熟练的数据分析师是世界上最受欢迎的专业人士之一。由于需求如此强劲，而真正能做好这项工作的人才供应又如此有限，数据分析师们获得了丰厚的薪水和优厚的津贴，即便是在初级阶段。

数据分析师的工作可以在不同的公司和行业中找到。任何使用数据的公司都需要数据分析师来分析。数据分析中的一些重要工作包括使用数据做出投资决策、瞄准客户、评估风险或决定资本配置。

数据分析师是做什么的？

数据分析员收集大量的数据并对其进行探测，以发现趋势、做出预测并提取信息，帮助雇主做出更明智的商业决策。作为一名数据分析师，你的职业道路在很大程度上取决于你的雇主。数据分析师在华尔街的大型投资银行、对冲基金和私人股本公司工作。他们还从事医疗保健行业、市场营销和零售业。总的来说，数据分析师无处不在。你也可以在大型保险公司、信贷局、科技公司以及几乎任何你能想到的行业找到它们。Facebook和谷歌等大型科技公司对大数据的分析程度令人目不暇接。为了做到这一点，他们聘请了许多顶尖的数据分析师进行各种用途，包括广告和内部分析以及大量的用户分析。

在投资银行等金融机构，管理层是分析师在入门阶段最常见的职业道路。如果你能证明自己是招聘团队中的佼佼者，你的上司会把你看作是一个能领导下一批招聘的人。在管理上证明你自己，你可以考虑当一名部门主管或副总裁。

许多公司还将数据分析师称为信息科学家。这种分类通常涉及使用公司的专有数据库。许多信息科学家从事核心数据库基础设施的工作，因此也获得了其他适用技术领域的技能，如数据基础设施建设和开发。**部门就是这样一个部门，它雇用并严重依赖信息科学家进行数据收集、挖掘和分析。保险和医疗保健公司也拥有深厚的数据基础设施，这也需要信息科学家。

技术公司是独一无二的，因为随着技术的快速变化，公司的活力也经常发生变化。各部门不断创新，以应对新的挑战，寻求新的市场机遇。在现有岗位上表现出色的技术数据分析师通常是新部门成立时最先被选为领导的人。这提供了一个领导他人的机会，也让你在公司的某个部门拥有所有权。

总的来说，数据分析师通常有一套动态的技能。他们善于处理数字和细节。他们在管理多个任务、数据程序和数据流方面也很自信和有组织。最后，大多数数据分析师通常也有很强的表达能力，因为他们通常需要定期以视觉和/或口头的方式表达他们的分析。

数据分析行业概述

数据分析行业的工作机会很多，薪水很高，你可以选择的职业道路也很多。数据分析提供了跨行业和公司层面的各种机会。因此，很难准确定位薪资和增长预期。劳工统计局提供了几种不同的工资和增长分类。

财务分析师

金融分析师类别通常是数据分析师最广泛的分类。这类角色可以包括业务分析师、管理分析师和各种不同类型的投资分析师。美国劳工统计局（BLS）2018年的数据显示，金融分析师的平均时薪为48.55美元，平均年薪为100990美元。时薪从25美元到80美元不等。纽约金融分析师的平均时薪为66美元，最高。 劳工统计局预计，到2029年，这类工人的增长速度将超过平均水平5%。

市场调查

第二个劳工分类局经常寻找的数据分析师的薪酬预期是市场研究分析师类别。截至2019年，该类别的平均小时工资为34.41美元，预期年薪为71570美元。市场研究人员的小时工资范围为16.51美元至58.96美元。 劳工统计局还预计，到2029年，这一类别的增长率将达到18%。

大数据与机器学习

随着商业世界的发展，数据的使用也随之发展，对大数据技术、大数据分析和机器学习的需求显示出一些最热门的增长领域。这些类型的大数据技术正越来越多地融入到美国各大大学和世界各地有很多大学的数据分析项目中。

美国大多数大学都提供数据分析或数据科学作为主修或辅修课程。除了学士学位，还有大量的数据科学硕士课程。如果你有兴趣在一个更灵活或更短的时间内培养你的技能，也有多种认证计划和课程可从各种教育机构。

数据分析师资格

从数据分析专业毕业，尤其是如果你的平均成绩很好，在班上排名很高，那么你应该可以轻而易举地获得入门级的数据分析职位。即使是从一所知名大学获得的数学、统计学或经济学方面不那么专注的学位，也足以让你踏上成功之门。虽然这份工作是入门级的，但薪水比大多数领域经验丰富的专业人士都高。

如前所述，数据分析领域的一些顶级职位在大学毕业后的第一年每年可以达到10万美元。有经验的专业人员可以使两倍或更多的入门级数据分析师。经验可以来自入门级分析师或相关领域，如投资分析。然而，在申请数据分析师的工作时，学历往往是简历上最重要的内容。很少有人在数学相关领域没有出色的学习成绩就被录用。

数据分析师职业道路

下面列出了在搜索或考虑数据分析时可能遇到的许多不同角色。

业务分析师：分析特定于业务的数据。

管理报告：向管理层报告有关业务职能的数据分析。

公司战略分析师：这类角色将专注于分析公司范围内的数据，并就战略方向向管理层提供建议。这一角色也可能侧重于并购。

薪酬和福利分析员：通常是人力资源部门的一部分，负责分析员工薪酬和福利数据。

预算分析员：专注于特定预算的分析和报告。

保险承保分析员：分析个人、公司和行业数据，以决定保险计划。

精算师：分析死亡率、事故、疾病、残疾和退休率，为保险公司创建概率表、风险预测和责任规划。

销售分析：专注于帮助支持、改进或优化销售流程的销售数据。

Web分析：全面分析围绕特定页面、主题焦点或网站的分析仪表盘。

欺诈分析：监控和分析欺诈数据。

信贷分析：信贷市场对信贷报告、信贷监控、贷款风险、贷款批准和贷款分析等领域的分析和信息科学提出了广泛的需求。

业务产品分析师：专注于分析产品的属性和特点，以及根据市场因素就产品的最佳定价向管理层提供建议的责任。

社交媒体数据分析师：社交媒体和成长中的科技公司依赖数据来构建、监控和推进社交媒体平台所依赖的技术和产品。

机器学习分析员：机器学习是一种正在发展的技术，它涉及到编程和给机器喂食来做出认知决策。机器学习分析员可以在很多方面工作，包括数据准备、数据馈送、结果分析等等。