数据分析师前景怎样？为什么企业每年都会在数据分析技术上“砸钱”？

小编先从一张图片的数据（数据来源：BOSS直聘）和大家讲起。

对于以上的企业，想必大家并不陌生。以上企业涉足了物流、建筑、教育和电商等多个行业，他们都在以高薪诚聘数据分析师。同样的招聘信息还有很多，在其他招聘平台都能搜索到。

在某招聘网站中，光是定位「上海」，在搜索框输入关键词「数据分析师」，就能弹出近千条的企业招聘信息。由此可见，各行各业对于数据分析师的需求量均在不断地上升。

那么，数据分析师前景怎样？为什么吸引如此多的企业，在此项技术上投资大量的人力和物力？今天，我们就来仔细探讨一下这个问题。

数据分析师前景怎样？为什么吸引如此多的企业在数据分析技术上“砸钱”

数据分析是什么？

想要知道数据分析的魅力，我们先了解一下数据分析是什么吧~

数据分析是数据挖掘和BI（商业智能）的主要组成部分，它在企业制定业务决策时，起着至关重要的作用。企业会使用大数据管理解决方案以及客户体验管理

解决方案，分析各个来源的数据，从而将数据转化为有效见解。

企业投资数据分析技术得到的好处有哪些？

1、可以更好地制定战略决策。

2、提高企业的生产率和收入。

3、更好地了解客户，并定位意向人群，为客户提供更优质的服务。

4、开展更有效的营销活动。

5、将数据可视化，可以使业务与业务之间的关系以及业务发展趋势一目了然。

企业的数据分析师都是如何开展工作的？

尽管每个企业都有自己的数据要求以及业务目标，但是万变不离其中，几乎所有企业和数据分析师都会遵循以下的七个步骤进行数据分析：

1、确定目标-确定企业的业务目标。尽早明确绩效指标，以量化的方式来确定业务是否朝着目标迈进。

2、确定业务杠杆-确定数据分析项目中的目标以及指标。尽早明确目标和指标，可以为日后的数据分析工作提供范围和重点。因此，企业需要协助数据分析师做出调整，以改善关键指标，从而达到最终目标。

3、收集数据-尽可能多地收集各个来源的数据。收集各个来源的数据可以帮助数据分析师建立更好地模型，以便数据分析师获得更具实用性的见解。

4、清理数据-对收集到的数据进行清理。数据清理能够提高数据质量，这样的做法可以避免错误结论的出现，以此提高数据分析的正确性。尽管现代技术已经发达到可以让数据自动清理的地步，企业还是要让员工监督数据清理的过程，以此确保清理数据的准确性。

5、分析数据-对最终数据进行分析。当数据被收集和整理后，数据分析师就需要对数据进行分析了。数据分析师可以使用任何他能想到的数据分析技术进行分析。

6、生成报告-生成可视化报告。诸如tableau之类的工具可以帮助我们自动生成可视化报告，但是得到的报告并不能直接使用。软件是人类创造出来的，一定是比不上人脑的。所以，我们需要对自动生成的报告进行修改和完善。

7、壮大数据分析团队-邀请各种IT方面的人才加入团队。企业需要为团队招募数据建模和预测的专业人士、基础架构工程师、软件开发人员以及ETL专家等。

数据分析还有什么欠缺之处？

数据分析技术给企业带来的好处毋庸置疑，但同时，它也给企业带来了挑战——在数据量激增的情况下，如何才能快而准确的找出最有效的数据？

我们每天都在创造大量的数据，然而，传统的体系结构和基础架构已无法处理如此庞大的数据量。

此时，我们可以考虑大数据分析技术。大数据分析常用的五种框架如下：

1、Apache Hadoop。Apache Hadoop是一个开放源代码框架，旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。

2、Apache Spark。Apache Spark也是一个开源框架，支持Java，Python，Scala和R等各种编程语言。

3、MapReduce。MapReduce是一种用于处理大量数据编程模型的框架。通过使用MapReduce，你可以从大数据中获得很多有价值的信息。

4、Apache Storm。Apache Storm主要用于处理无限制的实时数据流。

5、Apache Hive。Apache Hive是一个开源的数据仓库系统，具有高度的灵活性以及更快的响应时间。

写在最后

懂得利用数据分析，实现产品价值最大化的企业，不仅能为企业谋取到最大利益，还能快速成为业界强有力的竞争者。

现在大家应该知道数据分析师前景怎样了吧~