分析丨数据分析里的四大门派

我身边很多想分析或者转行的人，往往对自己的职业规划一无所知，很迷茫。他们经常问我该怎么办？今天，为了方便大家理解，我把数据分析比作武侠小说中的门派，让大家轻松了解数据分析行业，走自己的职业发展之路。所以，话不多说，我们来看看数据分析中的四大门派！丐帮-所谓人多势众。想必数据分析行业最常见的就是做数字。尤其是数据分析火了之后，因为进入门槛比较低，就像丐帮一样造成了“360行鱼龙混杂”，工作相对不累，导致大量人涌入。但是实际岗位没那么多，其实很多人都被HR“骗”到公司做数字机。许多公司名义上打着数据分析的旗号，但实际吸引人的是做数字工作内容数字学校日常工作内容相对简单、重复和机械，是写SQL数字，根据业务需要做数据统计，简单的报告，总体价值感低，基本上是新的。但是，取数派也不是一事无成。然而，数字学校并非一事无成。因为数字的能力是数据分析和以下一系列建模工作的基础，不容易有效地完成数字，深入了解数据的底层结构，即“以力取胜”。做好这个数字基础，有利于以后更有效的分析和建模工作，也是了解业务方关心的数据和问题的机会。必要的技能Excel(如果VBA会更好)SQL数据库(需要熟悉，看你公司用什么数据库)少林-数据工程学校所谓的清心寡欲，只有我独尊的数据工程师包含很多职位，很容易与常见的数据分析混淆，是数据仓库、数据平台、数据模型等，这些实际上属于数据工程师的范畴，主要工作也是根据具体职责来看的，要有专门的人来做，很多人最终走专业技术线一般都会转到数据工程师身上。数据工程师更注重数据技术，如统计基础、数据库操作、编程基础和机器学习基础。同时，您还需要在一定程度上了解业务。数据工程师也可以分为挖掘工程师、算法工程师等类别。例如，数据挖掘工程师的主要工作是使用现有的算法模型来清洁和建模业务数据。这个方向的工资远远大于数据分析师，天花板也很高，但升级有一定的困难。另一个算法工程师更注重理论基础，如机器学习算法原理和相关数学原理。算法工程师的主要工作一般是研究算法，为公司的相关业务需求优化算法算法工程师工资很高，上限也很高，但一个是升级困难，另一个是市场需求没有数据挖掘方向，一般是大数据公司需要这个职位，如BAT，当然，这部分属于少林，还有另一个原因，也就是说，头部容易秃顶（开玩笑）必要的技能数据库python数据挖掘算法机器学习算法。。。明教-商业分析学校所谓的积极性和邪恶性。它基本上可以在2-3年内达到商业分析师的水平。当然，前提是你有足够的商业知识。《倚天屠龙记》中的明教可以说是四分五裂，业务分析师也分为市场业务分析和运营分析两大阵营。工作内容市场业务分析，如零售公司业务问题，如销售，分析师的任务是找出业务数据异常、数据、调查、分析、业务等的原因，最终向业务部门输出分析报告；运营分析，通常被称为“表弟”，每天处理报告，主要任务是从系统导出excel表，然后整理一个新的excel表。至于看得懂不懂这个excel，完全看业务能力，跟技术操作无关。至于你是否能理解这个excel，完全取决于你的业务能力，这与技术操作无关。当然，公司肯定会有独立的运营部门。他们的主要任务是吸引新的转型和促进生活，或业务运营，这也将涉及数据分析，但这与数据分析师的运营职位不同。一般来说，业务分析师的任务是发现问题——分析问题——得出结论，为业务人员的营销策略提供数据支持，这实际上相当于一个授权职位。因此，这个职位更注重你的思维能力和分析能力，需要你对数据有敏锐的洞察力，同时，SQL统计基础Excel分析基础Python/R语言思维方法和分析模型也需要对业务有一定的知识储备和必要技能...武当-商业分析学派所谓的远见，最容易被商业分析师和数据分析师混淆。商业分析师做什么？一般来说，是研究行业数据和竞争产品数据，然后研究企业发展，为公司决策者提供战略决策指导，商业分析师工作内容是通过市场、竞争、企业现状分析，提出未来经营、产品方向建议，提高份额，提高收入。这个职位的工作内容不仅要熟悉业务，还要熟悉行业，还要了解市场，甚至了解财务管理。它与“百家之长”武当张三丰非常相似，但对技术的要求不是很高。工作内容不仅要熟悉业务，还要熟悉行业，还要了解市场甚至金融管理。它与武当张三丰非常相似，武当张三丰拥有“百家之长”，但对技术的要求不是很高。就职位而言，有很多短缺。一般来说，数据分析可以在5-8年后遇到天花板。此时，大多数人将转向管理（产品经理）、或者做技术(人工算法等。)，很少有人会主动突破职业瓶颈，达到商业分析师的高度。主要原因是商业分析师门槛高。必要的技能sql业务分析模型和方法营销和金融知识spss等工具。最后，无论你是进入这个行业，还是想改变这个行业，你都应该谨慎和谨慎，至少有一个明确的职业发展计划3-5年，开始准备进入这个行业，否则很容易失业。

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