数据分析师：因为稀缺，所以高薪

大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。

“到 2020 年，企业基于大数据分析的支出，将突破 5000 亿美元，大数据在未来四年内，能帮到全球企业赚取约 1.6 万亿美元的收入红利。”

——国际知名数据公司 IDC  

然而对很多人来说，它还只是个模糊的概念，总觉得离自己很遥远。其实并不然，领英早在2016年发布《中国最热职位人才报告》中提到：全球基础数据人才缺口已经增至 1500 万之居。无论是企业还是个人来说，掌握数据相关技能就掌握了未来。

数据分析 = 未来必备技能？= 趁早抓住？

有的人可能会问：“我不想成为数据分析师，那么是不是我就不用学这项技能？”，答案当然是：

它是几乎是各行各业的“万金油”，升职加薪的利器，原因是：

（1）有业务决策需求就离不开数据分析，尤其是数据分析思维。

这几年，笔者从最初简单的数据报表的维护开发、建模到各行各业的业务问题解决方案，接触到了更多数据分析领域的核心技术以及思维，越来越觉得数据分析，是决业务问题的有效工具，是可以“活在未来”的思维，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力，就像如下所说一样:

“用分析的角度、 严格、 系统地思考业务问题， 然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”

– Michael O’Connell, TIBCO 的高级分析总监 

所以在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具“。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂，即使在若干年前入职大平台如阿里、滴滴、腾讯等，在大数据的浪潮里，也会被新人拍死在沙滩上。

（2）除了专职数据分析师，有更多的职位开始对数据分析技能有需求

回想一下，我们日常生活中每天都会接触的场景：从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐 ，今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化，这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。

另外 ，2016 年教育部批准北京大学等为数不多的学校开设 “大数据分析” 相关专业，也就是说，科班出身的分析师，要到 2020 年才可能会出来工作，而如果现在入行或者学习数据分析技能，到时候也是资深人士了，抢先一步，占领先机，未来绝对是各行业内的领导者。

“学习如逆水行舟，不进则退”，在这股大数据浪潮中，你是选择逆流而上，还是进入湍流？想必你心里一定有数。

数据分析 = 现今稀缺技能？= 高薪？

大数据在带来极大商业价值的同时，也面临着巨大的人才需求。据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅 46 万，在未来 3 - 5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。

数据人才缺口，远比你想象的还要大。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨，根本不足为奇。即使没有学历文凭的优势，有数据分析技能的加持，你也能找到一份“高薪”职业。

更不必提像阿里、滴滴、网易这种依赖于数据的大平台了，求职时的选择多一倍，“钱”途更广。    

（数据来源于拉勾、猎聘、51job、以及智联等数据分析岗位招聘数据）

除了高薪之外，数据分析的热门抢手，还体现在以下几个方面：

1）广泛的行业适用性：目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。说明数据分析是各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。

2) 职业发展具有多样性。初期发展方向可以细分为BI专家、模型算法专家、业务分析专家。圈内不乏这种经典案列：技术岗沉淀数据分析思维和技能，转战产品经理、运营经理、管理经理、甚至是公司层面的Sales， 且都是同期的佼佼者。   

3) 入门并不难，并且越久越香。很多数据分析师并非都是科班出身，不乏来自经济、管理、化学、甚至英语专业，入门数据分析师并没有我们想象中那么难，相反是可以快速入门的高薪、市场急缺的、发展空间大的热门职业。一旦你在拉勾、猎聘等大的招聘网站上发布职位跳槽信息时，几个小时内绝对会被HR、猎头锁定。

短短的二三年时间，各行业的研究报告表明，大数据在现在、甚至未来都会是各个公司的核心资产，并且其商业价值会越来越高，并且在很长一段时间内供不应求。 我相信只要你已经入门数据分析，加持熟练的业务知识，之后的职业道路相对会顺利很多。

读到这里也许你现在已经克服心理困难，决定不要做个围观者，而是时代的领导者，作为零基础的小白或者是有一定基础的高手，我该如何在数据分析的道路上越走越远？

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用 Python 分析共享单车行程和用户数据，分析最热路径、最典型用户等信息；编写交互式代码来查询数据，使用描述性统计学分析。

Project 3  探索电影/枪支管理/体育赛事真实数据

获得来自 TMDB、医院管理系统、FBI 数据库的精选真实数据集，使用 NumPy 和 Pandas 完整体验分析流程，分析高票房电影有哪些共同点、什么样的球队容易赢得比赛等真实世界问题。

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