隨著大數據，人工智能的到來，數據分析大火，數據分析在每一個行業都得到了應用，是當今信息時代我們重要的生產要素，萬千民眾對於數據的使用，預示著我們新時代下生產增長率的提高和消費者大浪潮的到來。
現如今，商業和經濟都在迅速發展，各行各業以及各領域都需要數據分析人才，在我們的日常生活中，數據也扮演著越來越重要的地位。根據有關統計，在北京地區，每天大致需要10000以上的數據分析人才，在大城市，擁有一年經驗的數據分析師大部分月薪在20k以上。根據一家數據調研報告顯示，截至到2025年，中國數據人才缺口將達到200萬；而根據中國商委會數據分析部的統計顯示：未來中國基礎性數據分析人才的缺口將達到1000萬以上。
那麼如此大火的數據分析具體是幹什麼的呢？
數據分析師是數據師的一種，他的意思是指在社會的不同行業中，專門從事行業數據蒐集，整理，分析，並依據數據做出行業研究的一類從業人員。其涉及的領域廣泛，涉及的主要領域有金融，諮詢，互聯網，零售等。當然，數據分析師的種類也有很多，比如大數據分析師，大數據運營專員，大數據可視化工程師，大數據挖掘算法工程師等都是數據分析師的一類。
那麼我們怎樣才能成為數據分析師呢？
數據分析的相關職位需要人才一般是複合型的，可以對數學，統計學，數據分析，機器學習和自然語言處理等多方面知識進行綜合掌控。總結起來大體需要以下幾個條件：
1 .統計相關的數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識，因為數據分析師需要了解一些描述統計相關的內容，所以要求具有有一定公式的計算能力，當然，如果可以瞭解一些常用模型就更好了。
2.得心應手的工具
對於數據分析師來說，Excel是必須熟練掌握的，數據透視表和公式使用也必須熟練掌握，如果能夠學會VBA那就再好不過了。除此之外，學會一個統計分析工具那就是錦上添花了，這裡推薦SPSS，它比較簡單。
3.編程語言
編程語言是數據分析的一個核心，Python或者Java或者C++至少會一種，其中我認為Python相對簡單一些。
當你具備這些技能之後，你還要選對自己的行業領域，主要行業領域有以下幾個特:
互聯網領域，數據分析主要應用於互聯網消費評估，精細化運營分析以及潛在客戶的挖掘 ，這是其互聯網行業數據分析的特色。
在金融領域，數據分析主要用於銀行建立信用評估系統，以及一些公司運用數據分析進行投資-收益的風險預測，信息諮詢等。
在服務業領域，數據分析主要用於交通運輸，房地產以及各類信息諮詢與調研，進而提高服務質量，提高整體服務水平。
由此可見，不同行業的數據分析師的工作內容有所差異，所以在選擇的時候要考慮到自身的職業規劃和自身的興趣。數據分析目前發展前景遠大，薪資待遇高，是一個大火的行業和職位選擇。希望我們在選擇專業或者就業的時候，能關注到這大火的數據分析和信息化。
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