數據分析師想創業？

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當前大數據正處在落地應用的初級階段，隨著大數據的普及，整個傳統行業會需要大量的數據分析人才，也有大量的數據分析任務，因為數據分析是呈現數據價值的重要方式。

通常情況下，數據分析可以分成兩種崗位，一種是開發崗位，一種是應用級崗位。開發崗位的數據分析往往需要通過編程的方式來完成定制化的數據分析任務，比如目前通過機器學習的方式來實現數據分析就比較流行。開發級數據分析需要具備專業的計算機知識，包括程序設計、算法設計、算法實現、數據呈現等內容，Python是比較常見的編程語言。

雖然開發級數據分析能夠完成更加復雜的數據分析任務，但是在生產環境下，大部分的數據分析任務可以通過工具來完成，比較常見的工具包括Excel、SPSS以及各種BI工具。對于知識結構并不豐富的專科生來說，從事此類數據分析（工具類）任務是完全可以的。在大數據落地應用以后，這類人才的需求量將會得到一定程度的釋放，目前不少專科學校也開設了針對性的課程。

雖然數據分析本身的技術含量在下降，但是數據分析對于場景的要求卻在提高，也就是所謂的行業經驗。對于要創業的數據分析師來說，需要對行業有充分的理解，能夠通過數據分析得出針對性比較強的數據分析結果，而這正是企業需要的。場景大數據分析將是未來一個數據分析的重點領域，也是創業者可以進行深耕的領域。

除了要掌握行業知識之外，對于要創業的數據分析師來說，一定要注重數據分析的效率，另外就是數據分析的結果呈現。一個比較好的建議就是從一個熟悉的行業入手，然后再逐漸拓展。未來，數據分析業務將是一個較大的市場，選擇這個領域進行創業會有較大的發展空間。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續在頭條寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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