互聯網，金融，生物製藥三個方向，應該去哪個行業做數據分析呢？

01-16

本人985數學統計方向專業碩士出身，馬上要找實習了。編程能力一般，所以演算法崗位就有些望而卻步了。如果做數據分析方面的話，技術能力要求低一點，所以我覺得就得比較懂業務。現在比較糾結去找哪個行業的。互聯網當然現在很火，但是覺得現在大部分畢業生都進了互聯網，怕以後會降溫，而金融、生物方向數據分析都不是核心部門，不知道在裡面是個什麼工作情況求懂行的人指點一二！

謝邀。

在信用卡行業做過一點數據分析和模型，現在在互聯網行業做數據分析，對這兩個行業稍微了解一點。生物製藥嘛，雖然我念過九年生物，但我對這個行業的確是不了解。

就題主的迷惑來看，對互聯網的擔心是以後會降溫，對金融、生物方向的擔心是不是核心部門。前者是有可能從好變成不好，後者是現在不好，以後能不能變好不一定。所以題主心中其實應該已經有答案了吧？

互聯網當然現在很火，但是覺得現在大部分畢業生都進了互聯網，怕以後會降溫，而金融、生物方向數據分析都不是核心部門

另外正好一個月前在別外一個平台也寫過一點感想，還比較應景，引用如下：

就我人個經驗，對做數據分析、模型的人來說，在金融行業或者互聯網行業各有優劣（不可避免的這裡面肯定有一些偏見）。

對傳統金融行業來說，工作更為穩定變化相對來說比較少，大部也不會因為表現不好而開人，生活和工作的平衡性也更好，加班也會有，因人因組因公司而異，不過大部分時候都還好。大多項目持續的時間都比較長，很少說有一兩周這樣的項目的。比如說做個信用卡風險模型，很容易就半年過去了。需要解決的問題相對來說更套路化一點，都有固定的模式，問題也比較清晰明了。

通常來說升職的道路也是按步就班，不會太快，也不會太慢，跟工作能力有關係，跟工作年限有關係，跟是否有坑更是有關係。

對互聯網行業來說，工作變數更大，表現不好就開人那是很正常的事情，加班多一些（聽說國內互聯網行業加班更狠，996是常態），項目周期大多很短，超過三周的都是大項目，很多一周兩周糙快猛搞定拉倒的。問題大多開放式，怎麼解決未必有固定的套路，需要有一些想像力，最後能否解決也說不好。

是否升職只要看工作結果，跟是否有坑有關係，跟工作年限關係不大。升職道路則是風格迥異，有半年升一級的，也有兩三年升一級的（到時限升不上去就要走人的，有主動走人也有被動走人），通常升到 E5 之後就可以一直待在 5 不用再升了，所以理論上來說可以 N 年不升職。

在傳統金融行業，數據分析部門地位相對來說還是挺高的，不管是風控還是營銷，數據分析發揮的作用相對來說還是挺大的，做好做壞產生的結果會有很大差異。在互聯網行業，數據分析的絕對作用並不低甚至更高，但是相對地位就不一樣了，畢竟理論上來說任何一個互聯網公司都應該是一個科技公司，工程師們才是最重要的，這個看薪水就能看出來了。

現在來看兩個不同的行業（公司），現在工作更辛苦一點，考慮到灣區和芝加哥郊區的生活成本來說，報酬即使沒有下降也是持平，不過個人感覺現在做的東西更有意思一點，所以也還是挺值得的。

當你說金融不知道你指的是投資市場還是消費金融。如果是消費金融，比如銀行借貸部門，數據分析是絕對的核心部門，畢竟借貸的根本就是預測還款概率。互聯網更加適合對technology有興趣的人，如果你只是對數據有興趣，而非tech，你非常適合去消費金融行業。去healthcare的話，要看你多business的興趣有多大，畢竟healthcare的數據分析，都是產品藥品研發，而非business管理。

互聯網是技術驅動，金融是人脈/資源驅動，數據分析在這兩個行業絕大多數情況下都是支持部門，算不上核心，除非數據技術精尖到成為公司核心競爭力的程度。

生物製藥方面，去藥廠做statistician很穩定也很無聊，但是醫療行業還是有很多數據人員的用武之地的，比如我司有個部門做predictive analytics, 通過病人的就醫用藥歷史記錄和治療數據來預測X年之後得X病（主要是癌症）的可能性，然後反饋給醫生/醫院提前做預防性治療，我記得這個非常cutting-edge, 而且也是真正對社會眾生行善積德的，不像互聯網和金融做來做去就是讓有錢的資本大佬變得更加有錢而已。從工作成就感，公司鄙視鏈地位來說都挺好的。

題主看起來很在乎工作的可持續性，擔心互聯網這波行情過去了沒有安全穩定感，那麼醫療行業歡迎你啊，永遠不會失業。

互聯網金融方向吧。也就是互聯網+金融，因為我現在就是剛進入這個行業。

技術方面的我不了解，就行業來說，既不會有傳統金融的死板，冷漠，又很能掙錢啊哈哈哈……

什麼美利金融，有利網，馬上消費金融，招聯等等。

最後，祝你前程似錦，找到喜歡又錢多的工作。

數據採集→數據分析→模型應用。

金融、經濟行業，公開的數據比較多，數據採集不是問題。

分析的成果，可以直接投入應用（比如投資股票、商品期貨、債券），或者間接指導經營。

肯定首推金融、經濟行業。

我是醫療相關行業轉金融行業的數據分析，感覺醫療行業未來會很有前景和使命感，但就目前來說感覺還不行，無論技術還是資料庫的建設都比另外兩個落後，如果是新人，建議題主先去互聯網或金融學學技術先，未來還有選擇的機會，我是醫藥專業的，這是我的想法

大數據分析主要應用在兩個領域，一是金融領域，主要應用在大數據風控，風險識別，用戶畫像。二是數字營銷領域，主要應用在根據用戶做精準廣告推送，量化廣告效果。

三個行業都做過，說一些自己的看法。

數學系畢業學生，做動力系統。畢業前一年還在考精算，實習是在互聯網公司，工作是在基因公司。

精算、保險算是金融的一個分支，為考精算不得不學期貨，債券。在金融方向做數據分析我覺得工作其實就是分析風險。計算年金什麼的我覺得不算是數據分析，大部分數據分析師其實是做文案工作，弄報表什麼，另外一類是資管，他們負責策略模型，比如高頻、對沖、買入賣出策略等，這部分人都很厲害而且最關鍵是沒有什麼參考的方法可以幫你。做金融的人都知道，如果一個策略可以賺錢，你公開它也就賺不到錢了。隨意做金融的數據分析很容易就做成文案工作，比如老闆說，今年的增長額，凈利潤，來美化一張數據表；

互聯網，我做的是文本分析和推薦系統，這些和數據分析有關係嗎？我覺得算是有吧，文本分析分析，構建語句的語法結構和語法函數，然後統計次數，分析相似度，或者做關聯。推薦系統更是，菜籃子分析。分詞大牛的人有，他們也不告訴你他們的原理，很多時候我就是在那裡做分類器，然後跑一堆參數看哪個預測準確；

生物製藥，我不算，我是做基因檢測一類的，DNA、RNA的；說句慚愧的話，這個行業的分析很多違背我多年統計學的三觀，機器學習的三觀也毀了。二十個樣本，兩千個維度，直接衝鋒隨機森林！我的理解中，這個決策樹都沒開始展開就結束了，ntree才選500！我一直覺得可能是我學的不好吧。沒事文獻支持！

說道這裡，我覺得題主應該問自己的，你到底是想做自己喜歡的事情還是更為賺錢的事情。數據分析在國內很多行業只是打個幌子。建個模型不需要考慮假設條件，不需要知道合理性，只要有文章這麼做的，就開始用。可能入行之後你會發現和學生做的東西完全不一樣，這時候你需要考慮捨棄一些東西，可能你會為了喜好不被人待見，也可能為了收入改變自己。這個你要自己權衡。

以上都是自己愚見，希望能幫助你一些，至少被拖你後腿我就很滿足了

謝邀。

個人認為「互聯網」不算一個行業，現在大家統稱的互聯網，是所有被互聯網改變的行業的統稱。

在這些被互聯網改造後的行業形成一種特定模式、逐步成熟了以後，就會漸漸從「互聯網」這個行業剝離出來，比如電商，本質是零售業；比如互聯網流量變現，本質是廣告業；比如遊戲開發商，本質是娛樂產業。終究會塵歸塵土歸土。

所以，要從事哪個行業，還是要題主綜合考慮了。

我就知道不是核心部門，工作起來不爽

首先先羨慕一下，我當初上大學就想主修數學輔修哲學，當然後來我成了一條工商管理狗，這不重要，哈哈哈

生物製藥不太清楚，就不評論了。另外兩個題主沒拋出目標公司，不好比較

我覺得家裡條件不錯就往金融走，紅利一直很好，LZ數學專業加分肯定不少

條件一般需要迅速財富積累的，可以去搞技術，搞技術產品經理是個不錯的預期，可能我個人比較喜歡資源匯總、掌控類的職位

謝邀！

985數學統計方向專業碩士出身，馬上要找實習了。

這個時候思考這些問題，還來得及，實習單位可以作為你試錯的選擇！

個人認為互聯網不是一個行業，而是工具，當今國內的機構幾乎沒有不涉及互聯網的。所以我理解你這所說的互聯網行業，是指純互聯網業務企業，其穩定性和未來發展，一看主營業務，二關注對方的融資披露情況。現在很多互聯網企業，光整概念，買流量和數據，沒用；也有融資一輪，燒完不知道第二輪在哪的，水深，這個自己辨別！不少創業型的純互聯網項目公司，生命周期都不超過2年，靠個人選擇，慎重！

編程能力，不管你打算去金融還是生物，都需要！我們現在就不打算再招不懂編程的生物信息工程師。對於生物高科技企業，生物方向（前提是研究人的物種）數據分析當然是核心；未來一定是大數據的時代，但需要沉澱，題主也提到，需要業務基礎，沒錯，沉澱業務基礎。大數據分析、存儲、計算、關聯性分析、統計、深度學習等都是未來。中科院基因所每年的博士，還沒畢業基本就定完了，就是生信背景、懂編程更好，去的都是TOP級的機構，我們一個中科院的博士，都42了，之前生信編程不太懂，目前也在學，以上供參考！

這麼多年以來，從來沒在知乎上說過這麼多話，頭一次，值得紀念！

謝謝邀請我這個對數據挖掘和分析有巨大熱熱情大四生信保研狗～

互聯網和金融不了解所以不好多說些啥，就我接觸過的生物醫療行業，數據分析還是很吃香的，特別是一二線城市的大醫院裡面，有大量病人用藥，存活率，以及臨床數據等，從中想挖掘出有價值的信息是很令人興奮的事情。

也許互聯網和金融分析」錢途」不差，不過醫療行業的利潤我想大家也是懂得，就我大學同學的父母，在美國做腫瘤相關研究，每月4000刀，而且實驗室有各大葯企的資助，」錢途」不可限量啊，最近他還鼓勵我以後去國外浪一圈呢～

綜合來講，三個方面都是很棒的，再說數據分析這個東西不是針對某一個行業的，只要技術杠杠的，分析哪個不是分析啊，可以中途稍微有點磨合，一旦磨合期一過，數據摸熟了，指哪打哪～

不多說了，有新的信息再來更新，看統計學書去了，我對數據挖掘興趣太大，學到往我，不可自拔啊

毫無疑問，互聯網金融啊啊啊

謝邀，我也想知道哈。

生物製藥是什麼？我是老中醫，專治不孕不育。

要是題主人在國外，生物製藥還可以考慮一下。

國內嘛……

也不能只看數據

生物製藥方面，國內最大的問題是沒有完善健全的資料庫。無論是臨床數據還是醫保數據，都很難收集。但是長遠看，等到國內開始注重這方面的研究投入後，前景還是很好的。

不知道誰跟你說數據分析不是核心職能？行業就選金融或互聯網，生物還是算了。

當然是互聯網啊，互聯網的數據多，金融的也不錯，生物製藥就不了解了

金融行業的話為什麼不進更核心一點的部門quant之類的職業發展更清晰。數據分析的話在傳統部門就是BA或BA的升級版，偏技術一點就是tech部門有天然的數據隔離也很難深入。