大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学…各种统计学都行。数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。
数据分析师可以来自多个专业背景，如统计学、计算机科学、数学、商业分析等专业。数据分析师需要具备多方面的技能和知识，包括数据处理、分析、解读和可视化等。因此，多个专业背景的学生都有可能成为优秀的数据分析师。统计学专业为数据分析提供了强大的理论基础。
统计学。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。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。数据库。
金融学专业也是分析师的必备知识。金融学涉及金融市场、金融机构和金融工具等方面，分析师需要了解市场动态、金融产品和投资策略，以便做出准确的投资分析。 统计学专业对于数据分析有着重要作用。分析师需要运用统计学知识来收集、处理和分析数据，通过数据挖掘和模型构建来预测市场走势和发现投资机会。
想做数据分析师，报考统计学专业、信息管理与信息统计、应用数学、经济学、社会学、营销学、财务管理等专业都比较适合。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。可以说，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。
帮助企业经营者快速掌握企业的基本面，帮助企业经营者的进行业务决策。数据分析人员可以将企业经营行为转化为可评估的量化指标，及时发现问题，并追根溯源，优化企业产品健康度和整体员工的素质能力，帮助企业经营者快速掌握企业的基本面。
预测分析是指利用大数据技术分析电子商务业务的各种渠道，帮助企业制定未来运营的业务计划。数据分析可能会显示电商企业在线商店部门的新购买趋势或销售减缓的商品。 使用这些信息就可以帮助规划下一阶段的库存，并制定新的市场目标。
数据分析的作用：认识与分析自身 通过对各项运营指标的分析，掌握当下企业的运作情况，并判断状态是否正常，分离出异常部分并给出原因与解决方案。这也同样适用于对个人工作与自身业务的梳理与分析。
行业数据是由许多同类企业构成的群体。如果我们只进行企业分析，虽然我们可以知道某个企业的经营和财务状况，但不能知道其他同类企业的状况，无法通过比较知道企业在同行业中的位置。
明确分析目的和思路。（2）数据收集。（3）数据处理，对收集到的数据进行整理加工，保留有价值有意义的数据。处理肮脏数据，净化数据环境。（4）数据分析，用适当的工具和分析方法，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，从而形成有效的结论。
以券商行研分析师为例，其日常工作通常包含：查找行业数据，关注重点新闻以及上指、深指、创业板和行业重点公司涨跌幅，每天按时发日报，推荐股票并点评，周末更新行业数据库然后撰写一周观点。期间也会要求进行企业财务预测，对最新的财务业绩进行分析、点评。
数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
软件操作结合分析模型进行实际运用。关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。数据挖掘或者数据分析方向性选择。
1、数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
2、综上所述，数据分析师的就业前景非常广阔，这主要得益于数据分析在各行各业的广泛应用、高薪的吸引力以及多元化的职业发展路径。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，数据分析师的作用和价值将会进一步凸显，他们将成为推动企业数字化转型和升级的重要力量。
3、未来，数据分析师岗位的结构可能会发生变化，公司倾向于通过内部结构调整优化效率。随着AI技术的发展，数据分析师的工作效率提升，所需人力将从100人减少至60人左右。这将导致职位的总人数调整，能力更强的从业者将在这一过程中受益，而能力较弱的从业者可能会面临被调整或淘汰的风险。
1、数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
2、综上所述，数据分析师的就业前景非常广阔，这主要得益于数据分析在各行各业的广泛应用、高薪的吸引力以及多元化的职业发展路径。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，数据分析师的作用和价值将会进一步凸显，他们将成为推动企业数字化转型和升级的重要力量。
3、数据分析应用的前景非常广阔，将在多个领域发挥越来越重要的作用。首先，在商业领域，数据分析正逐渐成为决策制定的关键环节。随着大数据技术的不断进步，企业能够收集并分析海量数据，从而洞察消费者行为、市场趋势和营销效果。
4、就业领域广泛：大数据分析师几乎覆盖了所有的行业，包括数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等。在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，大数据分析师的需求尤为旺盛。职业发展潜力巨大：随着大数据技术的发展，大数据分析师需要不断学习新的技术和方法，提高自己的数据分析能力。
5、金融行业 比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。电信行业 电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
1、现在是大数据时代，很多公司都需要。但是目前只看到一些比较大的公司招，还有一个就是搞营销的公司会招。他们要精准的定义用户群，所以要大量的数据分析。
2、什么场景和行业需要数据分析数据分析会骗人吗？怎样排除虚假流量？PC端数据分析指标&方法论电商、金融行业数据分析数据分析的趋势怎么培养数据分析的能力？第二部分拆解七部分数据分析的趋势第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。
3、行业适应普遍强 据分析是绝大部分岗位都需要的职场必备技能。所有行业都需要数据分析技能，金融、电商类数据分析人员是需求最大的行业。职业寿命非常长 数据分析师是不会失业、越老越香的少数职业之一。马云曾表示：“未来三十年数据将取代石油，成为最强大的能源。
4、从而制定更加有效的营销和采购策略。总之，需要进行招投标数据分析的行业主要是与政府招标、工程建设、公共服务、能源资源等领域相关的行业。通过招投标数据分析，企业可以更好地了解市场情况、竞争对手和业务趋势等方面的信息，从而制定更加科学的策略和方案，提升企业竞争力和盈利能力。
5、在广告投放领域，数据分析是优化策略、提高投资回报率的关键。广告分析涵盖用户画像和广告效果两方面。用户画像分析通过深入挖掘用户属性和行为数据，构建全面的用户特征，例如性别、年龄、消费档次等静态属性以及购物深度、行为模式等动态行为，识别高价值用户群体，实施个性化策略。
