数据分析师真的能做到年薪百万吗？数据分析师想创业，该如何抉择

本文目录

• 数据分析师真的能做到年薪百万吗
• 数据分析师想创业，该如何抉择
• python数据分析师的就业前景如何
• 想从事数据分析师岗位，一定要学python吗

数据分析师真的能做到年薪百万吗

首先告诉你，年薪百万是绝对有可能的，但是基本属于金字塔尖的那部分人，对于年薪百万的群体，不同人有不同的定义。有的人认为，既然是年薪，说明这个人是靠劳务报酬获得年收入的，资本收入不计算在内。

靠劳务报酬获得年收入百万的人毕竟是少数，年薪百万俱乐部的晋级人选便落在了中大型企业中高级管理层。有人把创业者也划分为年薪百万的，个人认为不合适，创业者谈不上年薪，重要的是股权和利润分成。

作为数据分析从业者的我，更关心数据分析师能否做到以及如何做到年薪百万。无论是靠劳务收入获得年薪百万，还是创业年收入百万，都作为白手起家的数据分析师达到年薪百万的发展路径。

靠劳务收入年薪百万

1. 在欧美发达国家，数据专家岗和相关管理岗可以轻松达到年薪百万

在欧美发达国家，顶级数据岗位（如数据科学家、BI经理等）达到年薪百万人民币不是什么难事。如果你擅长数据工作，专业技术能力够强，并且也具备商业判断能力，沿着专业路线或管理路线往上走，年薪百万的目标是有奔头的。

下面是欧美发达国家数据相关岗位平均年收入统计结果：最初级的数据分析岗位的收入是最低的，年收入在6.3万美元左右，最顶级的数据科学家年收入约12万美元，是数据分析师的1.9倍。当然，发达城市相关岗位的工资会更高一些，数据科学家、BI经理、架构师的年收入都可以达到百万人民币。

数据来源：Glassdoor，求职社交招聘网站

但需要注意，技术岗位是有职业天花板的，这个天花板也会反应在收入上，而管理岗位的收入弹性相对会更高一些。所以，在欧美发达国家，与业务相关的数据管理岗是数据分析师达到年薪百万目标的一个不错的发展路径。

举个例子：

一个华人半路出家，在瑞士某大型医疗企业做数据分析，技术够硬，带领团队通过数据分析帮助公司每年节省近百万瑞士法郎的成本，并且牢牢掌握相关细节，不可被轻易替代。他的年薪远超一般数据科学家（数据科学家一般在14万瑞士法郎左右），百万人民币的年收入对他来说自然不在话下。

2. 在国内，大型企业的数据专家和管理岗有可能达到年薪百万

受经济发展水平和多种因素的限制，国内数据相关岗位的薪资比欧美发达国家要低一些，基本上是1/3到1/2的标准。当然数据相关岗位中，薪资最高的还是数据科学家（架构师）、其次是数据挖掘和开发工程师，最低的还是数据（BI）分析师。

数据来源：公开资料整理

看着上面的数据，不少人可能觉得在国内做数据分析师达到年薪百万基本上是无望了。然而，上面的数据只是均值，大型企业的数据专家和高级管理层年收入百万还是有可能的，只是与欧美等发达国家相比，在国内做数据分析发展到年薪百万的概率要低一些。

无论是在国内，还是在国外，数据分析师的待遇在数据相关岗位中都是最低的。当然这和进入的门槛有关，现在数据分析基本上是有点数据sense，会点SQL的都能做数据分析师。所以数据分析师群体内部的收入相差比较大，从月薪10K~40K不等。

在公司内部，数据分析基本是支持业务发展的，所以数据分析师要想提高收入水平，就只能朝着数据科学家或者BI经理或总监的目标发展，这样经过5~10年，在大企业做到专家和中高级管理岗达到年收入百万还是有可能的。

靠创业年收入百万

数据分析师创业做什么呢？自媒体，通过网络将自己的专业技能放大？教育培训，在线教育至今盈利困难？接私活？但能在这三条路上创业达到个人的年收入百万，基本上也需要5年以上的磨炼，这和在大型企业做到管理层或专家岗需要的时间是差不多的。

假设数据分析师选择了某一条路创业，靠创业年收入百万，可能吗？当然有可能，但这个可能性有多大呢？根据统计数据，中国中小企业的平均寿命是3年，5年以内的死亡率90%。成功率很低，可能性比在大型企业做专家和管理层的概率还要低。

现实是残酷的，道路是坎坷的，理想还是要有的，万一实现了呢？作为数据分析师的你，离年薪百万的目标还有多远？

数据分析师想创业，该如何抉择

谢谢邀请！

当前大数据正处在落地应用的初级阶段，随着大数据的普及，整个传统行业会需要大量的数据分析人才，也有大量的数据分析任务，因为数据分析是呈现数据价值的重要方式。

通常情况下，数据分析可以分成两种岗位，一种是开发岗位，一种是应用级岗位。开发岗位的数据分析往往需要通过编程的方式来完成定制化的数据分析任务，比如目前通过机器学习的方式来实现数据分析就比较流行。开发级数据分析需要具备专业的计算机知识，包括程序设计、算法设计、算法实现、数据呈现等内容，Python是比较常见的编程语言。

虽然开发级数据分析能够完成更加复杂的数据分析任务，但是在生产环境下，大部分的数据分析任务可以通过工具来完成，比较常见的工具包括Excel、SPSS以及各种BI工具。对于知识结构并不丰富的专科生来说，从事此类数据分析（工具类）任务是完全可以的。在大数据落地应用以后，这类人才的需求量将会得到一定程度的释放，目前不少专科学校也开设了针对性的课程。

虽然数据分析本身的技术含量在下降，但是数据分析对于场景的要求却在提高，也就是所谓的行业经验。对于要创业的数据分析师来说，需要对行业有充分的理解，能够通过数据分析得出针对性比较强的数据分析结果，而这正是企业需要的。场景大数据分析将是未来一个数据分析的重点领域，也是创业者可以进行深耕的领域。

除了要掌握行业知识之外，对于要创业的数据分析师来说，一定要注重数据分析的效率，另外就是数据分析的结果呈现。一个比较好的建议就是从一个熟悉的行业入手，然后再逐渐拓展。未来，数据分析业务将是一个较大的市场，选择这个领域进行创业会有较大的发展空间。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

python数据分析师的就业前景如何

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

想从事数据分析师岗位，一定要学python吗

会不会python对你能不能成为数据分析师也没有任何关系，它只是一种工具语言，没有因果关系

先从2则高级数据分析师的招聘看起：

第一个：

任职要求：

1、统计学，数学，计算机等专业本科及以上学历，3~8年或以上的数据分析工作经验。

2、扎实的数理统计理论知识，如描述性统计，推断性统计，多元统计分析等。

3、熟悉数据挖掘理论与方法，如聚类分析，决策树，逻辑回归，关联规则等。

4、熟练使用SQL语言进行各种复杂的数据处理和汇总统计分析。

5、熟练使用SPSS，SAS，R，Python中的任一工具进行数据分析工作。

6、逻辑思维能力强，表达条理清晰，善于用PPT写作。

7、熟悉Tableau、FineBI等BI工具，了解数据结构和可视化报表设计。

第二个：

1. 应用数学、统计学、金融学等相关专业，硕士及以上学历。

2. 有良好的产品Sense和商业敏感度，有2年以上电商、物流、零售等数据分析经验。

3. 精通SQL，有一定的Python或者R编程能力，或能使用SAS或SPSS，有海量数据分析和挖掘经验者优先。

4. 对数据敏感，有强烈的数据驱动意识，能以创新的分析方法剖析复杂的商业问题。

5. 具有高质量的分析报告撰写，有较强的沟通表达、项目管理及组织协调能力。

不知道大家注意到没，SPSS，SAS，R，Python之间是并列关系，也就是说你只要精通其中的一种即可，那么作为分析师，更看重的是什么能力呢？

商业分析能力

什么是商业分析能力呢？我通过几个面试题来让大家感受一下

问题一：

某大型品牌更换代言人之后，首月销售额增加５０％，因此认为代言人更换十分成功，你是否认同，为什么？

问题二：
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师

1、从数据中，你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么?  

2、如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做?

问题三：

这个月我们的GMV下降了20%，请问你将从那些方面进行分析？分析的逻辑是什么？

嗯？是不是有人看到这些问题一头雾水

那是你学习数据分析的路径和方式不对，我接触很多的分析师转行都是从学python开始，误认为学习了python就能做好数据分析，简直是做梦，python对数据分析有一定的影响，但不是因果关系

python对分析师来讲只是工具，那你知道对分析师来讲最核心的三大工具是什么吗？

PPT、Excel、SQL

这就是你的商业分析能力，假如你还领悟不到，那就自己尝试开个网店什么，买点小东西，你感受一下，什么叫商业sense

（这些工作看似不同，其实考验的都是你的商业分析能力）

数据敏感性

比如，一个业务给你说，今天我们的ROI是60%，那你瞬间就要知道60%在整个行业什么水平，是正常值还是异常值

那么这要如何做到？都背过英文单词吧，我们分析的市场常见的一些指标的数值一定要记住，这个对你瞬间的判断很有帮助，比如：客单价、次日留存、获客成本、活跃用户、复购率等等，这就是你大脑中的参考物，再加上商业分析的sense，你很快能找出一种解决方案出来，这就是为什么要求数据敏感性的原因之一

还有一种，举个栗子，有一次你去参加某峰会，上面一个竞争对手的boss说，我们的用户量突破1000万，客单价360，活跃用户数达到400万

这时候的你，脑海里一定要有几个思考：

1、同样的时间戳，我们发展了多少用户？差异悬殊吗？

2、客单价和我们的差距在哪？是品类引起还是高净值用户引起？

3、活跃用户的口径是什么？最活跃的区域在哪？存在我们的机会市场吗？

等等类似这样的问题，这都是要给予数据的敏感性去判断，大脑永远都是碰见异常、悬殊的数据才能带动我们的深思，所以你的敏感性很重要

数据讲故事能力

所谓的数据洞察和分析，到最后就是再用数据讲一个好的故事，好的故事不但需要严密的逻辑，而且需要好的素材（数据），好的场景（框架），好的展示（可视化），好的表达能力（沟通）
很多人认为昨晚数据分析报告就可以，其实打错特错，你要把你所有的发现和观点能够串起来，和汇报的对象进行深度分享和共鸣，你才配提“价值”二字

首先要搞清楚WHO，你汇报的对象是谁？这对你的报告能否产生彼此的共鸣很重要，没有共鸣就没有价值可言，这是底线

其实WHAT，你要讲什么？整个故事的主人公是你，你要用数据和商业的sense造出一个好故事出来，而不是每一页一页的念下去，对别人来讲，误以为你只是做了数据到图表的展示，还没有到洞察，数据分析只是假设验证的过程，更重要的是能够将观点都串起来讲一个故事，多站在用户的角度去分析

最后NEXT，需要下一步做什么？好的报告不是数据，也不是图表，而是通过简洁的展示和表达，让对方知道我要如何去做，那我们更应该深度去思考，用什么样的展示能够让对方赏心悦目，传达精确，这需要下很大的功夫去思考，切记不要忽略！！！

方法论和算法

这里就不多说了，这类说过很多了，记住我所说的算法是常用算法，一般人知道什么场景下如何应用即可，知道结果的解读，如何用软件来操作就行，你不是搞科研的，你需要的只是严谨

好的分析不仅仅只是会用算法和模型，定性也很重要！！

最后想告诉大家，能不能成为一名优秀的数据分析师，和你会不会编程没有绝对关系，会只是能够加分，仅此而已