数据分析师高薪吗数据分析师凭什么拿这么高的薪资？数据分析师能赚多少钱一个月墙裂推荐，

从当下求职市场来看，数据分析师其高薪属性一直是很多小伙伴关注的点，很多人更是因为看到其可观的薪资才会想要转行数据分析师，今天小编从三个角度给大家分析一下，数据分析师能够拿到高薪的原因：

大势所趋

在国家的十四五规划和2035远景目标纲要中，都明确提出了要加快数字化发展，建设数字中国。目前，中国正在快速发展，各行各业都在加快数字化转型，每天会产生海量数据，而分析师就是数据海洋里的淘金者。现在几乎所有的互联网企业，都在基于数据为用户提供服务，需要有专业的数据分析相关人才进行数据解读与应用，供不应求的状况自然会导致市场价格上调，也就是体现在数据分析师不低的薪资上。

不吃青春饭

相比于程序员普遍的35岁焦虑，数据分析师可以说少了很多这样的烦恼，甚至可以说是一个越久越吃香的职业。因为数据分析师的工作不仅仅是单纯的取数、处理数据，是需要解决业务问题的，数据从业务中来，再反哺到业务中去。深入不同的业务场景，从数据出发找到业务痛点，为业务出谋划策，长此以往，随着从业年龄的积累，手里会总结下各种各样的业务打法，甚至能够从数据角度越来越快发现问题，解决问题，直接为业务创造价值。这就是为什么有3-5年经验的数据分析师往往能年薪几十万的原因。

一般情况下，数据分析师有两个职业发展途径可供选择：一种是偏向技术型，一种是偏向业务型。技术型分析师是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。技术型分析师的角色包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等，这些称谓都或多或少代表了其工作性质。 业务型分析师是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们的工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型的分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。

有技术门槛

不同于互联网行业门槛较低的运营和产品经理，数据分析师可以说是比较有门槛的。首先数据分析师需要掌握专业的技能知识，比如：统计学的知识、数据分析的思维，Excel等数据处理工具，Sql、python等编程语言，以及一些BI商业工具，以及一些业务的理解能力。掌握这些东西是需要花费时间与精力的，能够做到别人做不到的事情，这才是数据分析师的核心竞争力。当然这些能力的获得也不是这么轻松的，如果是零基础的你想要转行数据分析，选择进行系统的学习，是小编认为性价比更高的选择。

数据分析工程师是各大招聘网站都在高薪招聘的人才，不需要从业多年，不需要有深厚的管理经验，就可以年薪百万，实现人生的跳跃，不论你是职场遇到瓶颈还是想要谋求更好地发展，小编建议是真的可以考虑一下入行数据分析师。