最近收到很多人想要转行数据分析发来的问题：数据分析岗位真的稀缺吗？
其实从2003年正式设立“数据分析师”的职业认定开始，数据分析岗位就逐渐火热起来，频繁见诸各大企业的招聘需求中，很多人觉得数据分析师这么紧俏、稀缺，挤破脑袋也要挤进这个行业，甚至不惜零基础转行，然而事实却并非如此。
以我自身为例子，十年前我从电子商务入行数据分析，基本上见证了整个数据分析行业的发展，对此我的结论是：数据分析人才是真的稀缺，注意是人才稀缺，而不是岗位稀缺。
前段时间，有个朋友有个说法我倒是认可的，别老提数据分析职位多么紧缺，其实企业根本不需要那么多数据分析师。从下面这些招聘启事里就可以看出来，数据分析慢慢变成了一种通用能力，产品运营和项目管理都需要，真正的数据分析师岗位其实是很少的。
为什么说数据分析人才稀缺？
对于大型的电子商务、零售、服务商公司而言，会对数据分析师产生需求，而对于中小电商企业来讲，大部分的基础数据统计和分析工作室由运营兼顾的。
据我了解，每一家企业都在做数据分析，但不一定设数据分析师岗位，数据分析工作会由传统的销售、财务、秘书等岗位承接。因此，数据分析人才是奇缺，而数据分析师岗位准确来讲并不是奇缺的状态，只是市场的供需信息差造成了企业难以招到合适的人才。
数据分析师一般要两到三年的工作经验才可以胜任，而具有两年以上的数据分析师的起薪较高，中小企业的痛点是请不起，更不要说具有5年，8年工作经验的数据分析师了。
许多小公司选择应届毕业生来培养，但也只是做数据统计工作居多，企业内没有人可以带路，因此数据分析岗并没有给企业带来应有的期待。
另外，数据分析人才主要集中在银行、金融、电信、医疗等行业，这些行业对数据分析师的年限要求更高，市面上数据分析师都大概分为了三种：
- 打杂分析师：供过于求。打杂分析师的工作内容就是写SQL取数，根据需求做数据统计、简单报表制作。入行门槛低，工作相对不累，导致大量人士涌入，但岗位其实没那么多。
- 业务分析师：供需基本平衡。业务分析师的工作内容就是对运营动作、产品模块进行效果评估，提一些简单的建议。入行门槛除了数据分析技能外，还要求懂业务、懂运营、懂产品。
- 商业分析师：大量紧缺。商业分析师的工作内容就是通过对市场、竞对、企业的现状分析判断，提出未来的运营、产品方向建议，从而提升份额、提高营收。入行门槛除了上面这些外，还要求懂商业、懂市场、懂经营管理。
转行数据分析需要了解什么？
首先要明白一点，数据分析技能现在已经变成了通用技能，无论是是不是想要做数据分析师，都应该具备，在企业的产品、运营等岗位上是非常有帮助的。
其次，数据分析重在分析，前期的数据收集和数据处理都是可以通过硬性学习到的，但是分析数据的能力却只能靠方法论和经验支撑，考验地是你的数据思维和洞察力。即使你做出的数据图表再好看，数据处理技巧再高深，假如不能实现数据的分析解读，就完全失去了其价值。
最后，做好自己的职业规划，怎么做呢？最好的办法就是先理解自己所在行业的商业模式，明白流量数据的真正关系，明白商业模式是如何通过数据拆解来体现的。
那么，更要强调的一点是，数据分析不是花架子，不是只为了摆着好看或者证明自己厉害的东西，是要用于影响决策，才是有意义的，无论是产品运营决策，企业发展决策，还是个人的职场决策。
比如老板突然问你，最近三个月公司的业务数据如何，你说最近三个月收入增长了多少，流量增长了多少，你以为老板真不知道？核心数据他每天都盯着呢，他期待的答案是什么，流量获取的方式上有哪些优化空间，收入增长有哪些地方可以继续挖掘的领域。这不仅仅需要你会处理数据，分析数据，更需要你的数据认知，以及多维度下理解数据的视角。
转行数据分析需要准备什么？
简单来说，目前数据分析所需要的几个硬要求：学历、专业、经验、技能
数据分析对学历专业要求真得不高，大专即可，专业目前更是不限，你学兽医但自学的很好我觉得也OK。经验这块确实非常关键，但一些初级岗也是愿意接收一些转行人士的。本该设置门槛的技能上，实际上也低得不行。
转行认识应该怎么准备相关的技能？
1、了解统计学相关知识：百分位数，箱线图，标准差，皮尔逊相关系数，贝叶斯定理，正态分布，卡方分布，假设检验等。
2、初步了解运营数据指标渠道转化率：PV 、UV、留存率、流失率、复购率、GMV等，了解google analytics、百度指数等网站分析工具
3、熟悉SQL语法：比如Mysql数据库
4、熟悉python数据分析常用库：pandas、numpy、matplotlib、Seabron，能够利用python做数据可视化、数据探索、数据预处理
5、熟悉office软件：精通excel，常用函数与数据透视表等
6、初步了解机器学习常用模型：决策树、RF、聚类等，能够手推最小二乘法
7、了解Linux常用命令
8、了解文本挖据：正则表达式，能用python做词云
总结
其实技能只是一方面，把sql学了、做个报告也能找到数分的工作。把,sql、python、机器学习都学了，也能找到数分的工作，可能待遇是差不多的。但我觉得在目前竞争较激烈的年代，一个充足的转行准备，能让你增大拿到优质厂的可能性，工具的提升，也可能会给你一个更广的视野。