可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。
数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。
麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。
在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。
总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。
数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。
初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。
1、算法工程师
运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。
2、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
3、数据科学家
数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。
最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。
综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。
作为金融行业的重要职业之一，金融分析师的职业前景和薪资待遇一直备受关注。随着金融行业的不断发展和变化，金融分析师的职业前景和薪资待遇也在发生着变化。那么，预计到2023年，金融分析师的职业前景和薪资待遇将会如何呢？
2023年金融分析师职业前景
金融分析师仍将是金融行业的重要职业之一。随着金融行业的不断发展和创新，金融分析师的职业范围将会越来越广泛，包括股票、债券、期货、外汇等各种金融产品的分析和研究。
金融分析师将更多地使用人工智能和大数据技术。未来金融分析师将更加注重数据的分析和利用，通过人工智能和大数据技术来实现更加精准的预测和决策。
金融分析师的职业发展空间将更大。随着金融行业的不断发展和创新，金融分析师的职业发展空间也将越来越大，包括投资银行、资产管理、私募股权、风险投资等领域。
2023年金融分析师薪资待遇
薪资水平将会继续上涨。随着金融行业的不断发展和创新，金融分析师的职业地位和重要性也将越来越高，因此薪资水平也将会继续上涨。
绩效将成为薪资待遇的重要因素。未来金融分析师的薪资待遇将更加注重个人绩效的考核，表现优秀的金融分析师将会得到更高的薪资待遇。
行业和地域差异将会更加明显。未来金融分析师的薪资待遇将会更加注重行业和地域差异，不同行业和地域的薪资水平也将会有所不同。
总的来说，预计到2023年，金融分析师的职业前景和薪资待遇将会继续保持良好的发展趋势。但是，要想在金融行业中获得更好的职业发展和薪资待遇，金融分析师需要具备更加全面和深入的金融知识和技能，不断提升自己的竞争力和专业素养。同时，金融分析师还需要关注行业和市场的变化，及时调整自己的职业规划和发展方向，才能够在未来的金融行业中立于不败之地。
北京的平均值和中位值都是最高的接近15K，其它5个城市的均值都高于中位值，说明大量岗位的薪资下限集中在比中值略高的位置。深圳的异常点位置较高，说明有少数企业愿意花较高的薪水雇佣资深的数据分析师。杭州的均值是11K中位数是10K。
市场对1-3年和3-5年工作经验的数据分析师需求量最大，工作经验不足1年的新人，市场需求量比较少。另外，工作经验5-10年和10年以上的需求量较少，有些公司不限经验，但是我相信即便不限经验，公司的找人标准应该也不会低。
工作职责
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
-数据分析师
CQF量化投资分析师是金融领域的相关证书，所以他们从事的职业肯定是跟金融证券类息息相关。目前CQF持证人工作的领域主要集中在证券银行、基金管理、国际投资银行、期货衍生品与金融风险管理等领域工作。
CQF量化金融分析师到底用处有多大？
CQF职位推荐
1、量化交易员
这类职业无论在证券公司还是期货公司，以及一些私募基金机构，对这类量化交易员的要求都要求很高。因为这类交易员直接跟资金挂钩，所以不管是量化研究或者基本面，最终都是要落实到交易，所以量化交易环节显得就很重要了。
2、量化分析师/研究员
这类量化研究主要以权益类和固收类位置，就像是我们常说的股票多因子模型研究，固定收益类资产投研模型的各种研究等。在国内金融市场中，这些职位的要求我们都会比较熟悉，并且如果涉及到大型资产配置和金融风险模型等，更是需要CQF持证人这些拥有扎实的金融基础的人。同时还需要大佬的数据分析和编程能力，一般主要以python为主。当然必要的语言能力也是很重要的，最起码的阅读和理解金融领域的相关著作需要比较流畅。
3、量化开发工程师
一提到开发工程师，其实量化开发工程师主要开始更需要了解编程相关的内容，也就是急需要熟悉软件开发的各类工具。常见的CQL数据库、Linux操作系统，如果是对算法要求比较高还要扎实的数据知识来满足日常工作需求。
CQF薪资水平
1投研系统开发工程师：参考年薪60-120万间
2量化投资组长(或PM)：参考年薪200万间
3基金经理/PM：参考薪资：年薪60-200万间
豫公