資料分析的工作内容是什麼，資料分析師、資料産品經理和資料挖掘工程師三個崗位之間，有什麼聯系和差別？

資料分析工作内容：

a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；産品的流量轉化情況、産品流程優化分析，等等；

b.報表需求分析–比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、産品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；

c.業務專題分析：

精準營銷分析（使用者畫像分析、營銷對象分析、營銷政策分析、營銷效果分析）；

風控分析（政策分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；

市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、管道分析、決策分析等等）；下面我們探讨一下，根資料分析師工作有交叉、技能要求有重疊的另兩個資料崗位資料産品經理、資料挖掘工程師，以及三個崗位之間的聯系和差別。

資料産品經理要求具備普通産品經理的能力（比如産品設計、産業營運、使用者體驗方面的技能）外，還需要具備資料分析師的技能，掌握簡單的資料分析方法，能夠通過資料需求分析提煉出産品原型，進而将資料産品化，一個公司的資料價值變現成功與否，跟資料産品經理的職業素養有極大的關系。牛逼的資料産品經理，自己也是一個資料分析師，不需要資料分析師的配合工作。

資料分析師，要求不僅要懂得資料庫SQL查詢統計、excel透視分析等技能，牛一點的分析師還需要了解掌握資料挖掘算法，比如常見的四類模型，分類、聚類、關聯、預測，每一類模型至少掌握一兩種算法原理，能夠用R/SAS/SPSS等把模型結果跑出來，能夠看出和評判模型結果的好壞，能夠在實際中應用模型的結果。他們跟資料挖掘工程師的差别在資料分析師對算法的掌握要求不那麼高，隻需要會用工具哪怕是可視化可拖拽的工具調用算法包跑出結果來，會評判會應用結果就可以了。當然啦，牛逼的資料分析師，同時也是一個資料挖掘工程師。資料分析師除了對分析方法的掌握外，還需要非常熟悉業務和産品，能夠透過資料看到業務和産品的本質，他們是最具備商業敏感性的一群人，他們能預測公司和業務的未來，他們是公司資料價值的發現者，他們是産品經理、營運經理的最佳助手。

資料挖掘工程師，不僅需要精通各種模型算法原理、還要求能用代碼來實作算法，能對算法進行優化改進，能對模型進行部署、監控，能對模型進行不斷的疊代優化。同時，還需要掌握大資料研發工程師的部分技能，比如大資料分布式計算方法等。資料挖掘工程師是最稀缺最貴的一類人才，其薪資在各大資料崗位中，平均水準是最高的，漲幅是最大的也是最快的。入門後的資料分析師往資料挖掘工程師轉不失為一條絕佳路徑。當然啦，資料挖掘工程師如果對業務對産品感興趣，往資料分析師、資料産品經理轉，那是非常輕而易舉的事情。

從上面的分析可以看出，資料分析師在職業選擇上，可進可退，可淺可深；在工作的強度上，不像程式員和算法工程師，一個項目就是一個工程，需要埋頭苦幹，冥思苦想，絞盡腦汁，資料分析師的工作由于比較碎片化，也經常和業務打成一遍，不純屬技術，更有業務的樂趣，是以說資料分析師是最适合女孩子和新入行者作為入門大資料的職業。後期，如果對産品感興趣可以轉資料産品經理，對營運感興趣，可以轉資料化營運經理，對資料挖掘算法感興趣，可以深入學習算法，轉資料挖掘工程師。資料分析師也是目前大資料衆多崗位中，企業需求量最大的崗位，是以說是最适合大家作為入門的崗位的。

人工智能、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿産業，多智時代專注于人工智能和大資料的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：

從執行到專家詳解資料分析師的職業層級劃分

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資料分析師和資料挖掘師的成長分為三個階段，每個階段都需要學習什麼？

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【大資料職場】什麼是資料分析師?深度解析資料分析師

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成為一名合格的資料分析師，需要滿足哪幾個條件？

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資料分析師職業未來成長空間是什麼，需要做哪些準備呢？