最近收到很多人想要轉行資料分析發來的問題：資料分析崗位真的稀缺嗎？？？
其實從2003年正式設立【數據分析師】的職業認定開始，資料分析崗位就逐漸火熱起來，頻繁見諸各大企業的招聘需求中，很多人覺得資料分析師這麼緊俏、稀缺，擠破腦袋也要擠進這個行業，甚至不惜零基礎轉行，然而事實卻並非如此。
以我自身為例子，十年前我從電子商務入行資料分析，基本上見證了整個資料分析行業的發展，對此我的結論是：資料分析人才是真的稀缺，注意是人才稀缺，而不是崗位稀缺。
前段時間，有個朋友有個說法我倒是認可的，別老提資料分析職位多麼緊缺，其實企業根本不需要那麼多資料分析師。從下面這些招聘啟事裡就可以看出來，資料分析慢慢變成了一種通用能力，產品運營和專案管理都需要，真正的資料分析師崗位其實是很少的。
為什麼說資料分析人才稀缺？
對於大型的電子商務、零售、服務商公司而言，會對資料分析師產生需求，而對於中小電商企業來講，大部分的基礎資料統計和分析工作室由運營兼顧的。
據我瞭解，每一家企業都在做資料分析，但不一定設資料分析師崗位，資料分析工作會由傳統的銷售、財務、秘書等崗位承接。因此，資料分析人才是奇缺，而資料分析師崗位準確來講並不是奇缺的狀態，只是市場的供需資訊差造成了企業難以招到合適的人才。
資料分析師一般要兩到三年的工作經驗才可以勝任，而具有兩年以上的資料分析師的起薪較高，中小企業的痛點是請不起，更不要說具有5年，8年工作經驗的資料分析師了。
許多小公司選擇應屆畢業生來培養，但也只是做資料統計工作居多，企業內沒有人可以帶路，因此資料分析崗並沒有給企業帶來應有的期待。
另外，資料分析人才主要集中在銀行、金融、電信、醫療等行業，這些行業對資料分析師的年限要求更高，市面上資料分析師都大概分為了三種：
- 打雜分析師：供過於求。打雜分析師的工作內容就是寫SQL取數，根據需求做資料統計、簡單報表製作。入行門檻低，工作相對不累，導致大量人士湧入，但崗位其實沒那麼多。
- 業務分析師：供需基本平衡。業務分析師的工作內容就是對運營動作、產品模組進行效果評估，提一些簡單的建議。入行門檻除了資料分析技能外，還要求懂業務、懂運營、懂產品。
- 商業分析師：大量緊缺。商業分析師的工作內容就是通過對市場、競對、企業的現狀分析判斷，提出未來的運營、產品方向建議，從而提升份額、提高營收。入行門檻除了上面這些外，還要求懂商業、懂市場、懂經營管理。
轉行資料分析需要瞭解什麼？
首先要明白一點，資料分析技能現在已經變成了通用技能，無論是是不是想要做資料分析師，都應該具備，在企業的產品、運營等崗位上是非常有幫助的。
其次，資料分析重在分析，前期的資料收集和資料處理都是可以透過硬性學習到的，但是分析資料的能力卻只能靠方法論和經驗支撐，考驗地是你的資料思維和洞察力。即使你做出的資料圖表再好看，資料處理技巧再高深，假如不能實現資料的分析解讀，就完全失去了其價值。
最後，做好自己的職業規劃，怎麼做呢？最好的辦法就是先理解自己所在行業的商業模式，明白流量資料的真正關係，明白商業模式是如何通過資料拆解來體現的。
那麼，更要強調的一點是，資料分析不是花架子，不是只為了擺著好看或者證明自己厲害的東西，是要用於影響決策，才是有意義的，無論是產品運營決策，企業發展決策，還是個人的職場決策。
比如老闆突然問你，最近三個月公司的業務資料如何，你說最近三個月收入增長了多少，流量增長了多少，你以為老闆真不知道？核心數據他每天都盯著呢，他期待的答案是什麼，流量獲取的方式上有哪些優化空間，收入增長有哪些地方可以繼續挖掘的領域。這不僅僅需要你會處理資料，分析資料，更需要你的資料認知，以及多維度下理解資料的視角。
轉行資料分析需要準備什麼？
簡單來說，目前資料分析所需要的幾個硬要求：學歷、專業、經驗、技能
資料分析對學歷專業要求真得不高，專業目前更是不限，你學獸醫但自學的很好我覺得也OK。經驗這塊確實非常關鍵，但一些初級崗也是願意接收一些轉行人士的。本該設定門檻的技能上，實際上也低得不行。
轉行認識應該怎麼準備相關的技能？
1、瞭解統計學相關知識：百分位數，箱線圖，標準差，皮爾遜相關係數，貝葉斯定理，正態分佈，卡方分佈，假設檢驗等。
2、初步瞭解運營資料指標管道轉化率：PV 、UV、留存率、流失率、複購率、GMV等，瞭解google analytics等網站分析工具
3、熟悉SQL語法：比如Mysql資料庫
4、熟悉python資料分析常用庫：pandas、numpy、matplotlib、Seabron，能夠利用python做資料視覺化、資料探索、資料預處理
5、熟悉office軟體：精通Excel，常用函數與樞紐分析表等
6、初步瞭解機器學習常用模型：決策樹、RF、聚類等，能夠手推最小二乘法
7、瞭解Linux常用命令
8、瞭解文本挖據：規則運算式，能用python做詞雲
其實技能只是一方面，把sql學了、做個報告也能找到數分的工作。把sql、python、機器學習都學了，也能找到數據領域的工作，可能待遇是差不多的。但我覺得在目前競爭較激烈的年代，一個充足的轉行準備，能讓你增大拿到優質廠的可能性，工具的提升，也可能會給你一個更廣的視野。
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