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老姜： 小白，通过上面的讲解，你觉得数据分析入门难度高吗？
小白： 虽然有很多知识我还没有接触过，不过我相信，功夫不负有心人，只要努力，三个月后见分晓！
老姜： 这股冲劲儿，非常棒！同时，我也和你说说当前数据分析的发展现状，帮助你更加全面地了解这个行业。
小白： 太好了，这样我就可以综合地评估一下了。
老姜： 下面我们从发展前景、薪资水平、岗位稳定性、岗位压力这四个角度，来看一看数据分析岗位的现状。
判断一个职业是否值得从事，最重要的是评估其中长期的发展前景。在新冠疫情期间，大数据已成为抗疫强有力的保障，大到病例流调，小到核酸检测点的位置设定，背后都少不了数据分析的有力支撑。与此同时，人们对于大数据的认知，也在与日俱增。因此，数据分析师在未来的5～10年间，仍然会是一个非常有前景的职业。
薪资水平对于一般求职者来说是一个非常重要的考量因素，因此，我们也来看看数据分析岗位的薪资情况（以下数据是网络上获取的2022年薪资数据）。
随机抽取1万名来自北京的数据分析从业人员样本，分析可知，薪资在12000～50000的人群占总抽样人员的84%左右，如图1-5所示。
图1-5 数据分析岗位薪资分布
数据分析岗位的平均薪资为23030元/月，是北京平均薪资的1倍，是全国平均薪资的2.3倍，如图1-6所示。
图1-6 数据分析岗位薪资对比
由此可见，数据分析岗位薪资水平还是比较可观的，而对于优秀毕业生来说，月薪10000～20000元也是相当普遍的。
当你入职后，岗位的稳定性变得尤为重要，你一定不希望裁员随时会降临到你的头上。稳定性与公司性质是休戚相关的。对比不同类型公司稳定性的意义不大，因此我们将公司性质拉平，单看互联网行业数据分析岗位的稳定性情况。普遍来看，数据分析岗位的稳定性会优于销售、市场、产品、运营，主要有以下两个原因。
· 岗位饱和度： 在公司发展蒸蒸日上时，偏前线岗位招聘人数会远远高于后线岗位，销售、市场、产品岗位多于数据岗位；反之，当公司业绩出现下滑时，数据团队裁员周期会普遍靠后，裁员比例也相对较低。
· 职位普适性： 数据分析的专业技能，在不同的行业中，思维迁移能力相比产品、运营会更容易一些。举个例子：游戏公司招聘产品经理岗位，往往要求有游戏公司的工作经验。而数据分析岗位，一般对这方面的要求会相对放低。
岗位的工作压力会直接影响工作后的幸福感，因此这个方面也是需要谨慎考虑的。销售、市场岗位，要看销售业绩，如完不成，提成会大大缩水；产品、运营岗位，要看业务核心指标的达成，如完不成，年终奖金会大打折扣。而数据分析师，更多担任的是辅助业务产出有效决策，相较以上类型岗位，日常压力会相对小一些。
总体来说，在当前这种市场环境下，数据分析是各大企业不可或缺的岗位，哪怕是有了ChatGPT等人工智能的介入，仍需要最了解数据及市场的人去探索问题的本质。