数据分析发展历史背景
工业时代，互联网还未兴起。这时没有数据分析，全行业面临是财务主导下计划生产销售，数据也是粗颗粒都的汇总值企业运营管理则是靠专家经验，这个时期数据的分析主要体现在财务报表的分析。
公司业务简单，数据分析的工作频率低、复杂度低，也不用处理加工太多数据。所使用的工具主要是excel。
信息时代，互联网互联互通。市场经济蓬勃发展，企业的竞争加剧，业务相对复杂，而且面临利润率下降，市场变化很快，分析决策的内容堆积，不仅是在CEO为代表的管理层，到主管运营层面也需要一定的数据分析能力，大量的数据需要记录加工、工作汇报，数据分析岗位的应运而生，这时候数据分析工作相对简单，更多的是数据加工。主要使用的工具是office、sql、python。
在电子商务、交易平台都有了相对比较成熟的分析模型。
现在，大数据蓬勃发展，市场更是竞争多变，数字产业逐渐形成，孵化出更细分的数据分析。数据分析师不仅局限于数据的加工处理，在业务管理指导生产和销售运营层面发挥了重要的作用，对数据分析师的要求或者需求越来越高，数据分析能力模型也迎来重要的结构性调整。
数据分析师的能力模型
以上是做数据分析所依赖的个人能力，几项能力在工作中缺一不可，缺少任何一项都不能成为一个优秀的数据分析师。
但这些都是很笼统的，没有很清晰的定义或着标准的考试，那我们如何体现我们自己的数据分析能力呢？
最有效的：用成功案例来诠释你能力，用过往平台为能力做背书
可以尝试的：来自导师或leader的推荐信
被动的最直接的：通过出题人的考核
小白主动出击：介绍表达对这部分的理解，围绕应用场景和目标展开说明
数据分析师职业发展阶段，以业务分析师举例
数据支持：一般是1-2年，一般是被动性工作，做基本的数据需求交付，常常工作产出，报表,工资水平12k以下。
数据分析：一般3年左右的数据工作，就可以承担数据分析，按照要求能独立产出数据分析报告,工资水平10k-18k
高级数据分析师：一般5年左右，能独立发起主导数据分析项目，能指导或影响他人决策，工资水平15-28k
数据分析专家：5-8年左右，极具数据洞察力，能给业务很高的价值，数据驱动业务。工资水平25k+
如果你想成为一个数据分析师，你如何选择你的就业地方呢？
从看准网公布的数据来看，全国数据分析师从业人员51万人左右，其中北京12万人，上海12万人，占整体的47%，数据分析师人群薪资主要集中在22k-30K，
数据来源：看准网用户数据
想一想：以上这个图表的数据可靠性可能存在有什么问题，你知道吗？
<想一想答案在文末>
从成都往后，各城市的数据人员的薪资分布的形态发生了变化。薪资范围集中在7-12k，城市整体数据分析人数在1万人左右。
数据分析师的就业机会还是主要集中在一线大城市，尤其是北上广深。目前据说整个数据分析人员的行业缺口在100万左右。而且中国整体数字经济的引领下，这个缺口，还有望进一步打开。数据分析师有越来越多的就业机会，该项能力也逐渐成为经济活动参与者的核心竞争力。
写一写：为什么招聘在职位数量上为什么不直接给出数量，用人才热度等综合指标来表示呢？<关注评论区>
<想一想>：统计对象不完整，1、样本不一定能代表总量，图中来自某网站的数据不一定能代表全体，也没有代表全体数据的支持 2、用户稳定的薪资不会再去更新，高收入或者对本身平台的数据分析师的薪资评估有一定的权威，也不会在这里注册更新，不知道这个平台的也不会更新薪资。
那这样的数据有应用意义吗？
当然是有的，大的数据趋势还是可以参考的，只是具体的数字显得意义不大，还需要跟据自己的实际情况来评估。这也是相关的数据产品的图表不给出具体数字的原因之一。
我是小雪，关注我，陪你一起成长。