多数时候非专业人士无法有效处理收集到的数据，这正是数据科学家供不应求的原因。据统计，从2003到2013年，数据行业取得了约年平均23%的高速增长，比行业平均水平高了5个百分点。

大数据作为近年来新兴起的概念，正切实让人们理解了数据之于企业的重要性。所以优秀的企业为了妥善存储和分析收集来的数据，会毫不犹豫地雇佣专业的数据分析师来帮助公司进行决策。

据调查，平均每个数据分析师的年薪不低于10万美金。而数据工程师、机器学习专家等则可能收入更高。那么，当你的公司想要雇佣一名数据分析师，有那些因素是在考虑范围内呢?

1.专业技能

世界上没有一个数据分析师可以不具备实际的IT技能、没有工具经验而成为一个优秀的数据分析专家。对数据分析师来说，强大的数学功底和统计背景是必不可少的。

2.对行业的了解程度

对特定行业的了解可以帮助数据分析师尽快进入状态，加速决策的过程。如果缺少这一前提，你的数据分析师可能不得不花时间来先对整体行业有一个大概地认知，学习相关知识，然后才能投入其中。

3.沟通能力

现代社会，工作通常要通过分工合作来完成。沟通成为其中必不可少的一环。所以你想要雇佣的数据分析师在这方面有所建树的话，可以极大地提升工作效率。另外，拥有良好沟通能力的专家懂得合理地呈现数据可视化成果并且讲好数据故事。

4.是否足够敏锐

数据科学家常常需要从数据的汪洋大海中找到有用的价值，并且快速改变方法策略来适应业务发展的需求。是否足够敏锐实际上也是业务能力的体现。

5.逻辑性

数据分析师经常要和数学以及逻辑性打交道。业内有各种定义与规则需要数据分析师保持思维清晰、思路敏捷。另外，逻辑性好也会使对高效写好SQL等数据处理脚本有帮助。