大数据分析师年薪百万「数据分析师收入」

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又是一年毕业季，又是一年求职难。

根据教育部公布的数据显示，今年的高校毕业生人数首次突破千万大关，预计将有1076万毕业生进入职场，同比增加167万。

在整体就业环境不好的情况下，如何找到突破点？

今天来给大家盘一盘“数据分析师”这个职业内容。

数据分析是指用适当的统计分析方法对采集的大量数据进行分析，将它们加以汇总和处理，以最大化地发挥数据的作用，也就是通常所说的“数据赋能”。

数据分析的目的是从大量看来杂乱无章的数据中提炼出隐藏其中的信息，从而找出研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出决策，以便采取适当行动，目前已渗透到电子商务、金融保险、在线教育、生产制造、生物医疗、交通物流等各行各业。数据分析通常分为数据采集、数据处理、数据建模、数据统计分析、数据可视化、数据挖掘等部分。

1 数据采集

用于分析的数据主要包括内部的企业数据与外部的开放数据两个部分。内部数据一般可通过各类作业系统从用户方获取数据，也可以借助物联网技术通过传感器、RFID等获取真实物理数据。而外部的开放数据则是通过免费或付费的第三方数据平台、网络爬虫等方式获取。

2 数据处理

数据处理是借助一系列软件工具，如EXCEL、SPSS、Python、SQL SERVER等，将采集到的数据进行数据清洗、集成、规约、变换等处理，纠正不一致的数据，为之后的统计分析提供有效的基础数据。

3 数据建模

数据建模是以现实业务为驱动，抽象实体数据，并在此基础构建科学模型来解决实际问题的过程。常见的数据分析模型有用户价值模型（RFM模型）、CLV用户生命模型、帕累托模型（二八定律）、漏斗分析模型、正态分布模型等。尽管已有许多成熟的分析模型，但更重要的是建立这种模型思维，才能更加灵活的面对现实数据进行分析。

4 数据统计分析

常用的数据分析方法包括描述性统计分析、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等一系列方法。其中，描述性统计分析是指通过平均数、众数、中位数等表示数据的集中趋势，方差、标准差等表示数据的离中趋势。聚类分析是指将样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量，通过聚类分析可以将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。

5 数据可视化

数据可视化主要是借助图形化手段，形象直观的表达出抽象数据中蕴含的信息和规律。常见的可视化图标有柱状图、折线图、散点图、饼图、漏斗图、气泡图等，不同的表现方式发挥着不同的作用。

随着互联网浪潮的不断推进，涌现出一系列的智能产品，从而衍生出了海量的用户数据。在大数据的风口上，各大企业渐渐都意识到了数据分析的重要性，谁能在海量的数据中找到有用的信息，谁就会在这个信息时代站得更稳。

因此短时间内，数据分析师仍然会是炙手可热的职位。