数据分析师发展-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师发展的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析师发展的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师行业现状？
2. 数据分析师可以干到多少岁？
3. 数据分析师前景与弊端？

数据分析师行业现状？

数据分析师目前非常卷，水平参差不齐，这个岗位目前可以分为三种类型，第一种就是专业的的跑数工作人员，俗称表哥，表姐，第二种是涉及分析，报告，以及基础指标建设的工作人员，这类型是初级的分析师，第三种是策略输出，可以根据数据的表现为公司做战略输出。

数据分析师可以干到多少岁？

数据分析师这个职业和年龄没有明显的限制，一般来说可以一直从事这个职业，只要能够不断地学习和适应新的技术和工具。数据分析师是一个新兴的职业，随着大数据技术的不断发展和应用，对数据分析师的需求也在不断增长。

当然，数据分析师的具体工作内容和职业发展方向也会随着时间和经验的积累而有所不同。初入职场的数据分析师可能主要从事基础的数据分析、报告撰写等工作，随着经验积累和技能提升，可能会逐渐涉及到数据挖掘、机器学习、人工智能等领域的工作。在职业生涯的后期，数据分析师也可以担任高级的数据分析师、数据科学家、数据架构师等职位，或者选择成为数据分析领域的顾问、讲师等。

总的来说，数据分析师的职业发展主要取决于个人的能力、兴趣和经验，而不是年龄。只要能够不断地学习和适应新的技术和工具，数据分析师可以在这个领域持续发展，并取得更高的成就和回报。

数据分析师可以干到60岁，退休年龄，

数据分析师是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，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、评估和预测的专业人员。

数据分析师前景与弊端？

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。

做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。

探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。

最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。

业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。

所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。

到此，以上就是小编对于数据分析师发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师发展的3点解答对大家有用。