清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！

数据分析：前景多好？

数据分析使人具备数据思维。其次，数据分析使工作效率大大提升。大数据处理、可视化输出、报表制作将成为你的拿手好戏。同事还在工位上苦逼地处理数据，而掌握数据分析的你准点下班，工作完成得又快又好！

当然，数据分析的起薪也不容小觑，起薪10K真的是家常便饭。

数据分析就业的多重方向

数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。

什么是“+数据分析”呢？就是数据分析越来越成为各个职业的基本技能，各个职业上的从业人员都会开始学习数据分析，从而有了：财务+数据分析加分；运营+数据分析加分；产品+数据分析加分；甚至还有HR+数据分析加分。

数据分析能力要求

从事数据分析，在我看来，有三大技能最为重要：逻辑能力、业务理解和沟通技巧。

逻辑能力：简单来说就是你能否有逻辑地、遵循MECE的原则去拆解问题，分块寻找数据验证和支持，最终汇总成答案。

业务理解：这一项最容易被忽略，但如果你想在数据行业走得顺利，对业务的理解是不可或缺的，即使你是做数据挖掘的。比如，你做人群的聚类，把人群分组，同样设定8组，可能会有2-3种结果，那么，哪一种结果更能够被业务所用，指导业务的提升？这就需要你具有一定的Biz sense。

沟通技巧：这一部分即使是资深的数据分析师，也不是人人都熟练驾驭，并且往往和数据技能的专业程度成负相关。但这一点，恰恰是你能否做一个数据专家的关键。专家，很重要的一点是表达，数学之美固然重要，但作为商业应用，真正能够帮助到客户才是关键。这就要求，你和客户相互能够沟通，理解彼此的意图和内容。

就数据分析这个职业来说，数据分析师的工作古代就有了；比如古代的参谋、军事家、政治家等等。

他们会基于敌我人数、粮草数量、兵马数量、地区各方面经济指标等进行军事和政治决策，这个其实就是在进行“数据分析师”的工作。比如大家耳熟能详的诸葛亮，他就是一个非常厉害的“数据分析师”。

到了近现代，随着科学技术的发展，我们的各项职业和技能都越来越精细化和专业化，各行各业也都在数字化落地，所以我们现在需要更专业的编程计数，数据分析方法论。

因为以往粗放的、不专业的、笼统的、基于经验主义的决策方式，已经无法满足很多发展得越来越精细和完备的企业的需求，所以我们也需要更加专业、准确、精细的数据分析，来为决策提供更先进的依据。

但是讲回来，我们是利用工具去解决问题，利用方法论去解决问题。

不要陷入到工具和方法论学习中，工具和方法论都是一个过程，大部分数据分析都是要解决业务问题，问题背后的目的是需要我们去深入思考的。

当我们能够清楚地描述出问题时，基本问题就解决了一半了，所以，了解业务很重要。

当然，后期我们如果想要转到技术方向，多学习技术和工具也没问题，毕竟什么事情做到极致都是非常厉害的，就类似“匠人”精神。

我们一定要去关注背后的原理，因为表现出来的，或者我们能看到的，都是最表层的，在做需求中多多思考，那些很有价值的点和思路就能找到了~