2020，我們還有必要轉行去做數據分析師嗎？
隨着大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成爲企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注。2020年，還能轉行數據分析師嗎？
答案是，後互聯網時代，企業的數字化轉型已經成爲必由之路，企業由數據驅動，工作需要數據思維，結論先行，數據跟上，人人都是數據分析師！
當餐館掃碼下單，機器人送餐，刷臉支付完成時，當機場、火車站安檢開了人臉識別通道，當ETC已經在取代人工崗亭，當智能客服取代了人工客服，甚至連外賣小哥也面臨無人配送的挑戰時……
信息革命已經來了，數據驅動的產品越來越多智能化，智能設備逐步取代人類，成爲我們社會的一個組成部分。在這樣的一個大趨勢下，未來每一個人的工作都會與智能化的設備有交集，而這所謂的“交集”正是由數據組成的，數據成爲了人與設備之間的溝通的橋樑。而各行業的互聯網化也會讓業務數據開始增多，更多的業務決策將依賴於數據。
所以，對於任何行業、任何一個人來說，未來與數據打交道的頻率和機會只會越來越多，參與的越來越深，而數據分析思維可以說是未來任何工作中最核心的競爭力之一。
而作爲與數據打交道最密切的職業——數據分析師，在大數據時代，也將迎來了黃金就業期。數據分析師，這是數據分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予數據分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、數據庫分析師和財務數據分析師等。除了所處的行業不同、業務不同，對於技術來說萬變不離其宗，所有數據分析師的最主要職能都是針對業務或運營問題或需求，去獲取、清洗、分析數據，並呈現數據分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
在過去幾年中，數據科學一直是就業市場最熱門的趨勢之一。在 2012 年，《哈佛商業評論》聲稱數據科學家是“21 世紀最性感的工作”。大量報告宣稱，全球市場都在面臨數據科學家的嚴重短缺。
數據分析師的崗位，越來越受到大家的關注。而且越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因爲大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
據艾瑞研究統計，在過去的兩年中，由於各行各業新聘用了80萬名數據科學家，數據科學崗位的短缺問題已大大緩解；但是今天市場上仍然有成千上萬的空缺職位，其中大部分在美國和中國。
通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。
在對這些嚴重不足的數據分析師崗位招聘解讀時發現，其主要要求必須掌握以下內容:
- 最基礎的要熟練使用EXCEL工具；
- sql必須熟練，尤其是Hive的使用；
- python代碼熟練；
- 熟悉常見的統計學知識和算法；
- 可視化工具和能力；
- 具備撰寫完整分析報告和演講能力。
對於想要進入數據分析行業的候選人而言，除了上述硬技能，還有三項軟實力也是不可忽視的。其一，需要具備強大的邏輯性、數據敏感性，以及善於發現問題、總結規律的能力。其二，需要對自身所在行業有深刻的商業理解，不能僅侷限於數據本身做出分析，在數據分析的過程中，需要精準把握異常數據及數據所體現的趨勢，結合公司業務及市場行情做出問題診斷及趨勢預測。其三，數據分析師需要呈現他們的數據分析結果，在這個過程中，呈現的方式就尤爲重要了。這也是現在我們經常能聽到“可視化報告”一詞的原因，如何在將海量數據經過整理分析得出結論後，以精確、清晰、易懂而又美觀的方式呈獻給這些結論的閱讀者並被對方準確理解，這纔是讓數據分析師們的專業能夠產生現實意義的能力。
數據分析師就業前景潛力很大。從整個行業來看，數據分析師幾乎覆蓋了所有的行業，從數據類公司、諮詢公司到物流、傳媒公司等，無一不滲透着數據分析的內容。顯然，數據分析師在今天仍然是熱門需求。雖然看上去全球市場正在迅速滿足這一需求，但數據分析師員工的數量仍然嚴重短缺，隨着越來越多的公司開始在組織內部促進數據科學的應用，可能會有更多的員工開始成爲數據分析師，也就是說，未來人人都是數據分析師。
紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行，要想成功轉行數據分析師，要想在數據的海洋一探究竟，要想挖掘數據的潛在價值，從現在開始擁抱數據，掌握數據之間的關聯和變化規律，熟練使用數據分析的技巧和方法，運用數據分析的思維，培養自己成爲數據分析師，用數據思維指導實際工作.
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