在知乎上，有很多的大學生或求職者都在問，現在好的數據分析師都在哪些行業、什麼崗位，還有哪些專業是適合數據分析師專業的？

1、現在數據分析師的分佈是怎麼樣的情況？

從不完全統計，現在數據分析師主要分佈在互聯網公司（包括電商、O2O、游戲、互聯網金融行業）占70%，傳統零售行業（多品類+大數據快消）占8%，咨詢公司（數據挖掘類+市場研究類）占14%，金融行業（包括銀行、證券）+電信+其它占8%；

從地域分佈來看北京（40%）、上海（20%）、廣深（20%）、杭州（10%）；從教育背景來看包括數學、統計學、心理學、社會學、人口學、營銷學；數據分析師人員流動情況，

1、咨詢公司-->甲方（傳統 or互聯網公司），逆向幾乎沒有；

2、傳統行業-->互聯網公司-->互聯網公司--->傳統行業--->更大平臺+核心業務+大數據量---->去中小平臺做數據負責人；

3、畢業--->大型平臺做技術--->二、三線公司做數據管理---->有一部迴流到大型平臺，更多是二三線公司更高的管理崗位；

4、畢業--->二、三線公司做技術專家方向---->二、三線公司分析骨幹、管理崗--->大型公司專家崗+更小職級管理崗；

2、數據分析師的市場需要量是很大

現在數據分析師的市場需要量是很大的，包括二三線互聯網公司成為主流，大型平臺型公司數據分析師更是成為與財務重要性等同的團隊。

但是這個職業剛剛興起，很多HR與企業都在一種摸索的狀態，大家都知道現在互聯網公司到C輪以上都需要分析團隊來對於線上的數據需要進行整合、分析進一步希望能滿足對於市場活動決策能力。

更大的範圍現在都需要數據分析師對於經營決策提供依據及對於專題市場營銷希望能更進一步提供全過程數據化運營與管理能力，但是數據分析工作性質及也是剛新起的工種，市場上還是對於人才缺乏判別能力，現在我說說好的數據分析師是怎麼樣?

3、格局是決定一個數據分析師的能力標準

格局是決定一個數據分析師的能力標準，一個好的數據分析師應該從行業的層面來分析公司現在所處的位置以及整個行業的分析，而且通過內外的數據得出富有邏輯性的結論，然後從這些結論中提供公司戰略層面思考的策略，當然我也明白現在我們很多的分析師朋友都在沉浸在業務或者項目分析中，但是我認為格局觀是決定一個數據分析師的能力標準。

那麼怎麼能用一句來總結數據分析師是什麼呢？

基於內部與外部的數據結合通過嚴密的完整商業思考及嚴密邏輯推理，得出針對業務好壞的結論，並得出業務改進的策略。

什麼內部與外部的數據的結合，我們即要看內部的數據還要結合行業的數據，而商業思考是做數據分析師通用的技能，那麼結論是基本產出物，策略是分析師高級產出物。

數據分析師需要三類素質，第一類是基本素質，第二類是通用技能，第三類是專業技能。

基本素質包括：1、聰明與好奇心；2、願意學習並願意能沉下心來付出；3、耐心與專註。

通用技能是核心思考能與展現自己的能力，第一點，結構化的思考能力與邏輯推理能力即智商不能差，如果是這樣你看到的越多就做的越好，怎麼來判斷呢？第二點，良好商業感覺與商業判斷能力；第三點，要有巨集觀思考能力，你要看到的格局要到；第四點，要有良好溝通能力。

專業能力從專業上要有基本統計學知識，從能力上要包括扎實數據分析能力與數據處理能力包括SAS\R\SPSS及tableau、FineBI等可視化表達的能力。那麼高級數據分析師，我們應該更看中基本素質與通用能力，如果專業操作類分析師那麼我們需要基本素質與專業技能。

一個專業的數據分析師，發展到之後會知道往什麼方向分析，能敏銳的觀察出某個數據問題背後的原因，當然這是經驗之談。更多的時候我們需要藉助SPSS、R等工具做挖掘分析，通過FineBI做實際應用過程中的業務分析。工具是次要的也是重要的，最終需要將挖掘到的信息規律轉化到業務指導上來，制定正確的決策，才是硬功夫。