随缘答题，比较随意。
数据分析师的前景并不会比其它互联网已知的岗位好多少。
所谓的门槛低，竞争压力小，好转行，万金油，好混等标签，只是目前大家对数据分析的了解不够，也确实缺少对应的人才。
当我们说一个行业前景好，大概是像医生和律师一样，或者是程序员一样，认为未来会发展的很好，并且用这个理由去说服别人入场。
但数据分析并不完全是新东西，这里面，数据是新的，但分析不是。
分析能力是数据分析师的核心竞争力，这样的能力在咨询行业，财务专业，经营类分析，战略分析，商业分析都需要，只不过数据分析对的是大数据，用的魔杖不一样，但内在的魔力都相同。
但分析并不是一个人人都容易习得的能力，一个优秀的商业分析师，让他学会sql和python，学好统计学，会数据建模，他就可以是一个很好的数据分析师。
因为他们都有解决问题的能力。
最简单的例子，我要知道订单变动的原因，用户付费的原因，我要去提升收入，订单，我该怎么做？
会sql和python，会做漂亮的图并不能让你解决这个问题。
我们需要拆解影响这个指标的原因，我要找到那个我能影响的指标，然后我要给出一个策略，这个策略是一个手段，来影响我的结果。
举个例子，我在你最喜欢登游戏且是你发工资的日子并且给到你适合的折扣，你就会心甘情愿的付款，最终提升我的总收入。
这一切靠的都是大数据分析，或者是算法模型来帮助你自动化去解决这个问题。
他不是你会某个工具就能解决的。
工具是很容易学习的，但分析很难。他需要工作经验，需要个人天赋，需要系统学习
像现在很多地方，包括我自己都主张通过商业案例和项目来锻炼分析思维，这也是未来招人的标准，因为技术更新很快，之前花很多时间在取数的工作上，现在取数的效率会越来越高，老板更关心你能不能解决问题，可以尝试去听一下知乎知学堂的数据分析官方课程，看看自己的思维和大厂老师的思路差在哪里
但即使你都会，从资深升到专家时，也会遇到明显的阻碍。因为这个职业在往上走，需要的不一定是你的分析能力，很有可能是你的影响力，你的拉动资源的能力，沟通能力等等。
其实做技术的基本都是这样一条路径，在互联网这个行业没有说什么岗位一定很有前景，因为做到专家以上，他更多考核的。是人的性格，各方面的能力，还有思考习惯。
一旦越过这个门槛，你就会很有钱景。
一旦越不过，资深级数据分析师可能就是你的天花板。
所以有前景的从来不是某个岗位，而是某个人。
以上，希望能有所帮助或引起讨论。
