【数据分析师分享】大数据时代下5 种数据分析工作

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数据分析师分享：大数据时代下5 种数据分析工作

现在大家看到大数据现在很热门，许多企业也提供了很多数据分析工作，以为自己在企业也搞数据，就认为很有竞争力，但仔细剖析一下，就会发现诸如BAT招聘的数据分析师根本不是你以为的数据分析师，大多企业搞数据的其实都不能胜任，因为混淆了概念。

从技术通道讲，数据岗位大致分为5类，不同的行业分法和叫法可能不同，大家意会就行，当然管理人员不在讨论范围之内。

1、数据分析师：也可叫作经营分析师，比如撰写经营分析报告，这类工作大多在业务部门，其主要的工具是EXCEL及PPT，基础数据大多需要技术部门提供，可能自己也掌握一些可视化挖掘工具，比如SAS或SPSS，当前跟数据挖掘师的边界开始模糊，互相渗透吧，其核心使命是为公司决策提供服务。

2、数据挖掘师：主要基于数据仓库或大数据平台，通过挖掘算法进行模型的创建和学习，其与经营分析师有很多相似之处，比如都需要理解业务、数据和场景，最大的区别就是具备较高的开发技能，比如掌握了Python、Scala等挖掘语言，能够操作专门的挖掘平台等等，现在很多的岗位如数据科学家啥的，都同出一脉，其核心使命是挖掘数据价值为应用服务。

3、数据开发师：主要根据业务的要求提供取数或报表开发支撑，其在各个行业都是非常庞大的群体，与数据挖掘师的区别就是一般用不到挖掘技能，比如用简单的SQL就能搞定，一般数据挖掘师都经历过数据开发师这个阶段，其核心使命是完成数据需求。

4、数据架构师：这类人员是数据仓库或大数据平台的数据建设和运营者，负责数据的采集、建模及治理，注意这里的建模是数据仓库建模，不是指数据挖掘，其核心使命是建设一个可用的数据系统并确保数据可用。

5、平台架构师：负责数据仓库或大数据平台各类产品的规划和建设，很多时候，其包含了数据架构师的职能，其核心使命是满足数据计算、存储和查询要求。

很多公司没有分这么多岗位，要么是一人承担多种工作，比如数据架构师和数据开发师混编，数据挖掘师和数据分析师混编，要么没有相关岗位，比如没有数据挖掘师，虽然很多岗位是想通的，但其实每类岗位专业技能要求还是有所不同，如果你想做精做深，就需要明白其中的区别，明确自己真正的专业方向，不同企业同样一个数据分析师的称呼，做的可是天壤之别。

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大数据相关的行业很多，遍布生活的各个角落。 九十年代，谷歌的搜索引擎引爆了数据，你可以发现数据对谷歌是一笔多么重要的财富， 谷歌翻译，谷歌数字图书馆，自动驾驶技术都是基于海量大数据。 现在，社交媒体的发达带来更巨大的数据大山。 不仅仅是大数据，也是机会。

做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根 据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。

thank a lot

謝謝分享
單純支持囉

做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根 据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。

多谢分享！

Thanks

谢谢楼主分享。

谢谢楼主指点迷津