最近總有人問我，數據分析師未來的發展前景怎么樣？也許很多人都會有這個疑問吧。今天我來為大家解答一下未來數據分析師的發展前景以及在企業中扮演什么樣的角色。

在互聯網的快速發展下，目前各大公司對數據分析相關崗位的要求持續上升。據統計全國500強企業中，90%以上都建立了數據分析部門。

對于數據分析師來說，所有公司都有數據。他們需要找到一種方法，利用它來分析解決方案，讓數據分析提高價值。

1.分析競爭對手

企業想要迅速發展，是一定要了解自己競爭對手的。比如說我們是一家電商公司，那么我們一定要了解競爭對手這個月的主營產品、銷售額、折扣優惠等等。這樣才有利于我們做好調整，更好的去安排。

2.推廣渠道效果監測

當你為企業做廣告投放的時候，你是不是需要提前對這些推廣渠道的數據進行監測。比如說賬號的活躍度、曝光量，只有把這些東西計算好了，你才能預估出這個廣告可以為我們帶來多首收益。

這個反饋完全可以給以后繼續做營銷做決定，按效果去調整哪些渠道繼續投放廣告，哪些渠道砍預算，哪些渠道不投放了。

是一個非常復雜和耗時的過程。這涉及到很多高技術知識。這些公司提供的是一套處理數據攝取、清理、建模和顯示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，這取決于他們想要探索的細分市場。

3.產品的用戶群體

當我們一款新的產品上線時，首先要知道店鋪里的哪些用戶可以首批付費使用，這個和我們的日常監測以及標簽有關。平臺就可以發信息推送給這類用戶，就可以分析出我們的產品用戶是否滿意，數據分析準不準確了，那里是需要調整的。

企業想有更好的發展就要不斷的更新技術，大數據技術將提供最好的數據分析解決方案，而大數據人工智能也逐漸成為了各大企業重點研究方向之一，畢竟人工智能是未來科技發展的必然趨勢。

那我們數據分析師需要掌握哪些基礎知識呢？

1.Excel：會進行簡單的數據處理，一般進入互聯網公司會做一些報表，數據處理的工作。這類工作需要和其它技能相結合才有發揮空間，前景可以做行業數據分析。

2.編程和SQL：互聯網公司基本都需要，因為互聯網的追蹤反饋系統很重要，數據分析師在這里扮演的角色就是一個技術—管理層之間的角色，略懂技術，但是也可以大概通過數據得出一點兒結論，給決策層做決策做出有價值的建議。

3.機器學習：這方面的人都是可遇不可求的，但是有一點兒需要搞清楚，人工智能和數據分析師是兩個概念，只是使用的工具有交叉，數據分析師一般不會用特別復雜的算法，反而講究的是快速使用模型并反饋。

數據分析師對于企業來說是非常重要的，無論你是想做行業數據分析，或者是機器學習，前景都是非常好的，不用擔心就業問題。