大数据分析师的工作是分析大数据的用户行为，绘制用户画像，并利用分类算法、数据比较算法等一系列手段进行风险评估和决策支持。充分利用大数据带来的价值，经过数据挖掘和呈现，呈现给企业决策者的报告清晰、准确，并有数据支撑。如果你对这个行业有浓厚的兴趣，想成为大数据分析师，那么和八角藤教育一起来看看的报名流程吧。
大数据分析师就业趋势
1. 丰富的就业机会:随着大数据技术的广泛应用和企业数字化转型，对数据分析师、数据工程师、数据科学家等大数据相关岗位的需求不断增加。各行各业对大数据人才的需求不断增长，提供了丰富的就业机会。
2. 跨行业应用:大数据技术广泛应用于金融、零售、医疗、制造、能源等行业。因此，大数据专业人士可以根据自己的兴趣和专业背景选择进入不同的行业，从事不同领域的数据分析和处理。
3、技术更新和发展:大数据技术本身也在不断发展和演变，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面的技术也在不断更新。因此，持续学习和更新知识的能力对于大数据专业人员来说非常重要。只有不断地跟随技术的发展，我们才能保持竞争力。
4. 清晰的职业发展路径:大数据行业的职业发展路径比较清晰，可以从数据分析师、数据工程师等初级岗位逐步晋升到管理岗位或更高级别的技术专家。同时，大数据领域也提供了很多创业机会，对于具有创业精神和创新能力的人才来说，这也是一个值得探索的方向。
5. 与其他领域融合:大数据与人工智能、物联网等新兴技术融合，创造更多新的应用场景和发展机遇。因此，拥有跨领域知识和技能的大数据专业人员将更具竞争力。
大数据分析师发展前景
从城市岗位需求数量分布来看，数据分析师招聘区域主要集中在一线城市和新一线城市，需求量较大的城市为:北京、上海、深圳、广州、西安。
从岗位薪酬来看，薪酬水平较高的省份是北京、上海、广东、浙江、福建等地区。在数字经济渗透到生产生活各个领域的同时，长三角和珠三角这两个重要的经济区更是走在了应用的前沿。
大数据分析师的职责
收集和清理数据:大数据分析师需要从各种来源收集数据，并进行必要的清理和预处理，以确保数据的质量和准确性。
分析和解读数据:大数据分析师需要运用统计方法、机器学习算法等技术手段对数据进行深入分析，解读数据背后的含义。
呈现和沟通结果:大数据分析师需要以图表、报告等形式呈现分析结果，并与非技术人员进行有效沟通。
支持决策:大数据分析师需要根据他们的分析结果来支持和建议业务决策。
大数据分析师需掌握的技能
Excel是日常工作中使用最多的工具，需要学习常用的函数和数据透视表。
SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数和条件查询。
Python专注于Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库和Numpy数组。
至于工具部分，需要注意的是，不同的行业对工具的要求是不同的，比如金融行业会需要SAS这样的工具。一般情况下，Excel、SQL、PPT、Python这四个工具可以处理大部分的数据分析工作。
