關注互聯網行業的人，相信對“大數據殺熟”這個詞并不陌生。隨著互聯網的深入，越來越多的數據包圍著我們，數據時代大數據分析師成為了IT行業的香餑餑。而成為大數據分析師，并不是人人都可以。那么今天小編就帶大家看看數據分析師未來的就業方向。大數據分析師目前有四個就業方向：數據分析、數據挖掘、數據產品和數據工程師。

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數據分析師職業規劃

1、數據分析

     基于業務方向的數據分析師是目前就業市場上基數最大的崗位，由于就業的門檻不高，所以從業人員質量也有些參差不齊。較為淺顯的工作就是和Excel打交道，做各類的表格整理。而較為專業化的是掌握常用的機器學習算法的數據分析師，懂得推導決策樹和邏輯回歸等技能。

最后是偏業務的數據分析師，能夠負責各部門的報表，建立和優化數據指標體系，監控數據，輸出數據分析報告，優化和驅動業務，進行數據化的運營。

市場上目前最缺的就是這類業務型的數據化分析人才。因為在業務部門，需要的不僅僅是單一的數據，而是通過數據來指導和梳理業務上的流程或者優化結果，幫助自身更好的完成KPI。所以準確的來說，大數據分析師其實也是大數據運營分析師。

2、數據挖掘

      數據挖掘是重技術的數據崗位，隸屬于研發部門或者獨立的數據部門，數據挖掘方向對人才的要求更高，需要有相關統計學、數理能力以及編程能力的知識。

      數據挖掘可以通過機器學習或者借助算法來獲取所需的數據來源，通過對數據的挖掘分析，在實際的場景運用中，按照不同行業的場景要求來尋找最優方法，這也是數據挖掘在實際工作中的重要意義。

      由于技術性更強，要求更高，所以數據挖掘分析師的薪資是普高于數據分析師的。

3、數據產品

      這個崗位目前算是一個比較新興的職位，有些是具備較強數據分析能力的PM，有些是企業數據產品的策劃者。兩者可以說是一個遞進的關系，當數據量與日俱增后，PM會轉變成數據產品的運營策劃者。也正因為崗位新興，職業缺口比較大，就業前景是非常可觀的。

4、數據工程師

      數據工程師其實就是程序員，只是工作內容較為偏向數據方面，而程序員從事數據分析方面的工作也更加得心應手，在原來的工作基礎上就涉及到了比如SQL、Hadoop、分布式存儲等知識，這時候程序員敲一些代碼就可以幫助解決很多數據獲取和整理方面的工作。

      以上就是小編為大家整理的數據分析師的職業發展方向，對于數據分析工作來說，簡單的可以是報表的整理與展示，困難的只能通過代碼來進行分析。越往上走，工作的難度越大，所以大數據分析師，不是人人都可以，并不建議沒有技術基礎的同學去從事。