1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。
3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。
4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。
数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不容易被随便取代。数据分析师承担大数据挖掘工作中，应用Hive、Hbase等技术性，专业对从业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。不论是中国或是海外，数据分析师的人才要求都非常大。麦肯锡公司预测分析，2018年，国外的大数据工程师的空缺是20数万人；中国的人才空缺得话，说上百万上一定的都是有。
数据分析师指的是不一样领域中，专业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。愈来愈多的政府部门、机关事业单位将挑选有着数据分析师资质证书的专业人员为她们的新项目作出科学合理、有效的剖析、便于恰当管理决策；愈来愈多的风险投资基金把新项目数据分析师所提供的统计分析报告做为其分辨项目是不是行得通及是不是适合投资的重要环节；愈来愈多的高校和教学组织把数据分析师课程内容做为在其中高高管及管理层培训方案的主要具体内容；愈来愈多的仁人志士把数据分析师培训计划做为其职业发展中必需的知识结构。
无论是在公司或是社会发展，数据信息都已经逐渐开始饰演愈来愈关键的“人物角色”。在这样的趁势下，数据统计分析逻辑思维已经不只是数据分析师的“技术专业”了，包含市场销售、销售市场、经营、方案策划、商品这些前面的岗位都必须根据大数据分析来帮助的工作中，乃至连后台管理的会计、财务、人事部门等也逐渐必须根据大数据分析来提高高效率。可以那么说，假如你在公司当中工作中，你以后会逐渐愈来愈多的和信息相处，这个时候数据统计分析已经变成工作的必备条件。
从岗位工资看来，数据统计分析领域的高薪职位关键分散在长三角、珠三角和京津冀地区。北京市、上海和深圳的工资位居第一矩阵，均薪在10k ；杭州市、宁波市和广州市位居第二矩阵，均薪在9k ；别的沿海地区及内陆地区中心城市，如南京市、重庆市、苏州市、无锡市等坐落于第三矩阵，均薪在8k上下。从岗位量看来，北京市、上海市、广州和深圳位居第一矩阵，岗位量在30000 ，杭州市、成都市、南京市和天津市位居第二矩阵，岗位量在20000 ，武汉市、西安市、郑州市等地区核心或省级城市对数据统计分析岗位的要求也相应较高，岗位量在10000 。从领域要求看来，网络金融、O2O、数据平台、文化教育、国际贸易、文化艺术行业对数据分析师需要量对比别的行业更高。