数据驱动

数据驱动运营、业务与策略

数据作为推动未来商业发展的核心力量，根据用户的个性化需求，重新构建了供需关系。未来的商业模式将更加注重定制化，在提高效率的同时优化供需匹配，有效控制并降低成本，提升消费体验。数据正在为企业发展带来前所未有的增长机会。将来，数据分析师将成为企业不可或缺的一部分，就像财务和行政岗位一样重要。

人才缺口巨大

随着信息技术时代的转变，数据技术逐渐成为主流，数据分析人才的需求量极大，但供给却严重不足。目前的数据分析人才供给指数仅为0.05，表明这一领域的人才极为稀缺。

入门相对容易

数据分析是一门跨学科的技术，不需要深厚的理工背景。相反，那些具备市场销售、金融、财务或零售背景的人士往往能更好地理解和应用数据分析。这些人通常拥有更开阔的分析思路。

薪资待遇优厚

从事大数据分析工作的人员，即使只有1-2年的经验，其平均月薪也能达到约13,000元。岗位的薪酬与工作经验密切相关，越资深的员工越受欢迎。

行业适应性强

几乎所有行业都需要利用数据来优化运营。数据分析师不仅限于互联网IT行业，还可以在政府、银行、零售、医疗、制造和交通运输等领域找到工作机会。

职业寿命长久

掌握了数据分析技能后，个人的职业生涯将会非常稳定。这项新兴技术的应用范围广泛，受到外部业务的影响较小，因此职位相对稳定。

自我学习的重要性

要成为一名正规化、科学化、专业化的数据分析师，需要进行系统化的学习和规划。必须掌握统计软件、数据分析和数据挖掘等技能。从业领域包括金融、医药、航空、电子商务、房地产等。研究方向涵盖数据仓库、数据挖掘、文本挖掘、Excel数据分析、图计算模型及各类卷积神经网络（如VGGNet、Google Inception Net、ResNet等）。熟练掌握模型优化、参数调整与微调技术，以及R语言和Python数据建模等工具。

哪些人适合做数据分析师？

对数据敏感

对数字不感到畏惧，经常关注行业数据动态，能够从数据变化中发现规律，理解背后的原因。

抗压能力强

在处理数据时需要强大的抗压能力和耐心。数据分析是一项需要长时间专注的工作，需要热爱数据而非排斥它。

自学能力强

数据分析过程中需要不断学习新知识和方法，不断修正和更新自己的知识体系。