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“人類正從IT時代走向DT時代。”4年前馬雲的這句話已經得到現實的驗證。 “機器學習”、“人工智慧”、“區塊鏈技術”、“推薦演算法”等新聞字眼頻繁重新整理大眾對資料的認知。越來越多的企業已經開始學會通過手中的資料，去挖掘使用者需求，或優化產品，或搶奪市場，或減少運營成本等等…… 如何挖掘資料這座“大金礦”已經成為很多企業的重要任務，而其中充當這座“大金礦”礦工的首要職業就是——資料分析師。當我們開啟招聘網站，看著資料分析師誘人的薪資的時候，我們不禁疑問：為何資料分析師容易獲得高薪？ CDA資料分析研究院於2018年8月對智聯招聘網站中關鍵字“資料分析”的招聘資訊進行爬取，在對資料進行清洗後，排除了一萬多條低相關度的招聘以及虛假招聘，對剩下的5706條相關招聘資訊進行分析。

1.集中在高收入城市

CDA資料分析研究院對地域、平均起薪、招聘需求量這三個維度進行分析時發現，除了北上深廣以外，杭州、成都、廈門等新一線城市的招聘中，資料分析師的平均起薪非常可觀，基本都在月薪一萬以上。 對資料分析師需求量大的城市都集中在高收入的一二線城市，這就不難解釋為何資料分析師更容易獲得高薪了。

2.集中在高利潤產業

CDA資料分析研究院對資料分析師招聘量最大的前15個行業作分析時發現，這些行業往往是利潤較高的行業。包括第三產業中利潤較高的諮詢服務、金融投資、電子商務、通訊運營、計算機軟體等等，以及第二產業中高利潤的生物製藥、房地產等行業。 這些高利潤的行業，其薪資水平普遍較高，因此作為缺口較大的工種——資料分析師，薪資待遇自然不低。

3.從業者綜合素質要求高

如果我們對資料分析招聘需求量最大的兩類崗位——資料分析崗和大資料分析崗的招聘資訊欄位“崗位職責”分別生成詞雲，我們就會發現：資料分析師是一種對從業者綜合素質要求極高的職業。 一個合格的資料分析師，不但要對所處的行業的現狀非常瞭解，同時要對自己所處的企業的業務知識非常精通，有自己獨特的思考和深厚的工作經驗。 專業背景和知識方面，資料分析崗首當其衝是統計理論、數學和計算機，其次也還有一些其他的資訊科學知識。 在軟體技能方面，詞頻最大的是Excel，其次是SQL語言，接下來是Python、Office、SPSS、R語言、SAS、mysql，BI視覺化軟體（Tableau和Power BI）、Matlab、orcale等…… 如果你所在的企業或者行業，每天面臨的是幾個TB級別的海量資料，除了上面所述的技能以外，你很可能還需要掌握下面大資料分析崗詞頻中出現的軟體技能：

4.起薪高，漲薪快

正如上文所說，資料分析師是一種綜合素質要求高的職業，因此其起薪是比較高的。CDA資料分析研究院對不同工作經驗要求的平均起薪情況分析後發現：

對於一年以下或無工作經驗的平均起薪達6000至8000之間，這是一般應屆畢業生所難以想象的。更重要的是，作為知識密集型職業，一旦積累了一定的業務經驗和專案經驗後，薪資漲幅非常大。 我們從上圖可見，以從業1年、3年、5年為分水嶺，每兩年平均漲幅高達30%—40%。 以從業5年、10年為分水嶺，每五年的平均漲薪幅度高達50%多。 這只是以資料分析師崗位招聘資訊的平均起薪作分析，如果以招聘資訊的薪酬中位數算，就不難解釋為何很多從業幾年的資料分析師能拿著幾十萬的年薪。