近年来，越来越多的人选择 大数据 行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。

但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？

1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？

2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。

3、学习能力：数据分析与IT行业一样，是需要持续保持学习状态的，这你能坚持么。

4、沟通合作能力：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作，这你擅长么。

5、性格：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？

三、行业机会与威胁分析

1、行业情况： 毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务职能领域。

2、企业情况： 这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么？

3、岗位就业情况： 只要你练好真本事，数据分析相关职业是个高薪职业，而且人才缺口较大。

4、岗位要求： 需要发现问题、分析问题、解决问题的能力，你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案，最终目标是创收。

四、你需要渐渐培养的能力

1、业务。 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、管理 。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、分析 。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、工具。 指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、设计。 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。