数据分析师分为哪几种?

发布时间：

2024-07-08 12:49

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之前写过一篇文章，来讲解数据岗位都有哪一些，具体可以参考下。与此同时，还写了一些关于数据分析师技能、日常工作相关的文章，喜欢的话可以点赞、关注、收藏！

无U无L：不懂技术的我，如何入行数据分析？

下面开始正文

1、数据岗位分类

首先，对不同行业、不同类型的数据相关的岗位做一个全面的总结。一共分了六大类，其中技术类、分析类、综合类是当前市面上比较主流且岗位需求数量较多的数据类岗位；管理类、产品类、打杂类更多的是辅助前面三类岗位的数据岗位，岗位需求量相对没有前三类多。

在汇总的图中，对每一类数据岗位的工作内容/范围、能力要求以及市面上常见的岗位名称都一一列举了下。那么到底该怎么入行，或者根据自身的情况做选择呢？下面，将通过个人的入行及发展经历来解答一下

数据岗位分类总结

先说下个人背景，本科末流985市场营销专业，硕士中游985管理科学与工程专业。

但是我产生入行数据相关领域的念头在本科阶段就产生了。主要有以下几点原因

然后，针对自身的情况和发展方向，设定了一个就业的目标，就是做数据分析师。主要是从以下几个角度思考的

所以在学生阶段做的一些事情都是为了入行数据领域服务的

首先，是自学了SQL和Python，技术倒没有现在进大厂的年轻人那么强，但是SQL面试够用，工作中不会的百度下能解决问题；Python可以写写简单的爬虫，处理下结构化和非结构化（文本）数据
其次，在学校期间，除了必修课，选修课尽量选一些跟数学、数据相关的课程，主要是提升自己的数理逻辑和模型的能力
第三，项目型的课程作业或者各类竞赛项目中，尽量做数据处理和分析相关部分的工作，不仅可以在实践中锻炼能力，也是未来简历中的重要素材
第四，实习也是找一些与数据分析、咨询等相关的工作，锻炼数据能力外，也要锻炼下报告撰写的能力

做了上面的定位和努力后，在本科→研究生阶段，先取得保研资格并且选择了计算机与管理学的交叉学科“管理科学与工程”，研究方向也更加偏向数据领域（做过交通数据的研究和开源社区的合作者网络研究）；在研究生→工作阶段，在之前各种准备和运气的加成下，迈入了大厂阿里，从事数据分析师的工作

接下来，将罗列一下对应届/社招、数据行业/非数据行业的入行或者转行建议。已经在数据行业从业多年的大佬请忽略，主要是给新手做一下说明。

其实主要是给应届生和跨行想要进入数据领域相关的人说明下需要关注什么样的能力，以及如何准备。

重点说明下，现在其实数据相关的岗位竞争越来越激烈，不要听信“人人都是数据分析师”的话就觉的可以做这一行。现在数据行业对入行者的能力要求不仅是全面而且技能水平要求也很高，不要想着去个培训班或者在网上看个什么文章就能入门，以下有几点能力需要着重锻炼

数据处理能力：不仅需要快速收集和将数据处理成可加工格式的能力（这部分，花时间最多，能力高低对进度的影响很大）；更需要数理逻辑，把一些需要解答的业务问题，抽象成简单的：输入 → 模型处理 → 输出的能力
数据分析能力：问题 → 表象 → 原因 → 解决/建议。不仅自己要能快速看清问题，抓到原因，给出解决建议，还要能给别人讲清楚
算法/模型能力：知道什么样的算法/模型原理是什么，更要做到遇到什么样的问题要用什么样的算法/模型
可视化能力：优秀的可视化表达，能够做到事半功倍的效果
逻辑表达和讲故事的能力：同样一份报告，有的人组织材料就能条理清晰、故事线吸引人，有的人组织材料就枯燥无味、让人不知所云。尤其是对外或向上汇报，这个能力最为重要

数据岗位入行建议

最后，说这么多，就是想给没有数据从业经验却想入行数据领域的人科普下不同岗位的情况。此外，说明下自己这个原本也没有经验的门外汉是如何步入数据岗位的。在此基础上，梳理了一下给不同入行者的要做的准备和建议。

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