目前，工作中使用Python的人很多，然而数据分析领域的专业人才却很少。事实上，数据无处不在，不仅编程人员和相关技术部门使用数据，每个组织和行业都在使用和存储数据。数据涉及各个方面，存储了大量数据，这都需要专业的数据分析人员来进行分析。
大数据分析需求巨大的10个原因:
对分析专业人员的需求：
埃森哲高级管理人员说：“一个人没有技巧就无法分析数据。”经过疫情的考验，大数据管理和分析方面的工作机会比往年增加很多，许多IT专业人员纷纷准备为数据分析培训投入时间和金钱。
这是大数据分析的工作趋势图
技能差距和机会：
目前来看，大数据是各行业利用较少的领域之一。同时，人才短缺有两种类型：可以进行分析的数据分析师和可以理解和使用数据的报表人才。这些职位的人才供应，尤其是数据分析师的人才极为匮乏，需求巨大。
薪资潜力：
具有5年以上的工作经验，数据分析师的平均年收入超过150万人民币，并且每年逐步上涨。
跨行业使用：
大数据可在所有行业的不同领域中找到其用途，尤其是现在企业正在加快数字化转型的步伐，对于数据分析人才的需求急剧上升。
众多职位：
大数据分析业务顾问
大数据分析架构师
大数据工程师
大数据解决方案架构师
大数据分析师
分析助理
商业智能和分析顾问
指标和分析专家
大数据分析事业很广泛，可以根据大数据的使用环境从三种类型的数据分析中进行选择:
规范分析
预测分析
描述性分析
结论：
大数据是一个广阔的领域，近年来发展迅猛，而且每年的需求和需求都在增加。
因此，数据分析师比起报表人员更吃香。
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
