八，快速学习无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。
医疗大数据行业前景如何？
医疗大数据的发展不仅能够降低个人到国家的医疗费用，还能有效提升健康医疗服务效率和质量，扩大资源供给。政策支持，前景广阔对于医疗大数据的发展，我国政府的态度十分明朗。从2015年以来，短短的三年时间便连续推出了多项扶持政策。2016年国务院出台的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，不仅明确提出医疗大数据是国家发展的基本策略，同时还明确规范了医疗大数据融合及共享开放建设的方向，明确了其在医疗、医药、公共卫生以及医保等方面的实际应用。
数据分析行业的前景怎么样？
前华为员工，十年数据分析师，看了几篇回答实在想进来怒答一波先说一句，千万不要看了几篇机器人写的文章就给自己定下职业规划，觉得这个行业好像一片光明、人人都能挣钱似的，其实吃人血馒头的自媒体大有人在；其次你要自己去调研，去找数据，找身边的例子，找企业了解，这才是对你自己的未来负责话可能激进了些，但是我这几年几乎每天都会有人来问我想要转行数据分析，有工作20年的，有初中刚毕业的，你不知道他们受荼毒有多深......好了不扯了，我再说数据分析行业。
你知道自媒体运营吗？数据分析的情况跟这个差不多，尤其是偏业务的，也都是火了没几年，门槛又不高，不少人趋之若鹜，挤破头也要挤进这个行业，直到现在，整个数据分析行业（只说国内）表面上供小于求，实则水分特别高。水分是什么？一是企业，表面上看好像什么企业都想要数据分析，你要明白，你们趋之若鹜的同时国内企业也在盲目随众，现在哪个企业不搞数据化改革、不搞数分平台建设？其实你要问企业真的很需要吗？并不是。
很多企业就是招了一堆人天天做报表，当取数机器。如果你想做的是业务分析师，情况就更惨一些了，在大多数中小型企业和部分传统企业中，业务分析经常是被老板说没价值的，时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。二是求职者，主要是这个行业门槛太低了，换句说话，门槛不明显。可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了，其实用excel做统计都算是数据分析，所以数分的人多而不精。
别看行业里人这么多，真正达到分析师高度的人很少很少，大厂企业争得抢的是这样的人。说了这么多，冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒——我再接着说点职业发展的：如果你想做运营类，数据分析都有前提目标，分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等，这些一般是不设专岗，往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。
当然，如果公司组织结构很大，不排除单独设立，这时候需要你具备熟练操作数据分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是报表呈现。另外一个就是就是研发型数据分析师，一般就是据业务需求做数据埋点、监测，数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。其实造成数据分析师地位不高的主要原因，就是不认同和价值缺失。
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据，而且数据分析的价值其实很难表现出来，领导不认同，同事不认同，甚至连自己都不认同，甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值，这种情况在企业中非常常见，做数据分析的人基本都会转做管理和运营。其实数据分析做到一定程度会觉得有瓶颈，技术已经做到头了，但是就数据分析来说，技术真的不是最重要的(虽然要说做到头还是比较难的，数据的坑纵深很大)，业务要更重要，再牛逼的技术，对业务没有赋能，被砍掉完全有可能，因为企业要靠业务来养，投入是要看回报的，不管是短期还是长期的。
