SAS代表数据分析系统。很多时候，数据科学家在做机器学习的时候，会觉得自己对数据的很多细节理解的不够透彻，这时候就需要学习SAS，它可以细化你对数据结论的理解。学会使用SAS技术，可以使用Q-Q图、直方图和残差图等，进行正态分布检验，还可以进行方差分析和多元方差分析。sas数据分析师的就业前景比较优异，而证书的含金量并不比其他证书少。
数据分析师的职业前景
面向业务的数据分析师有两条路径。
一种是专门从事商业，并成为商业分析师、战略分析师或管理职位。
从业务类型发展的优势在于具备业务网络洞察能力，这是无法直接做数据挖掘的。
另一个是提高你的技术能力，成为一名算法专家或数据科学家。
从市场发展来看，国内数据分析仍处于上升阶段，国内职位空缺至少有1000万，人才需求相当大，应用非常广泛。
随着数字化的进程，无论是互联网企业还是传统企业，都在或主动或被动地进行数字化转型。在这个过程和转型之后，需要专业的数据分析人才来支持，否则转型就没有意义。
不得不提的是，数字化转型的推进有一个进度问题，目前，一线城市，北上广深杭的数字化进程比较快，所以这些城市的数据分析师的价值也比较高，需求也比较大，其他城市还在缓慢转型，一般一两年后是正常的，所以，在就业的选择上也是有讲究的。
毫无疑问，现在是数据分析师开始工作的最佳时机。
数据分析师工作范围有哪些?
首先是基础数据统计指标分析工作，即大家都喜欢看的“表姐(妹)”。说到这部分工作，分析师们又爱又恨，恨的是它不是很有价值，也贯穿于日常工作中，想逃避却逃不掉;我喜欢的是，大多数分析师都止步于此，如果你没有这部分工作，你可能不得不考虑失业问题;
此外，随着业务的发展，相应的分析工作，包括波动和欺诈分析等规律性分析，AB实验分析和更特殊的分析报告，这部分对分析师能力的要求远远大于基础工作，涉及到统计假设检验的知识，业务逻辑思维以及对行业的理解和理解。
之后，进行建模工作，建立业务模型，构建指标体系是分析师的核心技能之一，面对业务发展问题，一些相关性或因果关系分析、趋势预测等问题会比较常见。
由于企业间发展的不平衡，分析员的工作职责不是很明确。根据各个公司不同的发展水平和分工，以上三部分在分析师日常工作中所占的比重差别很大。有些分析师在完成基础工作后就筋疲力尽了，而有些分析师根本不需要做基础工作。一些分析师甚至不会写SQL。所以，当你开始成为一名分析师时，最好问问自己的工作职责是什么。否则，理想和现实之间可能会有一些差异。
数据分析师在不同行业的作用
金融行业：分析股票市场走势，评估信用风险，开发投资组合。
电子商务行业：优化产品推荐，提升用户体验，提升销量。
医疗保健：分析患者数据以改进治疗方案并提高医疗保健质量。
数据分析师一般在什么行业?
第一，互联网行业
互联网行业是数据分析师最集中的领域之一。在这个数据驱动的时代，互联网公司深知数据的重要性，因此加大了对数据分析的投入。无论是电子商务平台、社交网络还是在线教育，数据分析师都扮演着关键角色。通过对用户行为、市场趋势等数据的深度挖掘，为公司的商业决策提供有力支持。
第二，金融业
金融行业也是数据分析师的舞台。在这个信息爆炸的时代，金融机构需要处理海量的交易数据、客户信息等，以应对日益激烈的市场竞争。数据分析师使用各种数据分析工具和算法，帮助金融机构识别风险，优化投资策略，实现更好的业务增长。
