许多刚入门的小白对数据分析师这个岗位还不是很熟悉，时常对该领域会产生困惑，最终导致对未来自己的职业发展之路并不清晰。
而对于有些已经入门两三年的小伙伴而言，与其每日还在被跑数所累，不如趁着工作空闲之余，认真盘点一下行业的可发展机会，方便在未来发展时能够帮助自己规划更好的职业道路。
本期，就和大家一起盘点一下数据分析工作的发展路径都有哪些，小伙伴可以在其中选择最适合自己的方向，努力学习发展。
1、发展路径
数据分析师的发展路径统共来说可以分为偏业务和偏技术两个方面的发展路径：
偏业务：一般在业务部门的比较多，备选的岗位有数据运营、用户运营、用户增长、以及营销策划等岗位，和代码接触时间较少，做PPT和报表的时间较多一些，基本上日常的工作就是操作线程的数据产品或者在图表基础上写sql。
发展需求：关注目标、洞察需求、设计方案、推动落地、实现增长、赢得业绩
偏技术：偏技术的岗位有类似于数据运营、用户运营、用户增长以及营销策略等岗位上，这些岗位和数据的关联性很高，同时也是十分具有发展前途的几个岗位。
发展需求：数据埋点、数据采集、ETL、数仓开发、算法开发、BI开发
2、数据分析师的三重境界
在确定好了需要进修的大方向后，我们可以将职业道路分为3个阶段，一步一步实现晋升的目标，下面，笔者就为大家总结一下达成各个阶段所需要完成的核心关键都有哪些。
第一阶段：完成指令
这一阶段的数据分析师所要做的就是完成领导的需求和能够给予同事适当的帮助，技术方面需要达到能够取数、写sql、excel，还需要做一些报表的整理，做一些可视化的图表。
同时需要自身拥有良好的业务理解能力，运用常用的数据分析方法对问题进行处理和分析，形成逻辑清晰的业务报表。帮助部门提高完善业绩。
第一层数据分析师人物画像：
工作岗位：初级 数据分析师
工作时间：1-—3年
工作任务：完成业务指令，解决问题
工作内容：合理运营数据，提出解决方法
工作要求：精准识别问题，分析数据来判定解决方法，形成可视化报告，分析结果，完成指标要求。
参考月薪：10K—15K
第二阶段：发掘问题
对于中级数据分析师而言，基础的数据处理对于他们而言并不是什么问题，他们的工作重心更多地放在了如何合理的解读数据上。
同样的数据在不同人的眼中就可以分析出不同的内容出来，一名优秀的数据分析师通常可以通过数据精准地找到问题的原因所在，并且提出合理可实施的解决方法，不仅需要好的判断力和决断力，更需要有良好的逻辑思维能力。
第二层数据分析师人物画像：
工作岗位：中级数据分析师
工作时间：3-—5年
工作任务：用数据提高业务单量
工作内容：主动发掘问题，提出合理解决方案
工作要求：能够独立挖掘问题，明确做好分析规划，熟悉各种应用分析方法，能够提出合理的推动建议，帮助业务提升。
参考月薪：15K—20K
第三阶段：操纵大局
高级的数据分析师不仅要能够主动挖掘问题，还需要从头统筹规划，从数据入手，做一整套可实行的方案，拥有独立完成复杂项目的能力。在这个阶段，需要拥有较强的业务分析能力、管理能力和影响力，且需要“独挡一面”。
第三层数据分析师人物画像：
工作岗位：高级数据分析师
工作时间：5年以上
工作任务：能够独立完成复杂项目
工作内容：统筹规划合适的项目流程
工作要求：需要数据分析师拥有独当一面的能力带领团队分析解决问题，通过提炼数据做好项目规划，能够完成比较复杂的项目。
参考月薪：25K—35K
3、数据分析的前景如何？
IT行业高薪逐渐成为了大家心照不宣的事情，相比很多的传统岗位而言，互联网的相关职业的确赚得更多一些。很多年轻的朋友都想要进入这个行业，但也会担心自己的能力是否能够进入这个行业中去。
而数据分析师作为一个很好的切入口，在市场还没有饱和的情况下，对于许多人而言是一个不错的选择。主要因为它有以下三点优势。
优势一：成长空间大
对比其他岗位而言，成长的速度往往和领导的处事方式息息相关，如：
我是一名优秀的销售，但是由于领导的原因，总是得不到好的资源，就做不出业绩。
我是一名策划，即使自己有再好的创意，领导就是不同意，方案没有办法实行。
但是作为一名数据分析师而言，只要你能够提供数据来论证你的观点，说服程度就会高出很多，毕竟数据是不会骗人的。
当然，一个好的数据分析师不仅要有分析可能的能力，还要有分析哪些情况是不可行的能力。坚持思考“要怎样做得更好”才是他们工作中最重要的一环，只有秉持着这个想法，才能在工作上取得进步。
优势二：就业选择多
随着大数据时代逐渐普及，数据分析岗位成为了每个公司都必不可缺的岗位，在数字化转型大潮中，许多传统企业也慢慢意识到了数据分析师的重要性。
从原来的只能选择互联网企业，到如今大型传统企业数字化加深，对于数据分析师而言，能够选择的权力越来越大，许多同学放弃进入互联网内卷，反身握住了甲方（大型传统企业）/乙方（toB服务企业）的机会。
优势三：入门门槛低
和许多互联网其他岗位相比，数据分析师需要的硬技能就简单了不少，只需要掌握excel，sql，python等技术，了解数据可视化，懂一些统计学、数学、运筹学知识。
比起技术，一个优秀的数据分析师更看重的是其思维能力与逻辑能力，这种能力如果用得好，它会帮助你解决很多的商业问题，凭借数据去说服对方，让你在工作时能够完成的更出色。
写在最后
总体来说，数据分析师的发展路径分为业务方面与技术方面两个方向。数据分析的职业发展是一个不规则的线性成长，经验是该岗位一个很重要的因素，积累得越久，在工作处理上更游刃有余。
未来人工智能，大数据，物联网会持续发展，数据领域的机遇只会越来越多，想要从事该岗位的小伙伴可以放心入坑。
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