现在有一个很热门的职业叫做「大数据分析师」，薪资比普通数据分析师高的多。在美国，与大数据相关的职位统称为「数据科学家」；而在国内，与大数据相关的岗位则细分得多，按照级别主要分为数据分析、数据挖掘、数据工程师、数据架构师这几类。我们可以得到如下结论：普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如Hadoop、Spark等软件。

那么如何才能从新手成为一个优秀的数据分析师呢？不同层次的数据分析师，在力所能及的范围内做到最好，即为优秀：

初级：提出一个业务问题，可以用数据进行回答，并能保证合理的数据结构、与业务的关联度，以及，数据是对的。

中级：有能力独立完成高质量的数据分析报告，如产品规划、市场活动等，可以cover住从前期规划到中期细节完善再到后期评价分析的整个过程。

高级： 独当一面的分析师，可以负责一个子产品(一组模块)级别的项目，带领一个团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。技术方面，能掌控数据分析的 整个过程，对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段。可以回答数据能够回答的任何问题。在这里，能与不能的定义边界是，数据分析师用尽了 所有可以想到的办法。

三到五年内应该可以达到中高级的水准

数据分析是最具潜力的一项工作。站在数据高地的人，更容易培养宏观、全面的视野，这为一个人的职业发展，带来了天然的优势。

数据分析师不能只成为一个技术专家，要成为可以影响公司运作的人。有如下选择：

1、成为数据技能超强的产品经理

产品经理的工作非常综合，既考验创意创新，也需要对用户行为和产品的逻辑进行深入的研究，经验丰富的数据分析师往往视野开阔，容易站在宏观层面去思考内在的联系。

优秀的数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书，向产品经理发展，思维方式的优势，很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。

2、成为数据指导业务的运营VP

数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息，解答市场运作的问题，指导高层的业务决策，进行精准的数据挖掘或广告投放。事实上，这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。

心理学、经济学和统计学加持的数据分析师，拥有普通运营人无法拥有的利器，以此作为切入点做运营工作，具有后来居上的潜能。

3、成为管理或战略

事实上，除了公司高层，数据分析师是唯一站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作，几乎都可以在数据上直观体现出来。

强大的分析和思辨能力，使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为，成为一个谋划者甚至决策者，是数据分析师可以上演的逆袭。

4、成为博学广识的数据科学家

随着商业的发展，越来越多的行业需要处理数据的专家，互联网+正渗透到广告、量化金融等各种各样的领域。数据分析师应保持开放的心态，多多学习视野之外的领域，成为既懂技术又懂业务知识的专家。