數據分析到底有多熱門？
在國內，數據分析師被《HR 管理世界》評爲七大賺錢行業之一，也被視爲21世紀的黃金職業。
在國外，世界500強企業投行、四大、諮詢等，“強制”員工學習數據分析語言。
大數據時代，從海量數據中挖掘對企業有價值的知識，已成爲國內外的共識。
尤其是身處一線大廠，私下問一圈，發現10個同事中就有9個正打算或者已經開始了自學數據分析。
大家都趁着假期提升自己，等假期結束後，就可以順利升職加薪，拿到年薪百萬offer。
可是數據分析真的有這麼高薪嗎？
01.
在國內，普通Python數據分析師的基本崗位薪資起步可達10000元/月。2年以上工作數據分析工程師薪資高達30000元/月以上。
同時，根據全球頂尖管理諮詢公司麥肯錫出具一份詳細報告顯示，2018年大數據人才缺口在140000到190000之間，對於如何利用大數據做決策的數據分析崗位缺口將達150000！
02.
隨着大數據的逐漸普及，數據分析越來越普遍應用到各個職能崗位，也就是說，不論你在哪個行業，都會需要數據分析技能。
以產品經理爲例，由於銷售渠道開始網絡化，幾乎每個產品經理在做客羣劃分、競品分析、銷售預測等等工作時，都基於數據來進行建模並分析。
以運營爲例，運營更加離不開數據，因爲大到做一個活動，目標人羣的如何劃分，對應的方案是什麼，預計投入多少產出多少；
小到一個營銷話術，也需要切分不同人羣進行對照實驗來決定，都需要數據支持；
以HR爲例，在做人力規劃時，從人員結構分析、到配置策略分析、再到成本分析，無論哪一項都需要使用到數據。
在未來，銷售、市場、運營、策劃、產品、財務、法務、人事等，都需要通過數據分析來提升效率。
雖然數據分析只是一個技能，但是如果你不去重視它，那麼它就會變成一個定時炸彈，在未來某個關鍵的節點上，影響我們的職業生涯。
而如果你能比別人更快一步掌握，那麼你就提前擁有了自己的職場競爭力。
03.
我經常會收到很多讀者朋友提問：
我是零基礎小白，該如何開始入門數據分析？
學習數據分析需要掌握什麼技能？
成爲一名數據分析師需要多久時間？
......
我想說，一般數據分析師可以分爲兩大類：一類是商業數據分析師，另一類就是數據挖掘工程師。
1、商業數據分析師
主要通過對數據的分析，對數據、數據指標的解讀，來解決商業問題。
所以，你需要掌握數據庫知識（SQL至少要熟悉）、基本的統計分析知識；
同時熟悉EXCEL、SPSS或SAS、掌握GA等網站分析工具。
2、數據挖掘工程師
數據挖掘更多是通過對海量數據進行挖掘，尋找數據的存在模式、或者說規律，從而通過數據挖掘來解決具體問題，是針對某一個具體的問題，是以解決具體問題爲導向的。
因此，你必須要懂得數據挖掘工具、數據挖掘算法，例如SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等。
