随着大数据的火热发展，企业对数据越来越重视，数据分析师已经快要成为各大公司的标配。越来越多的小伙伴也有转向这方面的打算。
从目前情况来看，数据分析师的前景、政策都相当不错，导致不少朋友都暗搓搓想要转行，那么到底数据分析师的就业和发展前景如何呢？
下面来给大家分析一下：
我们参考公众号「CDA数据分析师」的调查结果来进行解读：
从城市需求来看，北上广深对于数据分析师的需求量特别大，其次杭州、成都、武汉、南京等城市的需求也相对较多。
从行业来看，几乎所有行业都有需求，其中金融、电子商务、互联网行业对数据分析岗位的需求十分旺盛。
从薪资来看，数据分析师的薪资是非常可观的，处在中等偏上的水平，10k 以下只有 10%多一点，其中 10k-20k，20k-30k 分别占了三分之 一左右。
从上面三个维度的数据可以大致分析出数据分析师的前景还是非常可观的，且潜力巨大，尤其是在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，只要你有实力，不愁找不到工作，且薪资非常可观。所以对大数据分析的前景大可不必担心。
但数据分析师不是所有人都能做的，一个合格的数据分析师需要懂业务、懂分析、懂工具以及具有逻辑思维。那如何成为数据分析师呢？
下面给出一张数据分析师的能力体系图：
图中共有数学知识、分析工具、编程语言、业务理解、逻辑思维、数据可视化、协调沟通、快速学习8个维度，分为三个阶段，指出了各个阶段中所需每项能力的指标。
从图中可以看出，初级数据分析师最需要的是分析工具、业务理解、逻辑思维、以及快速学习的能力。这是想要成为数据分析师不可或缺的基础能力。
业务理解力，我称之为懂业务，为什么说懂业务是基础能力？在进行数据分析之前，首先要进行业务梳理。这要求数据分析师能够弄清楚业务流程，业务统计方式与效果评估方式等，才能确定需要分析哪些数据维度。
分析工具，指的是能够利用各种各样的分析工具来达到自己的目的，以及进行数据可视化。Excel是最基础的，想要进阶，VBA是必须的，另外还需要会用统计分析数据，例如SPSS、Matlab等。
编程语言，指的是要懂数据分析技术，主要包括SQL，Hadoop，Python等，较为有经验的数据分析师必须能够精通一两种数据分析编程技巧。编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。SQL是最常见的数据分析技术，Python目前也比较主流，且新手友好，如果你之前没有接触过这块，建议从Python入手。
逻辑思维，单独拿出来说像是一个很抽象的东西，但这个东西非常重要，比如进行数据分析每一步都是具有目的性的，能够搭建完整有效的分析框架，知道用什么样的手段达到什么样的目的，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。
快速学习，这不用多说，任何行业都需要快速学习的能力，这种岗位更是如此。想要不被取替，就要不断地学习，与时俱进。
综合上面所分析的，可以总结出一条数据分析的学习路径，大致是这样的：
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