python数据分析师的工作好做吗?,《Python数据分析师》

　　数据分析师已经存在很多年了。然而，这一职业的需求将在2020年再次成为头条新闻。接下来我将带领大家了解为什么，帮助分析2020年数据分析行业的发展。

　　一、数据分析师需求猛增，前景一片光明！

　　预计到2022年，“数据分析师”将成为需求最大的工作之一。

　　10年前，数据通常由个人收集和分析，但现在，数据由人和机器收集。机器每天收集的数据越来越多，因此需要越来越多的人来管理和分析这些数据。光靠数据科学家是无法完成这项工作的。另一方面，数据科学家的工资很高，一般公司也无力聘请这么多数据科学家。

　　因为这个现象，我们看到了数据分析师的崛起。很多研究预测这个角色会成为未来工作的主力。

　　二、为什么会这样？

　　2018年，世界经济论坛发布了对2022年未来劳动力的预测。WEF在报告中指出，到2022年，85%的公司将采用大数据和分析技术。WEF还发现，96%的公司明确计划或可能计划雇佣具有相关技能的新永久员工，以填补未来与大数据分析相关的角色。

　　因此，预计到2022年，“数据分析师”将成为需求最大的工作之一。

　　3.高薪数据分析师需要哪些技能？数据分析能力

　　当然，数据分析师必须具备分析能力，擅长数字和数学，对统计数据感兴趣。分析师还必须掌握通用数据分析工具的命令，并能够使用它们来构建查询。SQL和Excel是所有数据分析师需要掌握的主要工具。

　　此外，数据分析师通常应该拥有至少一种编程语言(R、SAS和Python)的命令。在2019年的一项调查中，招聘人员发现Python终于成为数据分析师的首选语言。工具使用能力

　　由于主要职责是创建和呈现准确的信息报告，数据分析师需要能够使用可视化工具，例如：

　　1.Excel工具：

　　优点：使用方便，人人基础，操作简单。

　　缺点：因为每个人都没有特点，静态数据太死板太难看。

　　2.Python等编程工具：

　　优点：代码数据快，自动获取，看起来高端。

　　缺点：学习成本高，难学，难以完全理解。

　　3.SAAS可视化工具：(EasyV，DATAV，凡软等。)

　　优点：使用方便，操作简单，自动采集动态数据，无敌炫酷的动态效果，无需下载APP。

　　缺点：部分渲染组件苦于电脑配置的软能力。

　　最后，在软技能方面，数据分析师必须具备协作能力，具备优秀的沟通能力、表达能力和写作能力。数据报表的撰写和上报以及与公司层面的沟通都需要应用到这些能力上。

　　第四，自动化和可视化为数据分析提供了便利。

　　在2020年及以后，新的工具和技术将不断改变必要的数据分析师技能的性质。公司越来越多地自动化和可视化他们的数据分析平台。

　　自动化和可视化还将减少数据分析师花在整理和收集数据上的时间。他们会有更多的时间去分析，给企业带来经济发展战略，久而久之只会增加这个角色的价值。

　　数据可视化使数据中的趋势和模式更容易理解。人类是视觉生物，大多数人无法通过查看巨大的数字电子表格获得有意义的见解。作为数据分析师，您需要能够创建绘图和图表，以帮助直观地传达数据和发现。

　　比如下图一个电商零售物流的数据可视化示意图：图片来自EasyV数据可视化官网。

　　通过数据可视化的方式，双十一电商物流的信息：快递总量

　　线路老化

　　收集、交付和移动索引

　　网点快递量

　　以视觉传达的形式，可以更直观的呈现给别人。屏幕上的交易数量、总金额、同比变化率等指标可以通过触发器实时显示和同步，还有更多直观的图表展示指标的变化趋势，从而帮助数据分析师及时做出策略调整。

　　最后简单总结一下以上几点：

　　1.预计到2022年，“数据分析师”将成为需求最大的工作之一。

　　2.Python最终成为数据分析师的首选语言。

　　3.数据分析师主要负责创建和呈现准确的信息报告，因此他们需要能够使用数据可视化工具。

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