很多人关心错了问题，谈的都是当下怎么样。比如有人说“数据分析师会被取代”，说这话的人，往往是假设一个人干一个工作，永远是第一年的水平，干10年还是第一年的水平。那么这样的人，不管是什么职位，都会被淘汰。
现实是，没有谁在一个职位干多少年还是第一年的水平。同样的，没有人会做一辈子数据分析师，而是在这条职业道路上不断的攀升。所以，我们现在谈的：
前景=未来，你的职业生涯有多少种可能性
智能科技的发展的越来越快，对于人才的要求也越来越高，数据分析师是结合和技术与业务的复合型人才，相信无论什么行业，无论哪个企业都迫切需要这样的人才。即使是在未来人工智能的时代，数据分析师也是必不可少的。数据的采集和分析可以被人工智能代替，但最后做出决策的还是企业的数据分析师。
据麦肯锡公司的研究预测，2020年可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万，尤其是在我国，目前企业对于数据分析师的需求量大，但是数据分析师市场还不饱和，很多人都还在观望状态，选择这时候入行无疑是最好的时机。
另外再从数据分析师的薪资待遇方面来看，根据目前的市场情况来看数据分析师的薪资待遇，要比平级的岗位高许多，尤其是在诸多的一线二线城市中。即使之后数据分析师市场饱和，那么我们已经在这一行业积累了许多经验，完全可以向着管理者方向发展，薪资待遇自然不会差

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究可以去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。两者的发展都还算不错

数据分析的发展方向加米谷简单介绍一下：

1、业余分析方向：统计，业务分析师，市场分析师；

2、运算方向：数据挖掘，建模工程师，算法工程师；

3、管理方向：数据产品经理，项目经理......

发展前景当然没得说，未来数据分析岗位空缺达到数百万。数据分析，大数据，互联网是相通的，前沿的技术能有效解决传统问题，并能创造出更具体验的产品。比如百度迁徙，足球预测，军事预测，股票等，待开发的领域很多。掌握技能可以看这篇文章：CDA学习规划-CDA数据分析师官网

1、数据分析师通常分两类，技术型分析师和业务型分析师，分工不同，但各有优势。
技术型分析师是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。技术型分析师的角 {MOD}包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等，这些称谓都或多或少代表了其工作性质。
业务型分析师是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
2、数据分析师的理想行业在互联网，但条条大道通罗马，走合适你的路线。
从行业的角度来看：
1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，因为互联网数据数量庞大、收集分析和应用都更普遍。其中电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。
2）其次是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。
3）再次是金融行业，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。
4）最后是电信行业（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。

大讲台数据分析培训为你解答：首先数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师发展前景：
越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
需要掌握的知识：
最基本的就是统计学的知识，会运用各种分析方法论、分析技巧、掌握基本的数据分析思维 ，
会使用相关的工具软件，如：excel，SPSS
懂得所从事的行业、专业知识：比如，战略管理、营销管理、等等