1. 高需求行业：数据分析师的需求在各个行业中都非常高，包括金融、技术、医疗保健、零售、媒体、制造业等。这些行业都需要数据分析师来帮助他们收集、分析和解释数据，以做出更明智的决策和提高业绩。
2. 薪资水平：数据分析师通常可以获得相对较高的薪资。根据美国劳工统计局（BLS）的数据，2019年美国数据分析师的平均年薪约为94,280美元。
3. 就业增长：根据BLS的数据，美国数据分析师的就业前景非常乐观。预计在2018年至2028年期间，该职业的就业增长率将达到26％，远高于其他职业的平均增长率。
4. 技能需求：除了数据分析技能，雇主还通常要求数据分析师具备其他技能，如数据可视化、统计分析、编程和机器学习等。具备这些附加技能可以提高就业竞争力。
尽管数据分析师的就业前景较好，但就业市场也会受到其他因素的影响，如地理位置、经济形势和行业变化等。因此，为了提高就业机会，建议学生在大学期间积累相关实习经验、参加相关培训和认证，并与行业内的专业人士建立联系。
数据分析类岗位的大致方向
一般就互联网行业而言，所从事的数据岗位一般分为数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程四个方向：
· 数据/商业分析师
主要从事收集、处理和执行统计数据，将大型数据集转化并处理成可用的形式，从而帮助决策过程，为组织得出有意义的结论。
数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位，对新人入门比较友好。其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系；也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。
· 数据挖掘工程师
数据挖掘工程师除了要掌握算法，同样需要强大的编程能力及工程实践经验，尤其在特征选取方面，需要对业务拥有深刻洞察。
除了互联网行业，数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展，当然其理论及业务要求也会更高。
· 数据产品经理
无论是基于强数据分析能力来优化产品，还是做数据相关产品的规划，数据产品经理都可谓一专多能的典型。
目前这一岗位还处于新兴阶段，岗位缺口也比较大，感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。
· 数据工程师
选择走数据工程路线，主要负责准备、处理、管理收集和存储数据，将数据从一个系统连接到另一个系统，用于分析或操作用途。
相较来说，数据工程更偏底层技术，也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。
