10分钟带你了解数据分析的三大门类！

2023-04-17 21:04

数据分析是大家耳熟能详的专业，从商业领域、科学研究、医学健康，再到当下最为火爆的科技行业，都能看到数据分析的岗位。不过，作为数据分析的三大分支，商业分析（Business Analysis）、数据分析（Data Analysis）和数据科学（Data Science）之间看起来差别巨大，又总是说不出来哪里不同。今天，留明君就用最简单的方式，带你秒懂这三者之间的异同，一秒入门数据分析！

（图片来源：来自网络）

BA, DA, DS 的概述

同为数据分析，三者的最大共性就是利用相似的技术，通过对历史数据的分析、解读、建模，对未来的趋势做出预测，帮助经营者更好做出商业决策。

不同的职位需要不同的技能和能力，但BA、DA、DS都需要具备数据分析和沟通协调的能力。

（图片来源：来自网络）

数据分析-热门就业方向

互联网科技公司
金融行业
零售行业
医疗保健行业
咨询行业
政府及非营利组织

商业分析师

Business Analyst

商业分析师的工作侧重于对商业领域的分析，在数据分析类的岗位中，商业分析师是最靠近业务部门的角色，需要对商业模式有深刻理解

核心职能

数据分析与建模：利用数据分析工具和技术，收集、整理、分析和建模企业的业务数据，从而提取有价值的商业洞察和发现商业机会，分析和建模会涉及到大数据、机器学习和人工智能等领域
业务流程优化与改进：深入了解企业的业务流程，从商业角度分析企业或组织的业务流程、业务需求，为企业制定战略和业务规划提供支持，涉及到业务流程重构、自动化、标准化等方面知识
统计分析与预测建模：利用统计学和预测建模等技术，为企业提供准确的预测和预测，以指导企业的决策制定和战略规划，涉及到市场分析、消费者行为分析、销售预测、产品定价和成本分析等模型

适合专业

商业分析，计算机科学，信息系统

信息技术，工程学

核心技能

SQL, Excel, Python, R

求职难度

中等

数据分析师

Data Analyst

数据分析师注重于数据的处理和分析，主要负责处理和分析大量数据，提供数据支持和决策支持，需要具备数据处理、数据分析、数据可视化和沟通协调能力

核心职能

数据收集与清洗：有效地从各种来源收集数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和可靠性，以便进行后续的分析
数据分析与建模：使用各种统计学和机器学习技术，对数据进行分析和建模，以提取有价值的信息和洞察，从而支持业务决策
数据可视化和报告：将分析结果以易于理解的形式进行可视化，向决策者和其他利益相关者传达分析结果和建议
业务洞察和建议：深入了解企业所处的行业和市场环境，以便从数据中发现商业机会和洞察，提供有价值的商业建议和决策支持，帮助企业制定更明智的战略规划

适合专业

数学，数据科学，计算机科学

商业分析，统计学，定量研究

核心技能

SQL, Python, Tableau, PowerBI

R/SPSS/SAS, Statistics

求职难度

中等

数据科学家

Data Scientist

相比数据分析师，数据科学家需要具备更多的算法设计和优化能力，以及数据工程和部署能力，能够将数据分析和算法应用于实际业务中，有效地提出改进建议和解决业务问题的方案

核心职能

数据挖掘与分析：使用各种数据挖掘和分析技术，例如机器学习、人工智能、统计学等，从海量数据中提取有价值的信息和知识，并探索数据背后的规律和趋势
数据建模与预测：相比数据分析师，数据科学家更注重数据建模和预测的能力。运用各种数据建模和预测技术，例如回归分析、时间序列分析、聚类分析等，构建数据模型，预测未来趋势和结果，并为决策提供科学依据
算法设计与优化：具备良好的算法设计和优化能力，能够根据不同的业务需求和数据特征，选择合适的算法模型，并不断调整和优化算法，提高预测准确度和效率
数据工程与部署：具备数据工程和部署能力，能够将数据分析和算法模型应用于实际业务中，构建端到端的数据处理和分析系统，并保证系统的可扩展性和稳定性