“数据分析不是个事儿”新栏目【数据百问】第一期上线了！老李时间有限，不能一一解答大家的问题，因此创立百问栏目，集中解答大家最关心的问题，大家有问题或者意见，欢迎在评论区畅所欲言！
今天“数据百问”的第一期，我们来谈一个最心痛的、也是我最经常遇到的问题：
数据分析行业是不是真得已经饱和了？
首先，我们先说结论：
数据分析行业的岗位需求程度两极分化严重，低端市场的需求下降严重，接近饱和，而高端市场对于数据人才却供不应求。
十年前，你只要学个SQL和Python就可以出去找数据分析相关的工作了，那时候企业对大数据的需求旺盛，稍微找个跟大数据沾边的人都可以来应聘，那段时期可以说是数据分析的黄金时代。
最近两年，数据分析师岗位的需求有所下降，还是有越来越多的同学纷纷跳到转行数据分析的队伍中，但是会有的同学发现数据行业远没有网上和培训班说的那么“美好” ，这些同学跟着网上的教程去准备学习数据分析的技能后去投递简历，发现连小厂的offer都难求，甚至面试机会也渺茫。
大家可以去招聘网站看看数据分析岗位的调查报告，2020年数据分析岗位数量是呈下降趋势的，数据分析的初级岗位大幅下滑减少的，可以说这个岗位是已经饱和了，转行的同学纷纷扎堆在初级岗，竞争十分激烈。而数据分析的中高级以上岗位的还是挺多的，人才难求，因为企业都想找有（项目经验、相关从业经验、大厂）经验的数据分析师，所以说，想转行的同学需要更认真的面对，我们上面说学学SQL和Python就能找工作的时代已经过去了。关于二八分布的知识我们曾经在课程里讲过，这是由市场资本决定的，无论是整个市场还是整个公司，资源是永远都会产生倾斜的。而对于整个行业来说也是同样的，资源永远都趋向于前20%的分类中。一个行业从兴起到成熟一定会经过下面这三个阶段：第一阶段：野蛮生长期，下游行业开始蓬勃发展，这时候行业大部分发展贡献来自于后大部分80%的企业，整个行业处于野蛮生长；
第二阶段：大浪淘沙期，市场总资源是有限的，不可能任由所有企业都进行蓬勃发展，这个阶段市场开始慢慢有序发展，一些低效的企业将被淘汰，一些高效企业开始崭露头角，整个市场呈现百家争鸣的现象。
第三阶段：垄断稳定期，在第二阶段崭露头角的企业因为拥有更好的资源来产生更强的竞争力，随着竞争力的增强而拥有更多的资源，因此呈现出强者愈强、弱者愈弱的情况，最终市场资源会产生垄断；
我们可以把任何一个新兴的行业代入进去，比如前几年的直播行业，直播行业刚出现的时候真的是杂草丛生、遍地开花，随后经过了大浪淘沙，直播行业很快呈现出了二八法则的状态。那么二八法则放到数据分析上也是正确的，数据分析行业从刚开始兴起经过了差不多十多年的发展，到现在整个行业基本上是从第二阶段向第三阶段发展的过程，也就是数据分析行业开始注重效能，整个阶段的特点是什么呢？企业的岗位需求开始迅速减少，从对于低端人才的需求转化为对于高精尖人才的需求。所以，说饱和是不对的，当然说不饱和也是不对的。1、一线城市是需求最大的，北上广深杭，其实主要是因为互联网行业主要集中于这些城市，因此需求会大一些，目前来说这些城市的饱和程度也不算是特别高；2、学历上看要求不大，其实按照我们公司的要求，我们对于比较低级的取数员这些岗位是只要求大专以上，对于业务分析这种是要求本科以上，研究生和博士生几乎是没有的，像硕士博士这些人如果学数据分析，一般也不会做我们这种业务分析，一般都深造学数据科学，搞科研、研究所或者去大公司做数据科学家，所以其实对学历要求不高。3、工作经验需要强烈，因为说实话大多数公司找的数据分析岗位都很低级，要么就是找应届生，要么就是找转行的人，所以对于工作经验要求不高，平均工资也不是很高；除此之外最常见的业务分析岗一般都要求1-3年的工作经验。4、企业类型上看，民营、国企和合资企业是需求量最大的，但是从平均薪资上看，可能很多人就会大跌眼镜，其实国企和事业单位的平均薪资是高于民营企业的，这个跟程序员是不同的，因为严格意义上讲，我们不属于技术工种，而是赋能工种。5、从行业上看，互联网、电商、计算机、金融、零售、电信是需求量最大的，这是毫无疑问的，同时我们也能看到制药、交通、物流、家具、运输这些传统行业也是很有市场的；6、必备技能上看，SQL和统计学基础是要求最多的，而从工作内容上看，深入理解业务是最多的。满足岗位需求所需的技能：SQL、Python、统计学、数学、业务知识。最后我们再来回答开头的问题，数据分析岗位已经饱和了吗？数据分析低级岗位的门槛是很低的，内容也只是做取数之类的基础工作，所以饱和程度非常大；数据分析的高级岗位需求量大，但是对行业经验的要求非常高，所以呈现出两级分化的状态。
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