数据分析师怎么样？哪些行业数据分析师需求量最多？

近几年，数据对于我们日常生活的影响越来越大。也许很多人会问数据分析师怎么样，哪些行业数据分析师需求量最多？

举个例子：某音可以通过大数据算法，根据用户经常浏览的内容，推算出这个用户的喜好，再根据用户的喜好，去推送相关的内容给该用户，从而达到留存用户的目的。

这也使得我们有更大的信心，相信未来数据分析行业，会发展的越来越好，人工智能会越来智能。

医疗行业

我们都知道，日常多做保健，可以帮助人们舒筋活血，有延年益寿的好处。但其实，医疗行业的发展，还是要归功于大数据在背后默默做出的支持。

l 据国家卫健委网站消息，2020年6月5日发布的《2019年我国卫生健康事业发展统计公报》称，我国居民人均预期寿命由2018年的77.0岁提高到2019年的77.3岁。

随着大数据收集和处理能力的增强，我们已经能够通过健康追踪健康类器材所记录的数据，来追踪人们的健康情况。

举个例子，我们可以通过智能手环、健康类APP等，来了解人们的饮食数据、身高体重等数据，从而帮助人们改善不良的生活。

事实上，这些设备还正积极的协助监测心率、血压、睡眠方式和其他生命体征，这些数据可用于其他医疗保健目的，并协助预测整体公共卫生状况。

由此不难看出，未来医疗行业的发展，还需要更多数据分析行业的人才加入其中，从而推动医疗行业的革新。尤其是在预防流行病方面，更需要专业人才早发现，早预防。

物流行业

自从有了大数据分析，物流行业的发展，也步入了高歌猛进阶段。举个例子，你就能感受到了。

案例1：前几年双十一、双十二某宝、某东电商大促时，总是会出现物流爆仓的情况。不论是国内物流，还是跨境物流，都会因为货量暴增，导致物流周期非常就。平时3天就能解决的问题，到大促时，就会积压，有时候半个月、甚至1个月才能送到。而2020年双十一、双十二，快递量比往年更多，却因为菜鸟有了智能分拣系统很少听到有人抱怨快递慢了。

案例2：对于跨境物流公司来说，航班延误、季节性波动，很大程度上会影响快递的运送周期，由此导致物流成本波动非常大。但是，由于现在各大航空公司都有了大数据参考，这使得他们能够根据天气数据预测延误，并根据季节性波动，竞争分析，最新的社会趋势或事件估计所需的座位需求，从而降低物流成本。也使得物流公司能够合理安排物流订单。

通过上述2个案例，我们不难发现，对于物流行业来说，想要得到更好的发展，还得由更多的数据挖掘、数据分析人才加入才行。

人脸识别行业

面部识别算法早在10年前，就已经开始初具规模了。但是，由于存在多种干扰性因素，例如动物、涂鸦、照片等，都影响着人脸识别技术的进一步发展。就连如今，我们也只能说这个行业趋于完善。

当然，好消息是，2020年，iPhone X具备人脸解锁功能，甚至可以识别双胞胎了。这使得我们对未来人脸识别技术的发展，有了更大的信心。

展望未来，想要将人脸识别技术，变成执法的有力工具，还需要更多的数据科学家加入到这个行业的研究中来。

无人驾驶技术

早在很多年前，我们就将无人驾驶技术视作梦想，但自从有了海量的驾驶数据，近几年，无人驾驶汽车逐渐出现在了我们的视野中。

除了实时收集和处理数据的传感器（雷达，摄像机，GPS，超声传感器等）外，自动驾驶汽车还使用其他汽车的数据。它可以帮助他们建立最新的路线图，并通过所有这些数据源进行导航。据估计，一辆无人驾驶汽车每秒可产生近1 GB的数据，这相当于一年的PB数据，也相当于一辆汽车产生的数据。

这类似于我们使用Google Maps导航最不拥挤或最快的路线的方式。然后是机器学习，它可以帮助汽车根据收集到的数据预测紧急情况。这就是每个无人驾驶汽车公司都在大规模生产之前让其汽车探索世界各地街道的原因。

当然啦，目前无人驾驶技术还处于测试阶段，未来想要大批量投入使用中，还需要更多数据挖掘、数据分析人才的加入。

看了以上内容，大家觉得未来数据分析师怎么样呢？对于想入门数据分析的各位小伙伴来说，你是否也找到了自己的未来发展的方向呢？