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生活在大數據時代下的我們，各行各業都離不開數據。近幾年，數據分析師崗位越來越火爆了，在產品設計、運營決策中的話語權也越來越重，薪資更是水漲船高。那么，既然我們處在這樣一個大的行業背景下，如何成為一個好的數據分析師呢？
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。簡而言之，數據分析師崗位的職能就是利用數據來幫助公司產品設計、運營以及銷售策略提供決策依據。
那么這也注定數據分析師必須具備一些基礎條件：一就是數據基礎建設的完備，二就是有工作需求。數據基礎完備主要建立在公司數據驅動上，一般都是數據量級的建設，比如一些大廠，淘寶、抖音、百度、騰訊等，龐大的數據量是他們產品跑贏市場的砝碼；需求則更多指行業精細化的運營，比如對客戶進行個性化的內容推薦、個性化廣告投放，那么在這個之前必須去了解這款產品所感興趣的人群分類、個性特征、年齡、性別以及收入等情況，當然是越詳細效果越好。
數字的敏感度對一名數據分析師而言非常重要。當我們看到數據集、圖表、指標后，產生的對這些數字所描述的對象的直覺，就是數字敏感度，不能通過直覺判斷的問題，就需要用結構化思維拆解問題來做數據分析；數據分析師對經手的數字的運算和處理都要非常的細致。通常來說，你想要支持的這個決策或需要很多步驟的數據處理去達到，在這個過程中，就要保證每一步運算正確，并且有問題能夠檢查出錯誤，這樣才能保證決策的正確性；數據分析師是產品優化、運營方式、廣告精準推廣以及增加用戶體驗度的策略提供者，很多崗位都會根據數據分析師得出的結果去改變自己的運營方案、調整自己的運營目標，有些甚至是方向性的變更，那么這就必須要求數據分析師不僅要具備數據的敏感度，還要對業務領域進行深入的研究；
數據分析師和產品經理還有軟件工程師等職位有很深入并且密切的合作，如果你不喜歡溝通或者和別人探討問題的話，那么做數據分析師可能就無法說服別人去接受你的觀點和邏輯。所以，在平時我們也要多鍛煉自己的溝通表達能力，以便在工作崗位更高效地達成工作目標。
目前，我國正在快速發展，各行各業都在加快數字化轉型，每天會產生海量數據，這就造成數據分析師崗位人才奇缺的現象。幾乎所有的互聯網企業，都在基于數據為用戶提供服務，需要有專業的數據分析相關人才進行數據解讀與應用。最近幾年，八維學生供不應求的情況屢見不鮮。
如果想做一名優秀的數據分析師，學好專業的技能還是必不可少的，比如Excel等數據處理工具、python等編程語言都很重要。如果你在工作中已經有一定的經驗，可能這些技術看起來比較熟悉還比較好入門，而對于一些小白，或者想在工作中有較大升職機會甚或想成為頂尖人才者，進行系統的學習，打好基礎，并跟專業的老師完成各個實訓項目才能收獲心儀的崗位。
八維教育培訓學校緊跟時代發展，把握技術變革，堅持培養技術過硬、能力出眾、人格健全的復合型人才，通過“單科精進、串行排課”的教學模式幫學生完成技術攻關，成功與企業需求接軌；通過日講評、周述職、小組競賽等模式激發同學在學習過程中的團隊精神、溝通能力，全面提升學生的綜合素質，為職場發展鋪路。
目前，從整個行業來看，數據分析師還處于初級階段，未來也將會成為各行各業所需要的人才，所以入行要趁早，在行業方興之時進入并深耕，待成熟的時候你已經成長為行業內的頂尖人才，那時即使再大的競爭力和門檻都限制不了你的腳步。
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