随着互联网的兴起和大数据时代的来临，得数据者得天下逐渐成为大家的共识，因此，在时代背景下以及营销号的鼓吹下，数据分析逐渐家喻户晓，渗透近各行各业，数据分析师也变得炙手可热，人人向往。
相较于算法、开发这种需要编程基础、准入门槛比较高的岗位，数据分析因为相对较低的门槛和高薪的诱惑，数据分析师似乎是一个绝佳的选择，数据分析有多火呢？就届秋招来看，同花顺数据分析简历投递比1：+，竞争激烈程度堪比热门单位公务员，想想BAT等一线互联网大厂，程度可想而知。
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风口正盛，你真的了解数据分析师吗？
就对《精益数据分析》、《产品思维》等书和日常实习的观察，笔者认为数据分析师在团队中主要肩负“*师”和“裁判”的角色。“*师”是指在企业制定战略或产品发展过程中，数据分析师通过对业务的理解和内外部数据的挖掘，发现问题，找准业务新的机会点和风险点；“裁判”是指在产品迭代过程中，通过监控、复盘，帮助产品经理、运营同学及时止损，做出相对客观中立的判断。
同时，因为数据分析刚刚兴起，不同公司、不同团队对于数据分析的岗位职责定义有很大不同，大体上数据分析师主要业务型数据分析师和技术型数据分析师两大类。业务型数据分析师又可以细分为两种，一种在业务团队，主要负责运营/产品同学的日常取数需求；另一种在BI团队，负责一些专项项目的数据分析，以及一些中间表、可视化图表的开发。技术型数据分析师，又叫数据挖掘工程师，数据科学算法，出专项的数据分析，建模型，更偏重于技术的落地。
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优秀数据分析师的基本素质
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如何成为一名数据分析师
首先，明确自己的兴趣爱好，确定好自己的发展方向
其次，明确这个岗位不同阶段，不同团队所需的业务能力和技能要求
然后，复盘自己的经历和技能，明确优势和短板，缺啥补啥
最后，数据分析需要实践的打磨，在校生应尽早实习。
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