大数据专业的学生毕业后主要从事数据分析工作。他们负责收集、清洗、分析和解释数据，利用统计方法、数据可视化和报告等手段来解决实际问题，为有关部门提供有价值的建议，以助他们更好地决策。

如果把数据分析具体化，还可以分为数据挖掘、数据架构、数据仓储、业务智能分析等。

哪些行业需要进行数据分析，很多，比如科技、食品、金融、医疗等各个行业都对数据分析师有强劲需求。

更具体的单位包括但不限于以下：

1. 咨询公司：许多专门从事大数据分析的咨询公司会雇佣数据分析师，他们为各种客户提供数据分析和解决方案。

2. 企业：比如电信公司、审计公司、金融机构、食品制造商、机械制造厂等。这些单位使用数据来驱动决策，优化业务流程，提高效率和盈利能力。

3. 研究机构：大学、私人和公共研究机构也会雇佣数据分析师，进行大量的数据研究，以推动科学和技术的进步。

4. 政府部门：政府部门雇佣数据分析师，使用数据来制定政策，评估项目的效果，以及更好地服务公众。

因此，照目前社会发展趋势，数据分析师在各行各业都有就业机会，在许多领域都可以发光发热。

那么，成为一名好的数据分析师，需要哪些能力？这里也列举如下：

1. 数据采集和清洗能力，为此，他们可能需要熟悉SQL、Python等数据采集和清洗工具。

2. 数据分析能力，数据分析师需要掌握各种数据分析方法和工具，如统计学、机器学习、数据挖掘等，以从数据中发现趋势、模式、关联和潜在信息。他们可能需要熟悉Python、R、SPSS等数据分析工具。

3.数据可视化能力，数据分析师需要将复杂的数据和分析结果以直观、清晰的方式呈现给非技术人员。他们需要能够利用图形、图表、仪表板等形式，将数据中的关键信息和趋势有效地传达给受众。这可能需要他们熟悉Tableau、PowerBI、Python等数据可视化工具。

4. 业务理解能力，数据分析师需要了解企业的业务模式、市场环境和竞争对手等信息，以便将数据分析和业务目标有效地结合。这种能力可以帮助他们确定数据的潜在价值，并为企业提供更有针对性的建议。

5. 沟通协作能力，数据分析师不仅需要处理数据和分析结果，还需要与团队成员、利益相关者和高层管理者进行有效的沟通和协作。他们需要将复杂的数据和分析结果转化为易于理解的报告和建议，以便其他人更好地理解数据和信息。

6. 编程能力，数据分析师需要具备一定的编程能力，掌握至少一种编程语言，如Python、R、SQL等，以便更好地处理数据、分析数据、可视化数据等。