在未来数据智能时代，无论身处什么行业、什么职位，掌握了数据能力，就拥有岗位核心竞争力，高薪高职我想将是未来既懂数据又懂业务的复合人才的标配。
作为成功转型到数据挖掘领域的纯种工科锅炉狗，我想还是应该有发言权的。
那些下了班熬过没有聚会没有游戏没有刷剧的深夜终究还是没有亏待努力的人，连续两次在全国竞赛获奖，伴随的自然是高额的收入和各个企业抛来的橄榄枝。
而此刻，在大部分的来访朋友身上我看到了曾经的自己，不甘于屈服的自己。
我真心地希望可以帮助到更多的有想法肯努力的朋友们提升自己遇见更好的未来。
数据时代的到来影响的不仅是一个行业而是一个社会的转型，是渗透在各行各业的思维方式和工作效率颠覆性的技术革新。
无论是想转行破壳，还是计划在原岗位脱颖而出不被社会淘汰，我依然相信懂数据将是在未来5年，立足于社会成为企业管理者的必备技能。
一.想要转行的朋友看这里：数据分析（挖掘）市场现状
数据智能革命已经在悄悄改变生活方式，任何一个兴起的行业人才紧缺必然求贤若渴高薪高职。
各个段位工资基本上是正增长趋势，也就是说高薪和你去学多深有强相关的。
1、数据专员：主要工具excel，月薪5-8k（1-3年经验，坐标深圳，下同）。
2、数据分析：这个名称很多更偏业务一点，主要工具excel,sql，会Python，R，SAS中的某一个更佳,月薪8-15k。
3、数据挖掘：我理解为更偏技术层面的数据分析，开始涉及到建立模型预测未来，对语言要求更深一些，现在开源语言的主流是Python，闭源的话金融公司基本都是SAS,月薪15-35k。
高薪的背后是缺口，看准了这一点和未来的趋势，也是我转入这一行的很大一个原因。
二.想要在现有岗位持剑加鞍的朋友看这里：数据对各领域带来的革新
重点介绍几个领域中数据分析应用带来的技术革新。
金融领域
数据在银行、保险和证券三大金融创新领域的高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析方面发挥重大作用。
总体说来，金融行业的主要业务应用包括企业内外部的风险管理、信用评估、借贷、保险、理财、证券分析等。
如果你学会了数据分析就可以轻松挖掘获取、关联和分析更多维度、更深层次的数据，进而了解客户如何使用他们的账户，并能更好更有说服力地帮助客户了解市场优化他们的交易决定、识别安全风险以及通过数据分析规避投资风险。
电信领域
如果你从事相关行业，可以通过数据分析改进营销策略也可以通过数据分析洞察用户习惯来优化产品体系，推荐最满意的消费方案更好地为客户提供服务来提高工作效率和客户体验满意度。
在竞争激烈的行业环境下根据用户使用的app软件、访问的网页进行更为全面的用户行为分析、用户喜好分析；利用数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
掌握了数据分析，想要不出色都难。
电子商务领域
如果你在电商领域从业，掌握数据分析技术可以对客户进行购物行为与销量预测分析、商品关联分析、全网产品信息采集与产品素材获取、分析产品价格和销量、指导新品上架策略、云评论系统的搭建和维护、电子商务渠道分销，以达到更好地运营策划实现利润最大化的目的。
所以说，未来数据将贯穿整个电子商务的业务流程，已经成为电商真正的核心竞争力。
农 业
从前，大数据和看天吃饭的农业似乎没什么关联。但如今，数据分析对农业至关重要。
农业从业人员掌握数据分析在种植过程能更好地预测天气以及掌握农作物的生长条件更高产地培育。
在营销环节也能更好地知悉全国各地对于农产品的喜好以及准确的消费数据为有的放矢地制定策略。
医疗保健
通过智能手机和可穿戴设备等设备收集数据，将能够帮助医生更深入地了解病人——这意味着省钱和提供更好的医疗服务。
大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
各行各业数据化应用不胜枚举，财会岗懂数据分析可以批量操作Excel等办公软件处理数据信息提高工作效率，进行可视化，使得财报等数据报告更通俗易懂；
市场营销岗而言，掌握数据挖掘等数据处理能力，进而得出的结论分析以及策划方案更具有现实意义，数据驱动相对于感性决策而言优化工作效果更明显，更具有说服力。
现在懂数据就像二十年前懂互联网，无论身处那个行业，拥抱基于数据的运营都是在大数据时代创新和保持相关性的关键，这是一个很好的机会。
同一个岗位懂数据的人往往能获得更多的机遇和青睐，告别一层不变的固化思维发现新机会。
希望有志者如你我都能是数据时代的弄潮儿。