且每天都在跟数字打交道，挺有成就感的。
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数据分析师的工作确实很有挑战性，需要不断更新知识，不过这也意味着你可以持续成长，不会觉得枯燥。
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对啊，数据分析不仅能让你深入理解业务，还能预测市场趋势，这对任何公司来说都价值连城。
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我有个同事就是从数据分析做起，现在已经是数据科学团队的领导了，可见这个领域确实有上升的空间。
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数据分析师的工作要求挺高的，但如果你喜欢解决问题，这个领域绝对能让你大展拳脚。
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确实，数据分析是一个快速发展的领域，未来几年可能会有更多的机会等着我们。
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虽然竞争激烈，但只要掌握了正确的方法和工具，就能在这个领域找到自己的位置。
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数据分析师的工作真的很酷，每天都能通过数据发现新的东西，感觉就像是在探索未知世界。
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我身边有几个朋友都是数据分析师，他们都说这份工作不仅有趣，还能带来很高的满足感。
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数据分析师的前景确实不错，但是要记得，这行的竞争也很激烈，所以不断提升自己是关键。
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虽然数据分析师的职位要求很高，但回报也非常丰厚，而且这个行业的需求量很大，不用担心找不到工作。
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对于那些热爱分析问题、解决问题的人来说，数据分析无疑是一个充满挑战和机遇的领域。
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数据分析师的工作确实很吸引人，尤其是当你看到你的分析能够帮助公司做出重大决策时，那种成就感无与伦比。
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这个领域的上升空间很大，只要你愿意投入时间和精力去学习和实践，你就能在这个领域取得成功。
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数据分析师的工作不仅需要技术能力，还需要良好的沟通技巧和业务理解能力，这使得这个职业更具挑战性和吸引力。
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数据分析师的职业路径非常多样化，无论是想往技术方向发展，还是想向管理方向转型，都有很多选择。
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数据分析行业的发展势头强劲，随着大数据和人工智能的兴起，这个领域的潜力巨大，未来可期。
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