好像一直在介绍数据分析师岗位相关的技能学习，却忽略了数据分析岗位本身的发展。很多转行数据分析师的求职者根本不清楚数据分析师是做什么的，对此有些抱歉，本篇来回答这个被你我都忽视的问题——数据分析师是做什么的？

  当你在探索数据分析师的职业道路时，你将需要清除这些困惑，并了解数据分析师所扮演的许多角色。

  从良好的沟通者和数据分析器到拥有项目管理和技术技能，数据分析师常常使用各种技术。

  三是专题分析，这个专题可大可小，依据需求方（也有一定的可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；

  四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然并非是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？

  数据分析师的在企业中的最大的作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。

  在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能察觉缺陷；另一个原因是网络业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。

  在企业发展中期，即业务上升阶段，这样一个时间段需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。

  对数据产品建设的重视与否是影响企业未来的发展速度和质量的主要的因素。记住，前面说过数据分析的最基础职责是帮企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。

  企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。

  数据分析师的就业范围很广，现在市场上所有的工作几乎都和数据有关，区别只在于相关程度是20%、30%、50%或者100%。学好数据分析，保持对数据的敏感度非常重要。

  近年来，数据分析已经逐步的被应用到生活的所有的领域。就在刚刚结束不久的#2020年线次提到数字化问题。

  马云表示，数字化以前只是让一些企业获得更好，而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进，未来一二十年，中国有望实现数字化。并且，在未来，大到企业、小到个人，都将从数据分析中获益。

  由此观之，未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将成为企业获益的关键因素。

  不少的企业就把数据分析作为了自己的核心竞争力，例如金融大数据分析、电商交易分析、资讯分析、临床数据分析等。在这一些企业中，数据分析就是当之无愧的 C 位了。

  初级数据分析人需要有很强的业务背景或广泛的IT知识。这样，你就能开始作为数据分析师的工作，其工作职责包括收集、分析、沟通和记录需求、用户测试等等。

  一旦你在这个行业有了几年的经验，你将到达一个关键的转折点，在那里你可以再一次进行选择你的数据分析师职业生涯的下一步。

  三到五年之后，你就可以晋升为IT数据分析师、高级/首席数据分析师或产品经理。作为数据分析师，你的经验越丰富，你就越有可能会被分配更大或更复杂的项目。

  在不同的商业数据分析岗位上工作8到10年后，你可以晋升为首席技术官或顾问。你可以将数据分析师的职业道路走到你想走的最远的地方，根据你的专业相关知识、才能和愿望在管理级别上取得进展。

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