在互联网时代，数据是重要的资源，随着数据的持续增长和大数据技术的成熟，数据分析变得越来越重要，要看清楚瞬息万变的网络世界，要知道表象背后的真相，非靠数据分析不可，不管是大数据分析还是传统数据分析，其本质是一样的。数据分析是为了通过对数据现象的查看来完成对产品，营销策略，运营策略的优化。达到最低成本，最优效果。因此，数据分析师对应的要求也越来越高。那么，作为一名优秀的数据分析师，需要有哪些基本能力，才能完成数据分析目标，保证结果的正确性？

商业数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，基于此，企业可以制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果。这是商业数据分析的最大价值所在。

数据分析的四个能力

1. 对业务的理解能力

数据分析之前，首先要进行的是业务梳理。只有在实践领域从事过数据分析工作，就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。而业务知识的学习和掌握，需要的积累之深，培养一个业务专家，需要的周期之长，都远远超过后面所说的那些基本技能，成为业务专家实属不易，数据分析师其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则，谁指导谁都是个问题。业务学习的方式很多，比如将以前的分析报告和取数案例都拿过来研究一下，不懂就问，总是一个渐进的过程，但需要时间和行业的沉淀。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。

提升业务理解能力有几个方法

多使用产品本身，只有不断的尝试产品，体验和了解各种产品，才能在分析时有直观的思考和总结；与 产品相关的业务和技术同学沟通，尤其在进行数据理解和运营理解的时候，需要知道数据元素的含义以及当前运营的方式和形成这种运营方式的原因;多思考产品的内在逻辑，多问几个为什么，这样才不至于做分析方案的时候，遗漏其它的业务流程，或者进行错误的数据模型设计。2.有耐心，善于沟通

数据处理和逻辑梳理需要足够的耐心，尤其是在各种数据格式不统一，数据表存放混乱，以及业务流程／逻辑异常复杂的情况下，作为数据分析师，一定要有足够的耐心，沉下来进行全面的数据流程确认，画出对应的流程图，理清分析重点。

同时，数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言，跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，没有足够的沟通能力很难。所以，需要具备一定的沟通能力。在沟通之前，需要清楚的知道本次沟通的目的是什么，以及如何通过对方来达成自己有效数据分析的目标。与技术沟通，是理解参数含义，与运营沟通，是理解分析目标，与产品沟通，则是强调产品逻辑以及背后的思考。同时，如果你容易听取他人的意见，特别是智者的意见，则可以帮你找到另一条出路，你犯错的概率就会降低，相应的，你的分析就更有力量和说服力。

3. 数据分析的技术

数据分析有很多技术可以支持，包括SQL，Excle，SPSS，Matlab、Python等等，这些都是通过编程完成基本的数据分析语言编写，然后进行执行得出结果。

因此，数据分析师必须掌握并精通一两种数据分析编程技巧。包括从数据仓库中获取数据，对数据进行清洗，简化，或者补全，处理数据，计算数据，最后进行可视化的表达。这样才能完成数据分析的目标。这种技术对产品和运营人员也非常重要，只有学会处理数据，分析数据，才能在每个决策上面有据可依。

但在公司的数据分析中，你在看案例时，往往接触到的数据或使用的数据是局部的，因此，你的视野会受局限，在大多数公司里，很多数据分析师其实缺乏全局的数据视野，因为他不知道到底有多少数据，因此，永远只能在已知的数据里转圈圈，

当然，大多数数据分析师可能不需要进行系统数据学习，在实践中慢慢熟悉就好了，但自顶向下的数据学习方式可以让你有一个更好的基础和更全局的数据视野。

4.独立思考的能力

数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，扩大自己的思考范围，提升洞察力。

成为一个优秀的数据分析师，需要在不同的业务中进行磨练，同时需要足够的耐心和深入业务的思考进行决策支撑。一种客观，理性，同时又科学的数据分析心态是非常重要的，对于公司和产品的发展也是必需。

数据总是在那里，它不会说话，你不仅要基于业务能力理解它，还要学会推演和分析，从中发现规律，迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素，形成自己独创性的见解，所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑没有数据分析。而要形成独特的见解，则来自于个人不断的学习和思考，这里的学习更多的强调是跨领域和专业，思考则是更多的强调养成思考的习惯。思考本身就是一种实践，它可以将你的知识更加系统化和深入化，数据分析在一定程度上是用来验证思路和启发灵感的，“数据分析”从来不是“数据分析”本身，而是以“数据分析”为手段和表象，对业务的深刻理解、思考和判断。

数据分析的四个层次

描述性分析（Descriptive Analysis）诊断性分析（Diagnostic Analysis）预测性分析（Predictive Analysis）处方性分析（Prescriptive Analysis）描述性分析——发生了什么？

如题目名字一样，该层次主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。比如某企业本月订单签约额比上月增加2000万，至5500万，但是订单履约率从上月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7。那么，这就是发生了什么？就需要去描述性分析。

诊断性分析——为什么会发生？

知道发生了什么，对我们的帮助不大，更重要的是，我们要明白为什么发生。比如经过分析，发现在描述性分析中提到的订单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付。而成品生产不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货，导致原材料不齐套，无法开始生产。那么，这就是诊断性分析。

预测性分析——可能会发生什么？

基于上述两个层次的分析，我们发现了其中的规律，即原材料供应商的未能及时送货会影响成品订单的履约率。假如上月某原材料供应商A送货及时率只有70%，通过建模，我们可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2%。那么，这就是预测性分析。

处方性分析——我们该做些什么？

有了预测性分析的结果后，我们无需再做事后诸葛亮，而可以运筹帷幄，在事前就采取措施。上述中，供应商A会导致本月我们的订单履约率下降，我们可能采取的措施就是把A换掉，但是现在有B和C两个供应商供我们选择，该选择哪个呢？通过分析和计算得出：选用供应商B会比选C的订单履约率高1%，因此建议选择供应商B。这就是处方性分析。

四个层次层层递进，经过这四个层次的分析以后，可以对企业的决策和行动提供有力支撑。

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近期收到微博中收到很多家长发来询问信息，那就是大学专业的选择。有的家长和学生为了挤进那些名牌大学，甚至在当时选着了一些冷门的专业，或者分值第一点的专业。毕竟现在的社会还是看学历的，拥有哪些名牌大学的毕业证，就像是镀了一层金，身份也会高出一大截。2018年度高考已经落幕一段时间了，虽然部分报考二本和专科的考生还未收到录取通知书。

今天小编依据网络调查，发现这样一科专业是家长们备受欢迎，从就业平均水平来看，这也证实了他们的就业非常高，对于这样的专业你知道是什么吗？那就来看看以下几位网友的观点吧！

医学行业吃香的因素

网友一：医生是高薪行业

10个网友家长中，有9个认为“医生高薪行业，金饭碗”。那么就有一位家长站出来透漏“实情”了，她的一个朋友或者亲戚，在某某医院是什么主治大夫，月入多少多少，还有什么医药分成，反正就是不低，都超过大部分公务员平均水平。

好了，在这位家长口中，我们得出了：医生平均工资高！

网友二：有个医生，看病方便

很多人都喜欢家里（或者不太远的亲戚关系里）有个医生，看病方便。但是作为医生，我绝不让自己的孩子以医学为专业，我会教自己的孩子一些基本医学常识，碰到亲人出现情况，会紧急处理（非亲人请直接打120），但作为职业就算了。

网友三：荣誉的身份，医生行业高大尚

有的家长将“有个医生，看病方便”看成了荣誉，不管你多大的官都会生病，不管你多有钱也会生病，你只要生病，就会来求医。成为名医的家长就被荣誉加身了，成为万众瞩目的

网友四：毕业工作有保证，医保系统完善，医疗队伍扩大

医学高校的分数不是很高，但毕业后就业有保障，有些分数低的，报了医学，希望将来分配父母有些人脉，好分配工作。目前国家的医保系统逐步完善，医疗队伍还有很大的职位空缺。这也是医科专业，好就业的最大的原因之一，家长们认为的”金饭碗“

医学行业的苦水

一点：中国普通的人和专业的人观念薪酬反差最大的一个行业

作为医生还得养很多行政闲人，自己工资水平却被这些人控制的死死的，什么医保超标了，什么病历上交晚了，什么任务没达到，还得被扣钱，真是呵呵了，我们本职工作是治病救人，这些任务没完成是对病人的健康造成影响了？真是本末倒置，所以主要是那些家长不了解医学，以为能发财，比如拿回扣啥的，能不破产就已经很好了。

二点：医生地位愈来愈低，列入高危行业

医生比较辛苦，节假日少，风险还大，社会偏见多。一般人不生病是想不到医生的，有的人生了病找医生还疑神疑鬼，总觉得医生与回扣是划等号的。殊不知医改了，医生想多开药也开不成的，电脑软件设置死了。现在有医保限额和各种占比问题，医生不好当，突破限额要自己掏腰包。这不是干一行怨一行的问题。

三点：人情世故冷淡，各种情被淡薄

医生自己和小家庭付出太多，方便所谓亲戚，还不一定会落好，经典台词是“是亲戚我才找你……”、“看在亲戚面上……”、“你怎么对自家人也这样……”、“上次那个事，我看在我们这么近的关系上没说什么，这次……”。其实所谓医患矛盾，就是过高的期望值与现实的落差太大，找认识的医生就是因为怕没交情说不上话（提要求），本质并没有变，期望值甚至更高。

四点：累，成了他们的宗旨。

急诊室，想来很多家长没有去过，谁会没事去那个地方呢？在那里你可以看到很那种群的病人，都急切的等着求救。再看看那些医疗人员，面临这么多的病人，急切的心情让他们顾不上自己身体。在这里”累“，成了他们的宗旨。

看了这么多，那你们还感觉学习医学好吗？那选择什么专业好？你有空看看今年的几所医科大学就知道现在学医有多火了。

总评：医学是个技术活，并且当医生太辛苦，上班时间长，夜班多，加班多。没周末，没假期，精神紧张，工资也不一定很丰厚。

不过小编还是希望大家越来越多的人加入医生行列，为社会做贡献，造福更多的人，也让医生护士们轮流休息。毕竟每个人的身体最重要！欢迎各位读者评论交流。

什么叫大数据专业？

大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有：“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。大数据包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广，产业对于人才的需求呈井喷式增长，相关行业拥有海量的岗位需求。大数据领域的人才成为大家趋之若鹜的“香饽饽”。大数据领域的职位薪资，比相同级别的其它职位高出20%以上。

概括为：统计学+数学+计算机=大数据

毕业后干啥？

大数据人才的工作是，把海量信息采集、存储、分析，挖掘出信息背后更多的价值，以更好地辅助企业、政府机关做出决策。

哪些大学有大数据专业？

2016年2月，教育部公布增设“数据科学与大数据技术”专业。北京大学、中南大学、对外经贸大学等3所高校率先开设本科的大数据专业。

2017年，中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。

2018年，中国传媒大学等248所高校获批开设该专业，增长呈井喷之势。

这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对大数据人才的招聘都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大家今后可以从事的工作岗位及未来发展方向。

大数据分析九大热门工作岗位

一、BI工程师

1：负责BI数据仓库的规划，搭建报表平台

2：参与需求分析，数据仓库建模，功能设计及评审

3：与业务部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案

4：负责日常业务运营提供数据支撑,对分析结果进行报表开发设计

5：负责数据仓库的日常管理与维护

6：负责BI模型设计、报表开发和数据平台门户界面开发

7： 根据项目的数据分析需求进行BI的设计和项目开发

8： 对数据进行挖掘、整理和分析，提取数据进行系统建模

9：根据需求进行数据仓库模型设计，进行程序的开发，构建企业级数据中心

二、数据仓库工程师

1：负责对应业务线数据建模及数据仓库相关产品的设计、开发、测试

2：元数据的搭建和ETL设计、开发、测试

3：构建本行业大数据中心，创建OLAP多维分析模型并组织数据，开发数据集市

4：参与大数据平台数据仓库的建设工作

三、ETL工程师

1：遵循开发任务的计划与目标，服从项目经理的工作安排，参与或负责项目的详细设计、ETL开发等工作，保证项目的顺利研发及推广

2：负责数据中心建模、业务运营数据的导入、数据预处理的设计和开发

3：负责数据中心ETL流程的优化及解决ETL相关技术问题。

4：具备良好的ETL实施经验，能够按要求完成ETL设计和开发工作

四、数据分析师

1：深入理解业务数据分析需求，支持面向业务的数据服务

2：进行数据产品的算法研究和实现，并定期优化迭代

3：数据分析的流程、规范和方法建立，及相关文档的撰写

4：通过API收集数据，进行数据清洗并保存到数据库

五、数据库开发工程师

1：负责数据库系统日常架构，开发，部署，维护，备份和运行方案设计

2：负责软件开发项目中的数据库设计工作

3：负责数据库日常运维程序的编写

4：根据业务需求设计数据库结构，编写表、存储过程、触发、函数等脚本，及性能优化、疑难问题的解决

六、报表开发工程师（Cognos、MSTR）

1：按照要求使用ETL工具对数据进行清洗和整理

2：针对SQLSERVER或者ORACLE数据库编写存储过程

3：使用COGNOS或MSTR等报表工具进行模型创建和报表开发

七、软件实施工程师

1：负责BI项目的需求调研与分析工作

2：负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作

3：了解岗位范围内的硬件、软件、网络的状况，实施维护或更新计划、确保正常使用

4：负责上线企业的BI系统维护，提供技术支持对接服务

5：接受上级领导工作安排，完成其它临时性或突发性任务

八、运维工程师

1：负责BI系统的日常维护、故障排查、性能调优

2：负责系统的日常监测与维护、故障处理、性能分析与优化

3：负责系统模块部署、配置、维护、备份与监测

4：负责服务器维护和监控

5：负责系统的相关文档编写、运维信息统计等

九、软件测试工程师

1：根据产品需求完成测试计划、测试设计以及测试用例的编写，完成测试报告的分析与输出

2：对系统bug进行跟踪、推动解决，保障产品质量

3：根据需要完成关键模块的白盒测试工作

以上就是容大教育小编对数据分析专业可任职九大工作岗位整理，容大教育IT培训机构，专业数据分析培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。

数据分析是一项技术性很强的工作，要想在工作和研究中取得成功，你应该具备多种关键技能和素质。在本文中，我们将深入探讨一些有助于数据分析师完成工作的职业素质。

通常认为分析师需要具备的职业素质有很多，根据我的工作经验，我们将重点关注其中五个。

条理清晰

一个优秀的数据分析师必须能系统地解决问题。数据分析首先就需要你能够仔细、清晰地建立数据搜集的分步指南，以指导他人按照指南搜集数据（数据搜集的工作一般不属于分析师的职责范围）。需要特别重视的一点就是，指南的任何一点歧义都可能导致对数据的严重误读。

洞察力

按照项目的方向设计搜集策略并找到结果是一回事，而根据结果给出专家意见是另一回事。一位优秀的数据分析师不仅要读懂数据给出趋势，还要结合具体项目和公司战略洞察到趋势背后的逻辑（不要认为这是项目经理或产品的工作）。数据分析师的报告应反映这种洞察，你要明白一点，很多时候，你的项目经理、产品经理或其他要看这份报告的人，他们并没有具备像你一样的专业素养，他们不仅仅是要一个趋势，更需要数据分析师视角下的专家意见。请记住，一个优秀的数据分析师一定是积极主动的，一定是具有洞察力的，他们无需等待被告知如何去做即可完成他们应做的事情。

想象力

想象力不仅仅适合孩子。为了使数据真正的独一无二，出色的数据分析师会使数据可视化。这就是我们常说的让你的数据说话。例如，数据分析师可以利用数据可视化工具（我常用的是D3和Gephi）来帮助建立数据“活”模型。通常”活“模型（即动态模型）比静态模型更有表现力，但要注意选用哪种模型目的是为了表现数据而不是好看。一个优秀的数据分析师可以讲述数据的故事，以帮助其他人更好地理解分析结果。

保持怀疑

没有数据收集过程是完美的，所有你将分析的数据集都有其缺陷。对于数据分析师来说，怀疑主义只是对这一事实的认可。数据分析师需要能够识别其数据中的缺陷，并且有义务在报告中讲明这些缺陷和清楚地解释这些缺陷可能是如何影响他们的分析结果。需要注意，数据分析师应该关注数据所反映的任何一种趋势、观点、逻辑，而不仅仅是那些看起来跟项目相关的，这是因为你的专业视角可以帮助你发现问题的本质，但也会阻碍你看到其他视角下的问题。

善于发现模式

这是一个重要素质，因为数据在很大程度上反映某种模式。优秀的数据分析师可以通过查看不同的数据集来确定趋势以及触发这些趋势的原因，最终形成一个模式，这会帮助公司在未来复制成功的模式和规避错误。

结论

虽然计算机可以获取数据并对其进行操作、读取、分析，但只有优秀的数据分析师才能使这些数据变得有意义。他们可以将数字变成其他人可以使用的有意义的模式。顶尖的数据分析师可以帮助他们的公司通过使用通常很难被解释的数据来发现业务中存在的问题。

最后，除了条理清晰、洞察力、想象力、保持怀疑、善于发现模式外，请保持谦虚、谨慎和务实，这是作为一个数据分析师的职业道德。

想从事数据分析师的童鞋们，在各大招聘网站进行搜“数据分析师”职位，你会不会发现这个岗位其实是有专业要求的？中枪的专业经常有哪些呢？“统计学”或“社会学”或“信息管理与信息系统”或“应用数学”或“营销学”或“财务管理”或…….，小编给大家依次介绍下数据分析师对口专业，对求职与报考专业的同学提供一些帮助。数据分析师有哪些专业要求？学什么专业比较好呢？

数据分析师有哪些专业要求？

　　截图取自某招聘网站—数据分析师岗位要求

一、统计学专业

　　统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。

　　数据采集时，如何抽样？做多大的样本？接受多大的抽样误差？要用到统计学；

　　数据处理时，频数怎么求？交叉表怎么做？统计图怎么划？要用到统计学；

　　数据分析时，如何验证？如何探索？如何预测？也要用到统计学。

　　问卷设计时，问卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到统计学；

　　可以这么说，数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。

二、信息管理与信息系统

　　信管专业往往涉及到的知识领域很广 ，主要是通过学习计算机技术和管理学，竞争情报等等学科知识，通过计算机技术对海量的数据进行收集和信息处理，才能成为有用的信息，然后通过科学的统计学原理在对信息的过滤和分析进而形成知识，最终目的就是能运用所获取的知识来做出正确的决策。

　　可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

三、应用数学

　　随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

　　数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。 学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

四、经济学

　　数据分析师相关职业之一，这个专业需要学习经济学基本理论和相关的基础专业知识，了解市场经济的运行机制，经济学的学术动态；具有运用数量分析方法和现代技术手段进行社会经济调查、经济分析和实际操作的能力。数据分析师职位如：政府综合经济管理部门、大中型企业的战略规划和分析助理岗位、金融机构的研究助理岗位、咨询机构的助理咨询师岗位等。毕业生在这些岗位中从事较高水平的经济分析研究工作。

五、心理学专业

　　企业要提高市场占有率，就是要提高人心占有率，因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学，则能更准确的探测到用户的真实想法。

　　例如，在做品牌形象分析时，常会用到的是映射法，映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如，让你对某所别墅进行描述，很难说得清，但如果让你选择图片，你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如，你选择了劳斯莱斯车，很明显，你认为这所别墅的形象是高端的。

　　数据分析师有哪些专业要求？

六、社会学专业

　　从经济学的角度看，人具有经济性，追求利益最大化，比如人们总是喜欢买物美价廉的产品，消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看，人还具有社会性，受到社会群体心理的影响。作为数据分析师，如果没有社会学背景，很难对市场现象做出合理的解释。

　　比如，人们喜欢买物美价廉的东西，为什么人们还会为品牌多花钱？人的消费随着价格的下降而上升，为什么房价下降则观望成风，房价上升则抢购一空？正是由于人的社会性的存在，使得市场问题复杂化，有时甚至是非理性的，只有掌握了社会学的常识，数据分析师才能有更全面合理的思考。

七、人口学专业

　　人的特点影响市场的特点。年龄不同，家庭类型不同，则需求、价值观和行为特征都不一样。比如，儿童主要以生理需求为主，没有太多的社会需求；青少年开始追求时尚和潮流，但不是高收入人群，购买的频率高但可接受价格很低；人到中年，消费行为趋于理性化，强调功能、成本和技术优势；而到了老年，对价格比较敏感。

　　有人口学知识，数据分析师可以更好地理解到用户的差异性，有助于选择市场细分的维度，提出合理的精细化营销建议。

八、营销学专业

　　数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

　　具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程；让他做企业业务状况分析，他会想到4P……

九、财务管理专业

　　净利润有多少，利润增长率是否达到预计水平？

　　资产负债率有多高，是否存在潜在的偿债风险？

　　流动比率、速动比率有多大，资金运转效率高不高？

　　诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理，得失一笔账，才能算得更清楚。”

　　因此，数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用，依靠某一门相关专业，可以敲开数据分析师的职业之门，但要成为优秀的数据分析师，则需要长期的学习和积淀，做到多门专业的融会贯通。

　　以上提到的这些专业的同学对这个行业有明显优势，但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣，通过日常学习，掌握一些统计分析必备技能，亦可以从事此类工作。

　　因此，数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用，依靠某一门相关专业，可以敲开数据分析师的职业之门，但要成为优秀的数据分析师，则需要长期的学习和积淀，做到多门专业的融会贯通。-

龙岗校区：深圳龙岗区吉祥地铁站b出口湖广通大厦4楼

南山校区：深圳市南山区亿利达大厦B区2楼

宝安校区：深圳市宝安区新安二路37号五区综合楼2楼

福田校区：深圳市福田区上步中路深勘大厦19楼

广州校区：广州市天河区元岗路616号天河慧通产业广场A8-1栋

服装中心：福田区深南中路兴华大厦A座11B整层

图片来源于网络

又到了一年一度的毕业季，高考在即，很多的学子面临着选择专业的问题，虽然说兴趣很重要，但是家长们考虑更多的是将来的就业和生活问题。而那些准备毕业的大学生们，也都在考虑从事一个什么样的专业能够最有“钱途”。

下面的这则报道可能会对你有所帮助

近日，麦可思研究院近日对外发布了一份关于中国大学毕业生收入状况的调查报道。报告显示，在2016年的应届本科毕业生从事的职业中，“互联网开发及应用”在职业高薪榜上独领风骚，毕业半年后的平均月薪就达到了5679元！而紧随其后的分别是“计算机与数据处理”（5636元）和“房地产经营”（5057元）。

图表数据来自麦可思研究院

据悉，这份针对大学毕业生收入情况的调查结论，基于麦可思对2016届本科毕业生毕业半年后，以及2013届毕业生毕业3年后的跟踪调查。

2016届大学生毕业生回收到的全国总样本约28.9万份，其中本科生样本约14.7万，高职高专生样本约14.2万。对2013届大学生毕业3年后的连续跟踪调查，回收全国总样本约5万。

对于上述高收入职业，报告分析，当前，互联网行业的迅速发展促进了有关职业的旺盛需求，让计算机、软件工程等专业毕业生收入较高。

上述调查研究除了调查了2016届毕业生毕业半年后的收入情况，还调查了2013届大学毕业生毕业3年后的收入变化情况。

数据显示，2013届本科生毕业三年后月收入涨幅最大的职业类是“律师/律政调查员”（半年后：3388元，三年后：7656元），涨幅为126%，其次为“医疗保健/紧急救助”（半年后：2908元，三年后：6407元），涨幅为120%。“农/林/牧/渔”（半年后：3001元，三年后：6579元）位列第三，涨幅为119%。

除了本科生，调查显示，2013届高职高专生毕业三年后月收入涨幅最大的职业类是“经营管理”（半年后：3185元，三年后：7133元），涨幅为124%，其次是“计算机与数据处理”（半年后：3015元，三年后：6564元），涨幅为118%，“房地产经营”（半年后：3257元，三年后：7078元）位列第三，涨幅为117%。

从这份报告中不难看出，计算机与数据处理、互联网开发及应用、经营管理、房地产经营等行业在收入方面都有很大的优势。而诸如医疗保健/紧急救助和农/林/牧/渔等职业，虽然起薪平平，但是中、长期薪酬待遇也有不错的发展。

盛景哥温馨提示：收入不应是职业和专业选择的唯一衡量标准，在选择专业和职业时，考生或者毕业生还要将社会需求量、个人兴趣爱好等因素都考虑在内。

大数据时代，数据科学家们是新一代的超级英雄。

麦肯锡公司（McKinsey）所做的一项研究预计，“到2018年，仅美国一国在深度分析类人才方面的供需缺口可能就将高达50%-60%。”此类人才奇缺的现状目前在各行各业都能够感受到。

*麦肯锡公司是世界级领先的全球管理咨询公司。

2014年4月，咨询公司埃森哲（Accenture）对客户做大数据策略方面的调查时，超过90%的客户表示，他们计划聘用更多的具备数据技术专长的员工，而且多数计划一年内就进行。而在1000多家回应调查的客户中，有41%的客户表示，这方面人才匮乏是一个主要障碍。

*埃森哲是全球最大的管理咨询、信息技术和业务流程外包的跨国企业。

数据分析是什么？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析类岗位目前就业形势？

不管是中国还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

根据Linkedin《2016年中国互联网最热职位人才库报告》，数据分析人才被列为Top6的热门职位。

可以看出，这些职位都是当下任何互联网公司要建立发展必不可少的岗位，尤其是数据分析人才，伴随着大数据在互联网行业更多的应用而愈加重要。

在这份报告中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，相当于20个职位同时在竞争一个求职者。这在一定程度上反映了行业现状，很多互联网公司都逐渐意识到了数据的重要性，但却缺乏相关的专业人才来分析和管理数据。

很多学习数据分析的人会有一种困惑：“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析？”，原因无外乎两个，一是只学到了碎片的知识，没有建立知识之间的连接，无法形成自己的知识体系，二是缺乏实践，导致无法形成“知行合一”的工作技能。

对于【UCSC Extension 位于硅谷中心地带，拥有得天独厚的地理位置，不但提供电子工业和计算机业的前沿科技动态和创新，而且为学生们创造了大量学以致用的工作机会】这一点就不需要再赘述了，除此之外，UCSC同样值得关注的是其数据库和数据分析证书课程，是真正意义上“知行合一”的教育方式。

UCSC数据库和数据分析证书课程

就读UCSC的数据库和数据分析证书课程可以学习处理业务数据和分析的原则，参与实践的过程，为希望将分析应用于商业决策的数据科学家、分析师、管理员和管理人员提供最新的培训，这个课程适合于寻求增强对最新数据库系统的理解的数据从业人员，以便适应当前的行业变化和不断变化的企业环境。

巨详细的课程介绍

（就算不仔细看全部，也一定要仔细看第11点）

1 、关系数据库设计和SQL编程

Relational Database Design and SQL Programming | 3 Units

关系数据库借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。UCSC的关系数据库设计课程就是教你如何设计这种表格。

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

UCSC本课程内容包括创建和操作表格的制作方法、使用SQL技能的管理方法以及在个人计算机上安装软件或数据库的能力。

2、商业智能解决方案

Business Intelligence Solutions | 2 Units

商业智能（Business Intelligence，简称：BI）指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

本课程以微软为例，对商业智能的基本原理进行了实践。学生将通过了解数据透视表、Power Pivot的特性，包括如何从SQL服务器加载数据并创建Powe View仪表盘、图表和地图。

*PowerPivot 指的是一组应用程序和服务，使用 PowerPivot 加载项可以更快速地在桌面上分析大型数据集，能以极高的性能处理大型数据集。处理数百万行和几百行的性能基本相同。

3、预测分析：机器学习的应用

Predictive Analytics: Applications of Machine Learning | 3 Units

机器学习的应用专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能并运用到实际生活中。

本课程介绍了机器学习方法，包括回归、分类和推荐系统，以及它们在实际中的应用。构建预测模型所涉及的步骤，包括数据收集、特征选择、算法和评估。

这是一种统计或数据挖掘解决方案，可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。

4、数据分析概述

Introduction to Data Analysis | 3 Units

本课程介绍了数据分析项目的不同方法，并组织学生进行分析实践。采用流行的数据分析工具进行分析，学习如何获取和操作原始数据。它涵盖了基本的探索性分析和常见的数据分析技术，如回归、模拟和估计。

5、大数据：概述、工具和案例分析

Big Data: Overview, Tools and Use Cases | 3 Units

这是一个用于处理大数据的数据库管理系统，从中可以学习如何获取、清理和规范化大数据。探索NoSQL的关键概念、模式、数据访问和方法，在大数据中学习技术基础设施。

*NoSQL，泛指非关系型的数据库。

6、数据建模简介

Data Modeling, Introduction | 3 Units

数据建模学习的是如何对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在VISIO或ERWin 等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。

* VISIO一般指Microsoft Office Visio，是一款便于IT和商务专业人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处理、分析和交流的软件。

* ERWin 的全称是ERwin Data Modeler，是数据建模工具，支持各主流数据库系统。

本课程提供了在数据建模和设计中的知识和实践操作，学生将研究事务系统、数据集市和企业数据仓库的数据模型的真实实例。

7、NoSQL数据库概述

Introduction to NoSQL Databases | 3 Unit

本课程介绍了NoSQL数据库的特性，以及为什么它们适合大数据，包括流行的NoSQL数据库的类型和类别。NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。UCSC Extension十分重视培养学生的全新思维能力。

8、机器学习&数据挖掘概述

Introduction to Machine Learning & Data Mining | 3 Units

在所有类型的数据中，机器控制自动识别复杂的模式。这个实践课程涵盖了各种数据挖掘方法的概念和原理，并包括用统计语言编写的机器测试示例。

学生可以在本课程学习如何从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

9、Oracle PL / SQL概述

Oracle PL/SQL, Introduction | 2 Units

Oracle公司（甲骨文）是全球最大的信息管理软件及服务供应商，该公司开发的关系数据库产品因性能卓越而闻名，许多大型网站也选用了Oracle系统，是世界最好的数据库产品。研究其产品成为了数据库与数据分析专业的重点课题。

PL/SQL也是一种程序语言，叫做过程化SQL语言（Procedural Language/SQL）。PL/SQL是Oracle数据库对SQL语句的扩展。在普通SQL语句的使用上增加了编程语言的特点，所以PL/SQL就是把数据操作和查询语句组织在PL/SQL代码的过程性单元中，通过逻辑判断、循环等操作实现复杂的功能或者计算的程序语言。

这门课程适用于不同版本的Oracle 系统比如Oracle8i、Oracle9i、Oracle 10g和Oracle 11g用户。它向学生介绍了PL / SQL，并深入解释了这种编程语言的优点。

10、仪表盘和数据可视化

Dashboards and Data Visualization | 2 Units

学生在本课程可以学习仪表盘相关知识，了解一般商业智能都拥有的实现数据可视化的模块，学会运用这种向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具。

与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。学生需要掌握图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面的使用，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

这门课程将让学生懂得如何选择数据源、提取所需数据、使用示例工具执行数据分析，以及在仪表盘上直观地显示结果。

11、无薪实习

Internships (unpaid) | 3 Units

UCSC数据库与数据分析专业的学生每季度至少参加90个小时的实习，把课堂上学习到的理论知识真正运用到实际中。同时，UCSC的实习指导员也会对学生实习公司、岗位等等进行指导，以便学生获得最好的实习机会。

*美国大学与雇主协会”的官方数据统计表明，56%雇主的偏好那些通过实习的方式积累经验的求职者。这就非常直接地证明了，实习机会对每一个要找工作的人而言，实在是太重要了！

显然，UCSC Extension的职业资格证书课程，是学习数据库与数据分析专业最好的选择之一，所有的课程设置都是紧跟行业发展的步伐，甚至站在行业的前沿。

来源：CPDA 数据分析师

1. 《数据之美：一本书学会数据可视化设计》

这是一本教大家如何制作一张精美的可视化图表、挖掘大数据背后意义、足够系统的数据可视化入门书。书中，作者提供了丰富的可视化信息及探索数据的多元视角，他避开了一些技术性细节，从宏观和感性的角度介绍如何将数据转变为直观可视的图形，并且深入浅出地介绍了数据可视化的步骤和思想，丰富了读者对数据及可视化的认知。

2. 《数据之魅：基于开源工具的数据分析》

作者在书中详细分享了他从事数据分享工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。包括如何用图形及表格来观察数据、如何建模分析数据等。书中的主题部分介绍了该如何进行数据挖掘，并包含了大量的模拟过程及结果分析。

3. 《社交网站的数据挖掘与分析》

目前，各类社交网站已经渗入大家日常生活中的各个角落，它们无时无刻不在产生着大量宝贵的社交数据，而这本书中便告诉了大家如何利用这些社交网络数据并通过可视化技术来挖掘出数据背后更深层次的价值。

书中分章节系统地介绍了如何在不同社交网络中应用数据挖掘技术。需要特别指出的是，阅读并学习这本书需要一定的编程知识及学习基本 Python 工具的意愿。

4.《数据挖掘技术》

这本书是数据挖掘领域的经典著作之一，自 1997 年第一版出版以来便经久不衰。书中从技术、应用两个方面系统、全面地介绍了数据挖掘的商业环境、及其在商业环境中的应用。本书的包含了数据挖掘技术的核心内容，包括：

决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等，极具技术深度与广度。

5.《大数据时代》

《大数据时代》一书在大数据研究领域具有举足轻重的地位，作者维克托 迈尔 舍恩伯格认为大数据的核心就是预测，并前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在颠覆我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。

全书用三个部分讲述了大数据时代的思维、商业、管理变革。

6. 《集体智慧编程》

此书是 Web 开发者、构架师、应用工程师的绝好读物。书中以机器学习和计算机统计为背景，着重讲述如何挖掘和分析 Web 上的数据和资源。包括协作过滤技术、集群数据分析、所搜引擎核心技术、社交网络的信息匹配技术。

读书最好的时候是学生时期，其次是现在。有不少人求小编给推荐数据分析入门或者自我成长的书籍，今天刚好有空闲，小编就从入门级到高级的书籍循序渐进推荐给大家，大家根据自己的水平挑选，如果有更好的书，欢迎大家留言给小编！

以下为入门级书籍

适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。

Excel

《谁说菜鸟不会数据分析》

知名度比较高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

这本书不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。这本是入门篇，还有一本是专门介绍工具篇的，有兴趣的同学可以看看。

数据分析

《深入浅出数据分析》

HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。

数据可视化

数据可视化的书不多。市面上多以编程为主，面向新手和设计的教程寥寥无几。 如果只是了解图表，看 Excel 的书籍也管用。

《鲜活的数据》

内容很丰富，涉及可视化的方方面面，也囊括更类编程语言和设计软件：Python+JS+R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。

可视化是一门侧重灵感的学科，有一种入门技巧是从他人设计中学习，从模仿开始，了解他人是如何设计的，这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现，别只学习展示。

《赤裸裸的统计学》

本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。

进阶版

具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》

本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。书内全部案例均基于 Excel，每个人都能快速上手应用并落地。

统计学

统计学是比较大的范围，分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导，懂得如何应用就行用。

《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。

SQL

数据库有很多种，常见有 Oracle，MySQL，SQL Server 等。我推荐学习 MySQL，这是互联网公司的主流数据库。以后学习 Hadoop 生态时，MySQL 也是最接近 Hive 语法的语言。

MySQL 不需要专门看书学习，因为数据分析师以查询为主，不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。

《MySQL 必知必会》

学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品 / 运营 / 分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。

《网站分析实战》

互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有 Web，我们在朋友圈看到的所有 H5 活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营。

Python/R

欢迎来到数据分析的最后殿堂，Python 和 R 都是大分支，基本是前面所有内容的实现。Python 的学习以 PY3 为前提，毕竟 2017 年了，我实在想不出不用 Python3 的理由。

除了书籍，Python/R 更多依靠博客和文档学习。Python 的学习路径不陡峭，新手水平取决于查询能力，所以也请学会如何高效搜索。

《深入浅出 Python》

还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然，这是本书缺点：能掌握，但是 Bug 比较多。

《Python 学习手册》

对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。这是纸质书比电子书好的优势之一。

《Python Cookbook》

Python 的进阶书，如果想要掌握更好的编程能力，这是一本经典，值得时时翻阅。注意，它更偏向程序员。

《R 语言实战》

R 语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门 R 是绰绰有余了。

《统计学：从数据到结论》

这本书是将 R 语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。缺点是书本后面的内容质量不如前部分。

到这里，入门到进阶级别的书籍推荐完毕，当然好书不嫌多，例如《数学之美》、《集体智慧编程》、《统计学习方法》等，有兴趣不妨阅读。上面的内容都吃透，不论是成为一名数据分析师，还是往后向机器学习、数据科学家、数据产品发展、都有了良好的基础。

希望小伙伴们都能沉下心阅读。

在回答“从事数据分析师学什么专业”这个问题之前，小编想先给大家介绍下数据分析这师的就业现状！

一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数据做出科学、合理的分析，在前行中准确定位，为企业排除干扰，创造价值。数据分析师这个岗位的可以从事相关数据的职位有很多，如业务数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、数据工程师等等。

业务/商业数据分析师（BA）是完全的咨询师设定，核心价值在分析框架+报告；

数据科学家是完全的算法设定，核心价值在算法+数学；

数据工程师是完全的程序员设定，核心价值在程序；

其他还有建模分析师、数据架构师、数据产品等等；

可以说数据分析师的就业面非常之广，在公司产生的价值与被重视程度不言而喻。

小编从各大招聘网站找到国内三家大企业的招聘，从中可以发现企业对数据分析人才专业要求是怎样的。

可以看到职责描述里，第七条，数学、统计学、信息管理、计算机专业等。

岗位要求里，第一条：本科以上学历，统计学、数学、电子商务、计算机、市场营销等相关专业。

任职要求，第一条可以看到数学、统计学、数量经济学、计算机、营销学等相关专业。

这几条招聘启事专业要求有数学、统计学、信息管理、计算机、电子商务、市场营销、数量经济学专业。这些专业具体都学些什么内容呢？

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。 学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的 各个步骤，都要用到统计学的知识。

信息管理

信管专业主要对各种“系统”进行分析、设计与实现，技术与管理的有机结合。学习内容：财务、系统数据分析、IT技术，可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。

例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

计算机

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。

电子商务

电子商务专业培养具备管理、经济、法律及网络技术、计算机技术、市场营销、电子商 务技术以及电子商务管理等方面的知识和基本技能，现在各大交易都在网站等网络平台 交易完成，数据分析在电商行业的应用非常广。

市场营销

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波 特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科 特勒用户决策流程。

数量经济学

数量经济学是运用统计学、经济计量学、投入产出分析、最优规划方法、经济控制论和计算技术等各种手段，对各种经济问题进行理论分析、经验检验和政策分析的一门应用经济学科。数量经济学更偏技术类，相比其他经济学金融类专业，数经的优势是统计软件够独立编程。