随着大数据，人工智能的到来，数据分析大火，数据分析在每一个行业都得到了应用，是当今信息时代我们重要的生产要素，万千民众对于数据的使用，预示着我们新时代下生产增长率的提高和消费者大浪潮的到来。
现如今，商业和经济都在迅速发展，各行各业以及各领域都需要数据分析人才，在我们的日常生活中，数据也扮演着越来越重要的地位。根据有关统计，在北京地区，每天大致需要10000以上的数据分析人才，在大城市，拥有一年经验的数据分析师大部分月薪在20k以上。根据一家数据调研报告显示，截至到2025年，中国数据人才缺口将达到200万；而根据中国商委会数据分析部的统计显示：未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1000万以上。
那么如此大火的数据分析具体是干什么的呢？
数据分析师是数据师的一种，他的意思是指在社会的不同行业中，专门从事行业数据搜集，整理，分析，并依据数据做出行业研究的一类从业人员。其涉及的领域广泛，涉及的主要领域有金融，咨询，互联网，零售等。当然，数据分析师的种类也有很多，比如大数据分析师，大数据运营专员，大数据可视化工程师，大数据挖掘算法工程师等都是数据分析师的一类。
那么我们怎样才能成为数据分析师呢？
数据分析的相关职位需要人才一般是复合型的，可以对数学，统计学，数据分析，机器学习和自然语言处理等多方面知识进行综合掌控。总结起来大体需要以下几个条件：
1 .统计相关的数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识，因为数据分析师需要了解一些描述统计相关的内容，所以要求具有有一定公式的计算能力，当然，如果可以了解一些常用模型就更好了。
2.得心应手的工具
对于数据分析师来说，Excel是必须熟练掌握的，数据透视表和公式使用也必须熟练掌握，如果能够学会VBA那就再好不过了。除此之外，学会一个统计分析工具那就是锦上添花了，这里推荐SPSS，它比较简单。
3.编程语言
编程语言是数据分析的一个核心，Python或者Java或者C++至少会一种，其中我认为Python相对简单一些。
当你具备这些技能之后，你还要选对自己的行业领域，主要行业领域有以下几个特:
互联网领域，数据分析主要应用于互联网消费评估，精细化运营分析以及潜在客户的挖掘 ，这是其互联网行业数据分析的特色。
在金融领域，数据分析主要用于银行建立信用评估系统，以及一些公司运用数据分析进行投资-收益的风险预测，信息咨询等。
在服务业领域，数据分析主要用于交通运输，房地产以及各类信息咨询与调研，进而提高服务质量，提高整体服务水平。
由此可见，不同行业的数据分析师的工作内容有所差异，所以在选择的时候要考虑到自身的职业规划和自身的兴趣。数据分析目前发展前景远大，薪资待遇高，是一个大火的行业和职位选择。希望我们在选择专业或者就业的时候，能关注到这大火的数据分析和信息化。
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