数据分析师并不算一种新兴的IT职业，但随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始重视数据资产，优秀的数据分析师也随之成为最热门的工作职位。
从定义上讲，数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员，根据行业不同，对数据分析师的要求也不尽相同。
数据分析师的工作内容？
数据分析师主要负责挖掘和分析海量数据，以满足企业具体的商业需求。毫无疑问，越来越多的企业开始依赖数据推动决策，而且也有更多的企业开始将云计算、自动化、AI等新兴技术作为IT战略的核心组成部分，这意味着，数据分析师在企业中的作用将愈发重要。
通常，数据分析师会借助BI工具来组织和分析海量数据，而分析结果应当便于所有与业务相关的人查看并理解，特别是对于那些非IT人员。
需要掌握的技能&工具？
Quora数据科学家William Chen认为，一名优秀的数据分析师应具备以下技能：
编程：这是数据分析师最基本的技能，编程可以提高你的统计能力，帮助你分析海量数据，同时也可以创建自己的工具。
定量分析：这是分析大数据集的重要技能。定量分析可以提高实验分析能力，扩展数据策略，并帮助你实现机器学习。
产品直觉：深入了解产品将有助于你进行定量分析，此外，这还将帮助你预测系统行为、建立衡量指标以及提高调试技能。
沟通：可能是每个行业最重要的软技能，强大的沟通能力将帮助你“利用上述的所有技能”。
团队合作：团队合作对于数据分析工作的成功至关重要，这需要你无私接受反馈意见，并与团队分享见解。
数据分析师也应掌握相应的分析工具。技能和方法只是理论，展现数据价值则需要通过工具。对于数据分析师而言，自助式的BI工具必不可少，其应具备以下特点：
接入企业各种业务系统，整合多源异构数据；
拥有实时的数据处理能力；
简单操作，拖拽即可生成可视化图表；
提供探索式分析功能，数据分析维度和粒度可随意变换；
智能的图表和模型推荐；
可云端协作和分享，满足各种移动办公的场景。
需要理解哪些数据？
每个行业都有特定的数据类型，以下是各个行业中一些常见的数据形式，数据分析师需要根据相应的模型和数据类型进行各类分析。
业务类数据：当前，很多企业都在利用数据进行商业决策，通过对业务数据进行分析，可以有效改善企业运营效率、库存问题、产品、客户忠诚度等等诸多问题。
电子商务类数据：电子商务网站会采集大量的用户行为数据，如浏览、购买等，通过这些数据，数据分析师可以帮助电子商务网站改善用户体验、探寻行业发展趋势或研发新的产品。
财务类数据：在金融行业，账户、信贷、借记交易等财务数据对于企业运营来说至关重要。对于这一领域的数据分析师来说，安全、合规性、欺诈检测将是主要关注的问题。
政府数据：大数据有助于帮助政府制定决策、监测大众满意度，同金融行业一样，数据的安全和合规也是该行业的数据分析师最为关注的问题。
科学数据：借助于现有的科技技术，科学家们可以更方便的收集和分享实验室数据，而数据分析师可以帮助科学家们更好的完成数据分析。
社交类数据：利用社交网络数据，可以更好的进行精准营销，通过对帖子、推文、博客和其他社交数据进行分析，可以有效改善用户服务和体验。
医疗数据：几乎所有卫生保健机构都会针对电子医疗数据进行记录，数据分析师可以基于这些数据，帮助医疗机构改善卫生服务，并发现那些潜在隐患。
电信数据：如今，电子产品都在收集用户数据，这些数据需要存储、管理、维护和分析。通过这些数据，分析师们可以帮助企业更好的了解用户需求，提高用户体验。
其他类型数据：比如政治、公益事业、智能家电等，可以说，没有任何一个行业可以免受大数据冲击。
数据分析师的薪资？
在美国，据BLS（美国劳工统计局）统计，目前数据分析师的平均工资每年约为111800美元。毫无疑问，这是一个快速增长且收入丰厚的职位，BLS预测这一领域的工作将在2024年前增长11%。
在Glassdoor招聘网站上的“美国50大最佳工作”报告中，依据工作机会、工资和总体工作满意度评级，数据分析师职位在各个行业中排名最高。
而在国内，我们通过查看拉勾网、智联等招聘网站发现，初级数据分析师的月薪大概在10K-15K左右，而相对资深一些的数据分析师可以达到20K-30K的水平，数据科学家普遍在35K-70K之间。
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