多數時候非專業人士無法有效處理收集到的數據，這正是數據科學家供不應求的原因。據統計，從2003到2013年，數據行業取得了年平均約23%的高速增長，比行業平均水平高了5個百分點。

[[148183]]

大數據作為近年來新興起的概念，正切實讓人們理解了數據之于企業的重要性。所以優秀的企業為了妥善存儲和分析收集來的數據，會毫不猶豫地雇傭專業的數據分析師來幫助公司進行決策。

據調查，平均每個數據分析師的年薪不低于10萬美金。而數據工程師、機器學習專家等則可能收入更高。那么，當你的公司想要雇傭一名數據分析師，有那些因素是在考慮范圍內呢？

1.專業技能

世界上沒有一個數據分析師可以不具備實際的IT技能、沒有工具經驗而成為一個優秀的數據分析專家。對數據分析師來說，強大的數學功底和統計背景是必不可少的。

2.對行業的了解程度

對特定行業的了解可以幫助數據分析師盡快進入狀態，加速決策的過程。如果缺少這一前提，你的數據分析師可能不得不花時間來先對整體行業有一個大概地認知，學習相關知識，然后才能投入其中。

3.溝通能力

現代社會，工作通常要通過分工合作來完成。溝通成為其中必不可少的一環。所以你想要雇傭的數據分析師在這方面有所建樹的話，可以極大地提升工作效率。另外，擁有良好溝通能力的專家懂得合理地呈現數據可視化成果并且講好數據故事。

4.是否足夠敏銳

數據科學家常常需要從數據的汪洋大海中找到有用的價值，并且快速改變方法策略來適應業務發展的需求。是否足夠敏銳實際上也是業務能力的體現。

5.邏輯性

數據分析師經常要和數學以及邏輯性打交道。業內有各種定義與規則需要數據分析師保持思維清晰、思路敏捷。另外，邏輯性好也會使對高效寫好SQL等數據處理腳本有幫助。