数据分析是一种技能，这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。本篇探讨了想做数据分析，学习哪个专业会更好。

自从人工智能和大数据的概念大热，理工科的学生纷纷转去申计算机科学或数据科学，而文科的学生则把目光投向了商业分析。大家都期望学习最先进的计算机和数据分析技术，毕业后进入大公司，成就一番事业。这说明现在学生都比较关注社会发展的动态，有很好的就业意识。但是我在这里想说，其实从事数据相关工作和学什么专业关系并不大。

尤其是把眼光放到部门级领导或以上，就跟专业更没什么关系了，接触过几百个企业，但是并没有看到特别集中的专业，可见后天努力比先天选专业更重要。

但是专业、学校、学历是大家求职的敲门砖。特别是高等教育越来越普及，即使都是敲门砖，总有一些砖比其他好使。

接下来我们从硬实力和软实力这两个方向分别来介绍比较适合大数据分析的“砖”。

硬实力

数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

看到数据分析，就会想到和数据相关的行业就一定要用到数学，数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。和数学相反，统计学是个被名字拖累的专业，会让人严重低估了它本身的专业性。其实统计学是很适合做数据相关工作的。

计算机相关专业

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。近年来企业招的数据分析师，其实大部分应该叫：数据程序员。基本上都是进公司跑数据的，不做啥“分析”，因此计算机相关专业会有优势。毕竟写代码写的多。数据仓储，算法这些就更依赖开发能力，这本来就是计算机专业的范畴。

不过，这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解，数据分析的结果对于企业并无太大收益。

软实力

软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。

信息管理

信管专业主要对各种“系统”进行分析、设计与实现，技术与管理的有机结合。学习内容：财务、系统数据分析、IT技术，可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。

例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

市场营销

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波 特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程。

电子商务

电子商务专业培养具备管理、经济、法律及网络技术、计算机技术、市场营销、电子商 务技术以及电子商务管理等方面的知识和基本技能，现在各大交易都在网站等网络平台 交易完成，数据分析在电商行业的应用非常广。

心理学、社会学

不要小看这两个专业，这两个专业对于数据的应用能力绝对很高。知乎著名数据大V chenqin就是搞社会学的，其数据分析能力压倒一大堆只会跑数的人。

心理学里提假设、设计实验、采集数据、验证假设的思路，就是数据分析的思路。因此这两个专业的数据部门领导还挺多的。

金融学

金融学课程一般包含经济学、管理学、会计学、统计学等等，不管是数据分析中的统计还是应用都有涉及。金融行业的数据分析师岗位需求大、薪资高，如今“特许全球金融科技师CGFT”认证项目的推出，使得数据分析的学习更有针对性和权威性，此项目由上海交通大学与上海高金金融研究院联合打造，通过职坐标的针对性学习以及考试即可获得此证书，使得步入数据分析行业的步伐更稳健。

不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。

其实完完全全和数据没有关系的专业很少。因为几乎所有的理工专业都要做实验，都设计数据、统计等理论，几乎所有文科专业都要学市场调查，都要搞实证研究。

更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。学校和专业是敲门砖，但是技术和经验在这个社会中是优于这些的存在。

职坐标数据分析课程——毕业=两年工作经验，不管你有没有一个好专业，好学历，最重要的一点，请别忘了，要坚持学习和进化！

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