数据分析师和行业分析师区别？

一、数据分析师和行业分析师区别？

一、专业要求不同

商业分析师：

专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）

数据分析师：

专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）

二、工作内容不同

商业分析师：

1、负责某个独立项目的信息收集、分析，提出有针对性的方案和建议；

2、就具体业务专题，构建商业分析框架，进行全维度的商业分析（如竞对信息、行业市场、上下游关系），完成分析报告面向CXO进行汇报；

3、依据国家有关方针、政策、法令，运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。

（以上包括但不限于）

数据分析师：

1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；

2、为各类业务部门（产品、运营、市场、广告）提供数据支撑；

3. 探究用户行为习惯特征，优化公司产品收益。驱动业务增长；

（以上包括但不限于）

三、掌握技能的不同

商业分析师：

一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。

需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等

数据分析师：

数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。

需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。

需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等

以上掌握的模型，商业分析师和数据分析师都会交叉使用，只是侧重点较为不同。

总结：

a.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；

b.商业分析师的汇报对象的都是CEO，CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；

c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。

企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高；

d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；

当然这两者边界现在也越来越模糊，很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题，而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。

e.最后讲到大家最想了解的薪资问题，一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高，商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问，大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。

当然数据分析师驱动业务增长，可获得奖金就会比较多，只要业务产生增长，加薪也会比较快。

两者来说都有很好的方向，我较为客观地讲述这两者的差异。

二、数据库工程师和数据分析师哪个好？

哪些开发,我以前做过sql脚本开发(临时取数需求),存储过程开发,etl流程开发,只做了1年,然后由分析师过度到现在的挖掘！

三、数据分析师和注册数据分析师的区别？

这两个概念并没有什么差异

现在我们国家是没有注册项目数据分析师的，因为只有劳动和社会保障部才有资格颁发职业资格证书。

现在市面上有两种所谓的项目数据分析师证书：

一个是中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》，一个是工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》

四、数据分析师，数据科学家和数据工程师的区别？

　　数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。

　　当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，我们将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。

　　尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。我们将更深入地研究每个特定的角色，但让我们从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：

　　测验：哪个角色最适合您?

　　下面，我们创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：

　　希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。

　　当然，这些工作角色比我们在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让我们从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。

　　什么是数据分析师?

　　数据分析师通过获取数据，使用数据来回答问题并传达结果以帮助制定业务决策，从而为公司创造价值。数据分析师执行的常见任务包括数据清理，执行分析和创建数据可视化。

　　取决于行业，数据分析师可能会使用不同的头衔(例如，业务分析师，商业智能分析师，运营分析师，数据库分析师)。不管职位高低，数据分析师都是通才，可以担任许多角色和团队，以帮助其他人做出更好的数据驱动决策。

　　深度数据分析师

　　数据分析师具有将传统业务转变为数据驱动业务的潜力。

　　虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域中的 “入门级” 工作，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通  技术工具的有效沟通者，数据分析师对于将技术和业务团队分开的公司至关重要。

　　他们的核心职责是帮助其他人跟踪进度并优化他们的关注点。营销人员如何使用分析数据来帮助启动下一个广告系列?销售代表如何更好地确定要定位的受众特征?首席执行官如何才能更好地理解近期公司发展的根本原因?数据工程师数据分析师和数据科学家区别与联系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html钍ESE是数据分析提供了解决所有问题通过执行分析和呈现结果。

　　他们承担着处理数据以为其组织创造价值的复杂工作。

　　一个有效的数据分析师将消除业务决策中的猜测，并帮助整个组织蓬勃发展。通过分析新数据，合并不同的报告并转换结果，数据分析师必须成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这使组织可以对其增长进行准确的脉搏检查。

　　所需技能的性质将取决于公司的特定需求，但这是一些常见任务：

　　a.清理和整理原始数据。

　　b.使用描述性统计信息来大体上了解其数据。

　　c.分析数据中发现的有趣趋势。

　　d.创建可视化和仪表板，以帮助公司解释数据并做出决策。

　　e.向业务客户或内部团队展示技术分析的结果。

　　数据分析师为组织的技术和非技术方面都带来了巨大的价值。无论是运行探索性分析或解释执行仪表板，分析师培养一个团队之间的连接。

　　开始在Data Analyst的职业道路上学习：

　　什么是数据科学家?

　　数据科学家是一位专家，他将自己的专业知识运用到统计和构建机器学习模型中，以做出预测并回答关键业务问题。

　　数据科学家仍然需要像数据分析师一样能够清理，分析和可视化数据。但是，数据科学家将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并且还将能够训练和优化机器学习模型。

　　深入的数据科学家

　　数据科学家是一个个人，可以通过解决更多开放性问题并利用他们对高级统计和算法的知识来提供巨大的价值。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。

　　数据科学家将通过利用监督(例如分类，回归)和非监督学习(例如聚类，神经网络，异常检测)方法来获取隐藏的见解，以用于他们的机器学习模型。他们实质上是在训练数学模型，这将使他们能够更好地识别模式并得出准确的预测。

　　以下是数据科学家执行的工作示例：

　　a.评估统计模型以确定分析的有效性。

　　b.使用机器学习来构建更好的预测算法。

　　c.测试并不断提高机器学习模型的准确性。

　　d.建立数据可视化以总结高级分析的结论。

　　数据科学家带来了一种全新的方法和观点来理解数据。尽管分析师可以描述趋势并将这些结果转换为业务术语，但科学家将提出新的问题，并能够建立模型以基于新数据进行预测。

　　开始在数据科学家的职业道路上学习：

　　什么是数据工程师?

　　数据工程师可以构建和优化可让数据科学家和分析人员执行其工作的系统。每个公司都依赖于其数据是准确的，并且需要使用它的个人可以访问。数据工程师确保正确接收，转换，存储任何数据，并使其他用户可以访问这些数据。

　　深入的数据工程师

　　数据工程师为数据分析师和科学家建立了基础。数据工程师负责构建数据管道，并且经常不得不使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两个职业道路不同，数据工程在软件开发技能方面有更多的依靠。

　　在大型组织中，数据工程师可以有不同的重点，例如利用数据工具，维护数据库以及创建和管理数据管道。无论关注的重点是什么，优秀的数据工程师都可以让数据科学家或分析师专注于解决分析问题，而不必将数据从一个源转移到另一个源。

　　数据工程师的心态通常更侧重于构建和优化。以下是数据工程师可能正在执行的任务的示例：

　　a.构建用于数据消耗的API。

　　b.将外部或新数据集集成到现有数据管道中。

　　c.将特征转换应用于新数据上的机器学习模型。

　　d.持续监控和测试系统以确保优化的性能。

　　开始在数据工程师的职业道路上学习：

　　您的数据驱动的职业道路

　　既然我们已经探索了这三个数据驱动的职业，那么问题仍然存在-您适合什么地方?您已经完成了测验，但让我们更深入地了解如何真正确定最适合您的方法。

　　关键是要了解这是三种根本不同的数据处理方式。

　　数据工程师正在“后端”上工作，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种不同的工具来确保正确处理数据，并确保用户在需要时可以使用该数据。

　　一个好的数据工程师可以为组织的其他部门节省大量时间和精力。

　　然后，数据分析人员可以使用工程师构建的自定义API提取新数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并对这些异常进行分析。分析师将以清晰的方式总结和展示他们的结果，从而使他们的非技术团队可以更好地了解他们的位置和工作方式。

　　最后，数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，并进行更多的研究以从中得出洞见。无论是通过训练机器学习模型还是通过运行高级统计分析，数据科学家都将提供崭新的视角来展望不久的将来。

　　无论您选择哪种具体方式，好奇心都是这三个职业的自然前提。使用数据提出更好的问题并进行更精确的实验的能力是数据驱动职业的全部目的。此外，数据科学领域不断发展，因此非常需要不断学习。

　　和所有当前和未来的数据分析，科学家和工程师在那里-好运气和不断学习!

　　知道您最感兴趣的工作是什么?

https://www.toutiao.com/i6828458517989425676/

五、大数据工程师和数据分析师有什么区别？

　　数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。

　　当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，我们将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。

　　尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。我们将更深入地研究每个特定的角色，但让我们从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：

　　测验：哪个角色最适合您?

　　下面，我们创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：

　　希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。

　　当然，这些工作角色比我们在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让我们从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。

　　什么是数据分析师?

　　数据分析师通过获取数据，使用数据来回答问题并传达结果以帮助制定业务决策，从而为公司创造价值。数据分析师执行的常见任务包括数据清理，执行分析和创建数据可视化。

　　取决于行业，数据分析师可能会使用不同的头衔(例如，业务分析师，商业智能分析师，运营分析师，数据库分析师)。不管职位高低，数据分析师都是通才，可以担任许多角色和团队，以帮助其他人做出更好的数据驱动决策。

　　深度数据分析师

　　数据分析师具有将传统业务转变为数据驱动业务的潜力。

　　虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域中的 “入门级” 工作，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通  技术工具的有效沟通者，数据分析师对于将技术和业务团队分开的公司至关重要。

　　他们的核心职责是帮助其他人跟踪进度并优化他们的关注点。营销人员如何使用分析数据来帮助启动下一个广告系列?销售代表如何更好地确定要定位的受众特征?首席执行官如何才能更好地理解近期公司发展的根本原因?数据工程师数据分析师和数据科学家区别与联系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html钍ESE是数据分析提供了解决所有问题通过执行分析和呈现结果。

　　他们承担着处理数据以为其组织创造价值的复杂工作。

　　一个有效的数据分析师将消除业务决策中的猜测，并帮助整个组织蓬勃发展。通过分析新数据，合并不同的报告并转换结果，数据分析师必须成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这使组织可以对其增长进行准确的脉搏检查。

　　所需技能的性质将取决于公司的特定需求，但这是一些常见任务：

　　a.清理和整理原始数据。

　　b.使用描述性统计信息来大体上了解其数据。

　　c.分析数据中发现的有趣趋势。

　　d.创建可视化和仪表板，以帮助公司解释数据并做出决策。

　　e.向业务客户或内部团队展示技术分析的结果。

　　数据分析师为组织的技术和非技术方面都带来了巨大的价值。无论是运行探索性分析或解释执行仪表板，分析师培养一个团队之间的连接。

　　开始在Data Analyst的职业道路上学习：

　　什么是数据科学家?

　　数据科学家是一位专家，他将自己的专业知识运用到统计和构建机器学习模型中，以做出预测并回答关键业务问题。

　　数据科学家仍然需要像数据分析师一样能够清理，分析和可视化数据。但是，数据科学家将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并且还将能够训练和优化机器学习模型。

　　深入的数据科学家

　　数据科学家是一个个人，可以通过解决更多开放性问题并利用他们对高级统计和算法的知识来提供巨大的价值。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。

　　数据科学家将通过利用监督(例如分类，回归)和非监督学习(例如聚类，神经网络，异常检测)方法来获取隐藏的见解，以用于他们的机器学习模型。他们实质上是在训练数学模型，这将使他们能够更好地识别模式并得出准确的预测。

　　以下是数据科学家执行的工作示例：

　　a.评估统计模型以确定分析的有效性。

　　b.使用机器学习来构建更好的预测算法。

　　c.测试并不断提高机器学习模型的准确性。

　　d.建立数据可视化以总结高级分析的结论。

　　数据科学家带来了一种全新的方法和观点来理解数据。尽管分析师可以描述趋势并将这些结果转换为业务术语，但科学家将提出新的问题，并能够建立模型以基于新数据进行预测。

　　开始在数据科学家的职业道路上学习：

　　什么是数据工程师?

　　数据工程师可以构建和优化可让数据科学家和分析人员执行其工作的系统。每个公司都依赖于其数据是准确的，并且需要使用它的个人可以访问。数据工程师确保正确接收，转换，存储任何数据，并使其他用户可以访问这些数据。

　　深入的数据工程师

　　数据工程师为数据分析师和科学家建立了基础。数据工程师负责构建数据管道，并且经常不得不使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两个职业道路不同，数据工程在软件开发技能方面有更多的依靠。

　　在大型组织中，数据工程师可以有不同的重点，例如利用数据工具，维护数据库以及创建和管理数据管道。无论关注的重点是什么，优秀的数据工程师都可以让数据科学家或分析师专注于解决分析问题，而不必将数据从一个源转移到另一个源。

　　数据工程师的心态通常更侧重于构建和优化。以下是数据工程师可能正在执行的任务的示例：

　　a.构建用于数据消耗的API。

　　b.将外部或新数据集集成到现有数据管道中。

　　c.将特征转换应用于新数据上的机器学习模型。

　　d.持续监控和测试系统以确保优化的性能。

　　开始在数据工程师的职业道路上学习：

　　您的数据驱动的职业道路

　　既然我们已经探索了这三个数据驱动的职业，那么问题仍然存在-您适合什么地方?您已经完成了测验，但让我们更深入地了解如何真正确定最适合您的方法。

　　关键是要了解这是三种根本不同的数据处理方式。

　　数据工程师正在“后端”上工作，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种不同的工具来确保正确处理数据，并确保用户在需要时可以使用该数据。

　　一个好的数据工程师可以为组织的其他部门节省大量时间和精力。

　　然后，数据分析人员可以使用工程师构建的自定义API提取新数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并对这些异常进行分析。分析师将以清晰的方式总结和展示他们的结果，从而使他们的非技术团队可以更好地了解他们的位置和工作方式。

　　最后，数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，并进行更多的研究以从中得出洞见。无论是通过训练机器学习模型还是通过运行高级统计分析，数据科学家都将提供崭新的视角来展望不久的将来。

　　无论您选择哪种具体方式，好奇心都是这三个职业的自然前提。使用数据提出更好的问题并进行更精确的实验的能力是数据驱动职业的全部目的。此外，数据科学领域不断发展，因此非常需要不断学习。

　　和所有当前和未来的数据分析，科学家和工程师在那里-好运气和不断学习!

　　知道您最感兴趣的工作是什么?

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六、数据分析师和大数据

数据分析师和大数据一直是当前互联网行业热门的职业和技术领域。随着信息化时代的到来，数据已经成为企业决策和发展的核心驱动力之一。数据分析师作为利用数据进行分析和挖掘潜在商业价值的专业人士，扮演着至关重要的角色。而大数据技术作为支持海量数据存储、处理和分析的技术手段，在这个过程中发挥着不可或缺的作用。

数据分析师角色

数据分析师是一种具备统计、数学、计算机科学等专业知识的综合性人才，主要负责通过对海量数据的分析和挖掘，发现数据背后的规律性和商业洞见，为企业决策提供数据支撑和参考依据。数据分析师不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要具备良好的业务理解能力，能够将数据分析结果转化为具体的业务建议和方案。

大数据技术

大数据技术是指一系列用于存储、管理和分析海量数据的技术和工具。随着互联网的快速发展和信息化水平的提高，人们对数据量越来越庞大且复杂的数据进行处理和分析的需求也越来越迫切。大数据技术通过分布式计算、并行处理和其他先进技术手段，使得处理海量数据变得更加高效和便捷。

数据分析师和大数据的关系

数据分析师和大数据是紧密相关的两个领域。数据分析师需要依托大数据技术来处理和分析庞大的数据集，以获取更准确、更全面的数据分析结果。同时，大数据技术的发展也为数据分析师提供了更加强大和高效的数据处理和分析工具，使得数据分析师能够更好地发挥自身的专业能力和技术优势。

数据分析师和大数据行业发展趋势

随着人工智能、云计算、物联网等技术的不断发展和应用，数据分析师和大数据行业也在迅速壮大和不断拓展。数据分析师的需求越来越旺盛，涉及行业领域也越来越广泛。大数据技术的普及和应用也为数据分析师提供了更广阔的发展空间和更丰富的专业发展路径。

总结

数据分析师和大数据作为当前互联网行业中备受瞩目的职业和技术领域，在信息化时代发挥着重要作用。随着社会的不断进步和科技的不断发展，数据分析师和大数据将在未来的发展中扮演越来越重要的角色，为企业的发展和创新注入新的动力和活力。

七、数据分析师权利和义务

1. 数据分析师拥有一定的权利和义务。2. 数据分析师的权利包括：拥有对数据进行分析和解读的权力，可以根据分析结果提出建议和决策，以及享有对数据保密和隐私的权利。 数据分析师的义务包括：遵守数据保护法律法规，确保数据的安全性和可靠性，保护数据的隐私权，以及提供准确和可信的分析结果。3. 此外，数据分析师还应该不断学习和更新自己的知识和技能，以适应不断变化的数据分析领域，同时也应该积极与团队合作，与其他相关岗位进行沟通和协作，以实现更好的数据分析效果和业务价值。

八、cda数据分析师和cpda项目数据分析师有区别吗？

1、就业方向不同：CDA是一种业务数据分析，根据企业数据分析师当前的需求分为三个层次，业务数据分析师（LEVEL 1），数据建模分析师（LEVEL 2），数据分析专家（LEVEL 3）； CPDA是一种项目数据分析，偏向于投资行业和企业管理。 没有等级划分，适合项目评估。

2、薪资不同：根据CDA的三个层次，工资也是一个不同的水平，每个公司的工资都不一样，所以具体数量无法评估，但根据学生的就业情况，LEVEL 1可以达到10k-15k之间 ，2和3当然会更高。

3、证书含金量不同：两者都是由工业和信息化部颁发的证书，证书可以发挥作用，但由于国内数据分析还不是很成熟，公司主要关注技术和经验，因此建议您淡化证书和 注重技术培训。扩展资料：CPDA报名条件1、申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核人员，必须具备管理、经济和投资金融等专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事工作一年以上。2、申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。除此以外的任何学历证明，均不能申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核。3、申报人员所出具的国家教育部承认的正规国家教育学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。一旦发现查实，将取消其CPDA数据分析专业技术证书，并自行承担全部责任。

4、授权培训机构在接受CPDA数据分析专业技术证书申报人员培训考核报名时，必须严格审验证明原件(学历证明和本人身份证明)，确认后，收取学历证明和本人身份证明的复印件以便备查。

九、cfa和大数据分析师区别？

CFA是一个财经领域的证书，大数据分析师是一个偏IT的证书

十、数据分析师发展方向和前景如何？

更新2，离职了，从哈啰到了网易，不匿名了，欢迎同行交流

更新1

我必须要重申一点，一个可能被人钻牛角尖的误区，那就是工具对于数据分析师来说到底重不重要？

工具决定了你的上限，而经验，只能帮你在现有的基础上触摸最高的那层。

我说的工具并不单指任何包括sql，python在内的软件。我认为，软件并不是难学的点，用python写个多元线性回归，随机森林，甚至是深度学习，门槛都不是个太高的东西。

真正拉开差距的，我指的工具，是数学工具。

sql和python是第一步，他的作用在于帮你加快处理数据的时间，高效的处理大数据，仅此而已。

但比如，我给你个预测客流量的问题，你究竟是使用机器学习，还是传统的统计模型？

你的样本够不够多，特征够不够多，各个模型之间的优势是什么，数学含义是什么，你能不能直接敲出源码，我认为源码才是难的地方，因为那最接近数学。

很多时候对时序预测，或者天气对客流的预测很难使用机器学习，需要依赖传统统计分布。

那么你选什么分布，你的客流量能是正态分布吗，或者拟合一个高斯混合分布？选择哪个分布去拟合方程？如何排除异常值的干扰？

再比如，我如何拟合一条合适的曲线说明两个变量的关系？我可能要排除量纲影响，排除实际地理位置影响，最后得到的曲线二次求导才能得到我想要的关系式。

这些，才是我说的工具。

会寻常取数，会分析数据的分析师已经不算多，能够把数学用在实际工作中的少之又少。这些无一例外都往p7走了。

所以我个人认为，很多人的问题都把所谓的软件学习，写个函数，调个参数放在第一位，甚至不知道其中的数学内涵是否切合业务。殊不知，那根本只是基础中的基础。

所以如果想要深入了解数据分析的小伙伴，建议去看知乎官方的数据分析实战教程，里面有大厂老师背书，数据分析案例课程以及社群福利，可以全方位的满足零基础同学学数据分析的需求，相对比较靠谱、客观，贴合现阶段的用人需求。

我看过里面的课程内容，比大部分市面上的培训课程针对性要强，也更适合转岗、零基础的小白来学习实践、打基础。更重要的是它不止教你技术，更教你数分的思维和方法论，这点在当前教培市场是难能可贵的。

重点是0.1元就可以了解！快去试试吧~

数据分析说到底应该是能力，而不是岗位。运营可以数据分析，产品可以数据分析，他们就算不会标准的abtest，但是看个趋势，说个数字，不难，很多人也能做到。

但很多数据分析岗也在做这种事，就不太合适了。说白了，你做的事情，产生的价值，决定了你自己的前景。

所以对于目前的数据分析来说，很多中小型公司存在着只取数，展示的数据分析师，这些分析师，在hivesql查询逐渐被产品取代的今天，是很容易被转型成运营和产品的。

做数据分析，就需要比别人更会数据分析。换句话说，产品不能做，运营不能做，只有数分能做。

所以数据分析师的前景是，分出一部分不够专业的人下沉到具体的业务，上升一部分人到高层的战略，空出一个位置搭建数据中台就ok。不意味着上面的人不亲近业务，相反，他们必须成为真正的全面手，把控公司战略布局，提供宏观的建议。

这对数据分析的要求更高，还是那句话，产生多少的价值，拿多少钱。如果只是一个数据分析能力，没必要转成数分岗，在自己的岗位待着就好。

这几年，涌入数据分析行业的人可以说是鱼龙混杂，过几年，也会渐渐的归于正常。

数据分析师的前景是好的，但几年后，数据分析师是不是你现在说的数据分析，就不一定了。

所以对于转型数据分析的人来说，我希望你们认为数据分析是一个很难做好的职业，它不仅需要专业的统计知识，良好的沟通能力，超强的提炼能力，高效的展示能力，甚至需要协同算法，产品，运营等部门落地项目。

我说的能力都不是套话，是实打实的要求。