数据分析师（Data Analyst）是一群专业人员，能够从不同的数据来源，通过提取、组合和分析信息，从而帮助企业达到其制定的商业目标。

　　数据分析师（Data Analyst）是一群专业人员，能够从不同的数据来源，通过提取、组合和分析信息，从而帮助企业达到其制定的商业目标，他们能够利用逻辑推理、统计学知识和计算机语言等把没有含义的0和1的数字转化成为有用的信息，帮助改善流程和商业路径。数据分析师最重要的工作就是能够从大量数据中区分出来哪些是重要信息，哪些是非重要信息，从而达到辅助决策目的。数据分析师也是数据质量的第一责任人。

　　通常来说，数据分析师能够利用分析工具和数学的逻辑推理来解决与数据关联的问题，与其对应的更高层次的数据科学家，则是更着重于通过建立预测模型来提供决策分析。美国劳工部数据显示，数据分析师的年薪在6.2万-9万美元之间，中位数7.4万；高级分析师的平均年薪为10.4万，资深高级分析师的年薪则高达14万以上。以下是美国劳工部公布的2022年各专业领域中的数据分析师的平均年薪：

　　让我们再来看看医疗行业，医疗数据分析师的年薪收入在7.4万-11.4万之间，中位数9.2万，资深的高级分析师的年薪更是高达15万以上。可以说医疗市场对具备专业知识的数据分析师的需求也十分旺盛，缺口实在太大。

　　2023年美国的平均工资是5.9万，那为什么数据分析师的起薪会这么高呢？原因是在二十年前（本世纪初）信息化的初期，人们并没有真正意识到数据分析的重要性。然而随着越来越多的数据积累，人们逐步认识到了数据是一笔巨大的财富，未来社会的运作需要利用大数据作为核心支撑。我国在去年7月份还单独成立了由国务院直管的国家数据局（正部级）来统筹全国的数据。即便如此，如何把这些数据成功转化出来，并成为辅助决策的有力帮手逐渐成为各行各业的巨大挑战。

　　在学校学习数据分析方法和技能是一件容易的事情，然而，一名合格的数据分析师不仅仅要懂数据，更要懂业务。因此，没有十年八年的培养，很难成为一名优秀的分析师。一名资深的优秀数据分析师的能力在于他能够从大量数据中发现和分析出问题，为企业的商业目标提供有价值的决策方案，可节省出大量的成本，或者增加更多的收入，充分体现出“管理出效益”的强大优势。

　　信息时代的数据累计的速度远大于培养一名优秀分析师，导致市场的供不应求局面。按照美国劳工部的预测，2020-2030年的数据分析师的需求每年将有25%的增长率。随着人工智能等新技术的崛起，新时代的数据分析师的要求更高，可能需要更多的磨合时间。

　　在国外，虽然初级数据分析师大多来自本科生，但企业更喜欢招聘有商业分析（Business Analyst）和数据分析（Data Analyst）的硕士以上的毕业生，而且岗位要求也是能够懂业务分析、善于专注细节、有解决问题（problem solving）的能力、和擅长使用Excel和SQL编程语言的复合型人才，大致涵盖以下要求。

　　近几年随着人工智能的崛起，在传统的数据分析基础之上，行业需求在数据科学领域内催生了课程、学位以及工作岗位的生态系统。由于跨职能技能和经验的需求，数据科学呈现出预计将在未来几十年继续强劲增长的趋势。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。

　　一名优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。美国劳工部数据显示2022年数据科学家的年薪中位数是103,500万美元，资深数据科学家是20万以上，硅谷大厂的起薪则高达14万以上。2020-2030年的每年岗位需求将高达35%的增长率，远超其他行业。

　　高薪资和清闲的工作方式成就了数据分析和数据科学成为全美各大专院校中目前最火爆的专业之一，同时也造成了严重的内卷，越来越多的中国留学生都是首选这个新兴学科。在以后的文章中，我们会专门介绍数据科学，欢迎继续关注。