今年初由于换工作的原因，意外的和曾经的一些同事有了联系，其中3个数据分析师都转成了数据产品经理，几乎没有纯粹做数据分析的同事了。数据分析师入门容易，但越到职业发展后期，对技能要求越高，学习成本陡增，身边一些数据分析师都在学习python，但真的能在实际工作中运用的机会很少，所以转向数据挖掘方向的难度很大。也许数据产品经理是很多数据分析师在工作几年后一个不错的选择。接触过各种数据分析师，数据专员，etl工程师，数据挖掘，数据科学家，数据运营，数据产品。看了其他人的答案，我觉得更偏向数据开发，或者数据挖掘，我来说下一般招聘网站里要求的数据分析师的情况吧。对数据分析师的要求和数据分析师所隶属的部门相关，数据分析师一般存在于三类部门：隶属于负责某一条产品线的业务部门，部门只有一个数据分析师，也可能叫数据专员，部门内的其他人是运营、产品，数据分析师的日常工作就是给领导或同事出各种数据报表，偶尔出个报告，只要熟练掌握excel和ppt即可，数据来自bi系统，或者提需求给技术部或数据部提取数据。统计学的知识用不上，因为你的领导和同事完全不懂，他们就是想看某个数据，需要你给出数据来证明他们产品改进或运营的效果，他们会根据经验来理解这些数据。这类数据分析师的工作比较机械重复，但对自己所属的产品线非常熟悉，适合刚毕业的。
当初为了转行，辞职半年。这半年各种学python，SPSS，SQL，数据分析理论，结果呢，你会发现怎么学得完，而且你根本不知道你将来的岗位需求是什么，你原来没做过数据分析的话你也不会明确知道自己该加强哪一块。后来找工作，别人不要没经验的数据分析师（口径一致地说我们没空慢慢培养你），要的呢，你只需要会excel。建议现在就开始投简历，跟人家聊，人家需要什么你就学什么。然后你需要证明你会数据分析，能自己做分析，出报告。到这个程度，人家就会看上你。我就是这样找到我的第一份数据分析工作的。我现在的工作内容只用到EXCEL，是的，本科生刚毕业都会做了，但这是跳板。
1、业务分析方向：统计，业务分析师，市场分析师；
2、运算方向：数据挖掘，建模工程师，算法工程师；
3、管理方向：数据产品经理，项目经理......
目前市场上需求量最大的是第一类就业方向，业务分析。比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。成为高级数据分析师，一方面是要强化对业务的理解，最好是做到通过数据分析帮助公司决策方向；另一方面，要加强机器学习/数据挖掘的专业知识学习，将机器学习成为数据分析的手段。