数据分析专业职位你了解吗，这个行业当然不止只有数据分析师职位

1、数据分析专业职位——数据分析师

更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次：

1)业务监控：诊断当前业务是否正常?是否存在问题?业务发展是否达到预期(KPI)?如果没有达到预期，问主要问题在哪?是什么原因引起的?

2)建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。

3)行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。

主要技能要求：

数据库知识(SQL至少要熟悉)、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉，对SPSS或SAS有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握GA等网站分析工具，当然PPT也是必备的。

2、数据分析专业职位——数据挖掘工程师

更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员，知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。

主要技能要求：

1)数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。

2)必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如：SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：R、WEKA。

3、数据分析专业职位——数据建模师

这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。

当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更多说使用什么模型，有感觉吗?但是从实务界来看，这二个模型越来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方的知识，所以这二个职位有合并的趋势，但在未来几年来，我觉得公司要招人的时候应该还是要有区别的。

新进入数据行业的同学，可以根据自己的背景背景选择相应的职位，学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师，而计算机特别是写编程出现和同学，可以走数据挖掘工程师，也许适应性更好，但这不是绝对的。

数据分析专业职位大体来讲主要是这三个，不过具体选择哪一个数据分析的职位，就需要大家自己去思考，所以具体怎么走好数据分析未来的路，就需要每一位数据分析师自己去摸索，环球网校的小编在这里祝愿每一位数据分析师都可以在自己的职业之路发光发热。