求职数据分析师选哪个方向?业务/技术方向数分大对比!
2023-08-14
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同样岗位Title都叫数据分析师，为什么工作内容和岗位要求截然不同？
那是因为数据分析师主要分为两个方向：业务型与技术型。方向不同，相应的求职准备思路和面试侧重点都会有不小的区别！
小象先从技能、角色、发展方向三个维度，和大家分享业务/技术型数据分析师的区别：
角色对比
业务型数据分析师主要是解决业务部门日常的运营问题，比如业绩的数据波动异常解释和搭建报表看板等。
此外，还要根据业务需求或固定频率的时间段输出数据分析报告，为相关业务的商业决策做支持。也有的公司会将业务数分的定位与战略类同。
技术型数据分析师主要负责BI系统搭建、商业问题探索与归因、机器学习的应用、数据分析及建模、埋点与实验设计等，会利用统计学和计算机科学对数据和业务现象进行处理和剖析。
这类数据分析师不仅要掌握技术，也需要懂得分析，接到业务需求后提供解决方案。很多公司里也会把技术型数据分析师归为数据科学师。
技能对比
统计学 & AB实验
SQL（熟练）& Python（会用）
基础机器学习模型（了解原理，懂得调参）
业务知识 & 商业思维
对于业务型数据分析师、商业分析师等相关岗位的从业者来说，SQL和业务理解是重中之重，同时还要拥有优秀的数据分析思维、掌握常见的数据分析方法。因为工作职能主要就是基于业务现状与数据进行深度分析，支持业务方优化商业决策。
至于Python和机器学习都是“加分项”，达到入门级水平会用即可。
技术型数据分析师必须点亮的 3 个技能/知识点：
计算机语言（比如Python、R等）
算法（包括机器学习、算法原理和神经网络）
统计学 & AB实验
对于技术型数据分析师、数据科学家等相关岗位的从业者来说，对以上三种能力都需要熟练掌握。不管是面试环节还是日常工作中，都会涉及到比较多的算法原理和实现，比如建立统计模型帮助解决业务预测或推断问题。
而且这类岗位对从业者的专业背景也会有所偏好，如统计学、运筹学、应用数学等。
发展方向对比
业务型数据分析师跟商业分析师的职能类同，基于业务经营策略、数据情况与现状，定位业务问题并提供商业洞见分析。涉及到的工作内容也比较广，比如可以进行产品、用户、运营、策略等分析，完成专题分析研究与报告，提供有效策略和建议。
咨询行业分析师
数据产品经理（To B/To C）
业务专家（懂数据又懂策略，往管理方向发展）
数据科学家（往技术方向转，偏后端）
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