为什么国内对数据分析师的需求量越来越大了呢？只是因为5G和人工智能领域的发展所需吗？国内数据分析师行业薪资待遇如何呢？数据分析行业需要*哪些技能？下面我们一个一个来回答。
关于数据分析行业
在网上看到一种说法，说“未来50年，随着工具和技术的发展，数据分析会变得很容易，人人都需要会也都会，变成一个办公基本技能，就像做PPT一样，甚至像打字。”
关于这个观点，我个人的看法是：想法很“丰满”，现实很“骨感”。
为什么呢？理由很简单，从理论层面来说，数据分析会逐渐变得容易，这一定是大势所趋。随着人工智能领域的不断发展，数据处理和应用技术一定会帮助大家解决很多简单算法上的难题。但是，在这个过程中，人们会发现另一个问题：“分析出来的方案就一定合理和可操作吗？不懂数据逻辑的业务人员，就一定可以自己看懂结论吗？”
显然两个问题都是不成立的。一方面，业务部门虽然懂一定的数据，但与数据分析师比较，还是未免有些“小巫见大巫”；
另一方面，机器在处理数据时，很多数据清洗和特殊数据的甄别，还是存在问题的，毕竟，机器运作是，你给什么数据，我就处理什么结果，而不会在意其中的特殊性和差异性。术业有专攻，真正有用的数据分析是复杂的和灵活的。因此，机器在未来很长时间里，还是没法自动化，也无法取代人工的。
另外，再说说数据分析行业的*。数据分析的*路很广泛的，现在市场上基本所有的职位都跟数据相关，区别只是相关度20%、30%、50%或者80%而已。所以，即便未来你不想成为数据分析师，也可以学习数据分析，保持对数据的敏感度对个人的职场发展，都会有很好的帮助。
关于行业薪资
再来给大家说说大家最关心的薪资问题。
从供需关系来看，任何行业在需求>供给的时候，给人员提供的薪资待遇都会很高。数据分析行业也不例外；
从操作难易度来看，由于数据分析行业也是IT行业的分支，对于从业者的技术水准要求较高，因此，企业所需支付的薪资待遇自然不会低；
从从业者自身的角度来看，任何行业都是看经验的，经验是王道，数据分析师也不例外，按*经验统计，*3年至5年薪资待遇普遍不会低于15K，拥有8年至10年经验的数据分析师平均薪资可以达25K左右。具体薪资参考下表：
●数据工程师：众数区间10-20K；全国均薪12.9K
●数据库管理师：众数区间10-30K；全国均薪13.1K
●数据分析师/报告撰写人：众数区间10-30K；全国均薪15.8K
●数据架构师：众数区间30-50K；全国均薪33K
●数据建模师：众数区间15-50K；全国均薪18.4K
●数据科学家：众数区间20-50K；全国均薪28.3K
●商业智能分析师：众数区间15-50K；全国均薪20K
推荐学习
听完上面的描述，小伙伴们有没有很心动？心动不如心动，小编整理了一些实用的数据分析工具，便于大家日常自学一些数据分析的内容。当然，如果你想深层次的学习专业技能，个人还是建议大家参加专业技能的培训更省时省力。
好来，下面就来给大家逐一介绍这些工具吧：
1.R语言
首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。
另外，R还能给大家提供大量可探索的软件*。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。*过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件*。
对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件*，那就会节省很多时间啦~
2.SPSS
对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。
3.SAS
SAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要*括：数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。
这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。
4.Excel表格
Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。
事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用Excel跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。
由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。
写在最后
学习数据分析，除了可以通过上述软件去提升分析技能外。还有一个，我们很容易忽略的“机器”，就我们的大脑。
值得我们始终牢记的是，软件对于分析很重要，但必不可少的是人脑。因此，重要的是，要有意识地存储、生成和理解任何分析基础的概念（数学，统计，计算科学和领域知识），而不是一味地靠软件。你要相信，没有任何东西会比人脑更聪明。
