資料分析師前景怎樣？為什麼企業每年都會在資料分析技術上“砸錢”？

小編先從一張圖片的資料（資料來源：BOSS直聘）和大家講起。

對於以上的企業，想必大家並不陌生。以上企業涉足了物流、建築、教育和電商等多個行業，他們都在以高薪誠聘資料分析師。同樣的招聘資訊還有很多，在其他招聘平臺都能搜尋到。

在某招聘網站中，光是定位「上海」，在搜尋框輸入關鍵詞「資料分析師」，就能彈出近千條的企業招聘資訊。由此可見，各行各業對於資料分析師的需求量均在不斷地上升。

那麼，資料分析師前景怎樣？為什麼吸引如此多的企業，在此項技術上投資大量的人力和物力？今天，我們就來仔細探討一下這個問題。

資料分析師前景怎樣？為什麼吸引如此多的企業在資料分析技術上“砸錢”

資料分析是什麼？

想要知道資料分析的魅力，我們先了解一下資料分析是什麼吧~

資料分析是資料探勘和BI（商業智慧）的主要組成部分，它在企業制定業務決策時，起著至關重要的作用。企業會使用大資料管理解決方案以及客戶體驗管理解決方案，分析各個來源的資料，從而將資料轉化為有效見解。

企業投資資料分析技術得到的好處有哪些？
1、可以更好地制定戰略決策。
2、提高企業的生產率和收入。
3、更好地瞭解客戶，並定位意向人群，為客戶提供更優質的服務。
4、開展更有效的營銷活動。
5、將資料視覺化，可以使業務與業務之間的關係以及業務發展趨勢一目瞭然。

企業的資料分析師都是如何開展工作的？

儘管每個企業都有自己的資料要求以及業務目標，但是萬變不離其中，幾乎所有企業和資料分析師都會遵循以下的七個步驟進行資料分析：

1、確定目標-確定企業的業務目標。儘早明確績效指標，以量化的方式來確定業務是否朝著目標邁進。
2、確定業務槓桿-確定資料分析專案中的目標以及指標。儘早明確目標和指標，可以為日後的資料分析工作提供範圍和重點。因此，企業需要協助資料分析師做出調整，以改善關鍵指標，從而達到最終目標。
3、收集資料-儘可能多地收集各個來源的資料。收集各個來源的資料可以幫助資料分析師建立更好地模型，以便資料分析師獲得更具實用性的見解。
4、清理資料-對收集到的資料進行清理。資料清理能夠提高資料質量，這樣的做法可以避免錯誤結論的出現，以此提高資料分析的正確性。儘管現代技術已經發達到可以讓資料自動清理的地步，企業還是要讓員工監督資料清理的過程，以此確保清理資料的準確性。
5、分析資料-對最終資料進行分析。當資料被收集和整理後，資料分析師就需要對資料進行分析了。資料分析師可以使用任何他能想到的資料分析技術進行分析。
6、生成報告-生成視覺化報告。諸如tableau之類的工具可以幫助我們自動生成視覺化報告，但是得到的報告並不能直接使用。軟體是人類創造出來的，一定是比不上人腦的。所以，我們需要對自動生成的報告進行修改和完善。
7、壯大資料分析團隊-邀請各種IT方面的人才加入團隊。企業需要為團隊招募資料建模和預測的專業人士、基礎架構工程師、軟體開發人員以及ETL專家等。

資料分析還有什麼欠缺之處？

資料分析技術給企業帶來的好處毋庸置疑，但同時，它也給企業帶來了挑戰——在資料量激增的情況下，如何才能快而準確的找出最有效的資料？

我們每天都在創造大量的資料，然而，傳統的體系結構和基礎架構已無法處理如此龐大的資料量。

此時，我們可以考慮大資料分析技術。大資料分析常用的五種框架如下：

1、Apache Hadoop。Apache Hadoop是一個開放原始碼框架，旨在從單個伺服器擴充套件到數千臺機器，每臺機器都提供本地計算和儲存。
2、Apache Spark。Apache Spark也是一個開源框架，支援Java，Python，Scala和R等各種程式語言。
3、MapReduce。MapReduce是一種用於處理大量資料程式設計模型的框架。通過使用MapReduce，你可以從大資料中獲得很多有價值的資訊。
4、Apache Storm。Apache Storm主要用於處理無限制的實時資料流。
5、Apache Hive。Apache Hive是一個開源的資料倉儲系統，具有高度的靈活性以及更快的響應時間。

寫在最後

懂得利用資料分析，實現產品價值最大化的企業，不僅能為企業謀取到最大利益，還能快速成為業界強有力的競爭者。

現在大家應該知道資料分析師前景怎樣了吧~