1樓：QQ ZHOU
一位優秀的資料分析師很可能某各行業的專家，他們對自己的業務瞭如指掌，對市場方向也洞察入微。但他們很可能只是一些更懂得如何利用資料幫助他們做決策的資料分析師。他們會用的一些工具不外乎MSoffice和一些簡單的統計學方法。
這類人除了公司培養的分析師外，很可能是運營人員、產品經理。因為這些人往往業務精通。他們往往需要圍繞目標，在原有業務背景的基礎上去解決實際問題。
舉個栗子
現象: 本季度營業額下降
圍繞這個現象，分析師則需借住現有資料，細分各個力度，找到問題所在。他們可能思考點在：在巨集觀市場層面以及企業本身層面考慮，就企業自身，又可以從各營業點，各種產品，各個區域，各個時間段等細分力度發現問題所在。
最終得出是否加強管理，增設或關閉營業點，增加投入或減少成本等決定。
再看看可能轉向挖掘的人員則更可能是懂得程式設計的人員，當然，有部分分析師最後因為發展需要轉向挖掘，但並不代表分析師一定會向這方面轉化。
資料探勘人士可以在不懂業務的情況下去做好挖掘，因為挖掘工作是利用海量資料去找規律，這種規律可能是業務經驗豐富的老司機們經過多年總結下來的，也有可能是新的不顯露的。
我之前負責過的一些專案都是和公司的一幫NLP團隊人員一起做的。我們事先調研好使用者需求，最後，將需求轉為乙個個方法任務讓挖掘人員去實現。比如，給文章打上標籤。
所以，資料探勘人員可以不了解業務，但是，深入業務的挖掘師卻是不可多得的人才。
2樓：江楚
不是，我覺得你似乎還不太理解工作中的分析和上學時候學習的區別。
分析可延展的方向很多，資料產品、資料運營、策略、商業or經營分析、使用者增長、反作弊等全都是分析可發展的方向，這部分是職位涉及到的；工作場景涉及到的會有線上、線下、廣告、流量、c端、b端之類的各種可能，而以上這些在大學裡面應該不會教給你才對，如果有，那至少還沒太脫節。所以最好不要看的太侷限，只要你想，專業和職位可以完全沒關係，反正你畢了業也是要學習的。
我很好奇你上學學的資料分析是什麼？t檢驗、方差分析、時間序列、主成分、線性回歸、logistic回歸、決策樹、svm，是這類嗎？如果是，那就提醒一下，除非專門走挖掘方向，否則這些都只會分析工作中的工具而非主要手段，分析工作主要還是需要溝通表達、思維邏輯、業務落地、專業技能、行業眼光的綜合素質。
如果我對業務人員或者老闆可以用1＋1＝2這種語言能解釋清楚問題，就絕對不會考慮做模型。
分析師是業務型的，挖掘則偏技術，各自擁有不同領域的技能體系，只是彼此之間存在能力上的交集而已。
資料分析師自學之路如何？
冷凡 我就是自學轉行到資料分析行業內的。學習的路徑是EXCEL MYSQL Power bi python 資料分析師 大學的專業是心理學，從業近兩年了我在這個問題下有近詳細的描述。如何成長為一名資料從業者，可以說下你的經歷麼？不負好時光的回答 知乎 https www. ENTER BACK 個人...
資料分析師的成長之路？
農夫三拳有點疼 初級 中級 高階。初級 工具EXCEL，分析知識基礎統計學，套用現成模型，對資料進行指標分析。中級 工具SQL EXCEL Python 資料提取 資料清洗，統計性分析。高階 機器學習，資料探勘 python SQL高階 pytorch IT界不禿頭的姑娘 首先，做資料分析師，基礎入...
資料分析師證書怎麼考
focus 可能大家都有考慮過資料分析行業入門是不是得考證，我也是。目前的資料分析證書可能還並沒有乙個像CPA或者MEC這樣公認的權威的證書，所以大部分人都是不建議去考這些證書的。我的看法是如果你是抱著拿著證書就可以作為敲門磚的想法，可能並沒有你想象中那麼好用。因此，如果是抱著學習的態度，想在考證的...