京东|你不知道的数据分析师岗位细分蒋凡

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目前，数据分析师岗位非常的热门，不少小伙伴都想要转行做数据分析。其实，数据分析师也有许多细分的岗位，每个岗位的工作内容也不一样。今天小编就给大家分享一下具体都有哪些岗位、工作内容是什么以及会用到哪些工具。
数据分析师细分岗位方向有四个：取数、数据工程、业务分析派、商业分析，小伙伴们可以根据自己的实际情况选择适合自己的分析方向。
一、取数
【京东|你不知道的数据分析师岗位细分】
数据分析行业里最常见的就是做取数，尤其是当数据分析火了之后，因为入行门槛比较低，而且工作相对不累，导致大量人士涌入，但实际岗位其实没那么多。事实上，很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的，很多公司名义上打着数据分析的旗号，但实际招来的人就是做取数。
取数工作内容：
取数每天的工作内容比较简单、重复和机械，就是写SQL取数，根据业务的需求做数据统计、简单报表制作，总体来说价值感比较低，基本都是新人在做。但做取数也并非一事无成。因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础，能够高效的完成取数，以及对于数据的底层架构的深入了解，也不是一件很容易的事情。打好取数基础，有利于后面更高效地做分析和建模工作，同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会。
必备技能：Excel(如果会VBA当然更好)、SQL取数(核心技能)、数据库(需要熟悉，具体看公司用的什么数据库)
二、数据工程

数据工程包含的岗位很多，跟常见的数据分析比较容易搞混的，是数据仓库、数据中台、数据模型等等，这些其实都属于数据工程师的范畴，主要的工作也是根据具体的职责来看的，要有专门的人来做，很多小伙伴最后走专业技术线一般都会转到数据工程师。数据工程师更看重数据技术，比如统计学基础、数据库操作、编程基础、机器学习基础等等，同时还需要对业务有一定程度的理解。
数据工程工作内容：
数据工程师大体可以分为挖掘工程师、算法工程师等类别。比如说，数据挖掘工程师的主要工作是利用已有的算法模型，对业务数据进行清洗、建模，此方向薪资远大于数据分析师，上升空间较大，不过升级有一定难度。算法工程师则更看重理论基础，比如机器学习算法原理、相关数学原理等。算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法。算法工程师薪资非常高，天花板也高，不过升级难度大，市场需求没有数据挖掘等方向大，一般是大型大数据公司才会需要这个岗位，比如百度、腾讯、阿里。
必备技能：数据库、python、数据挖掘算法、机器学习算法等。
三、业务分析

一般入行2-3年基本可以达到业务分析师的水平，当然前提是业务知识储备足够。业务分析师也分为两部分：市场业务分析和运营分析。
业务分析工作内容：
市场业务分析，比如说零售公司的销售出了问题，分析师的任务就是要搞清业务数据异常的原因，取数据、做调查、做分析、找业务等等，最终输出分析报告给业务部门。运营分析，每天都跟报表打交道，每天主要的任务就是从某个系统导出excel表，然后整理一个新的excel表。至于看得懂看不懂这个excel ，完全看业务能力，跟技术操作没啥关系。