数据分析的重要性

— 总结自一个课程
一．为什么数据分析重要
在实际工作中无论是专业的数据分析岗位，还是运营、产品等岗位都开始关注从业者的数据分析能力，运营需要通过数据分析来解决流量、用户增长问题；产品需要利用数据分析解决业务增长需求。无论你处于什么岗位，具备数据分析思维后，可以利用数据挖掘业务价值，也可以更宏观的审视公司业务创造更高的个人价值。
二．哪些岗位会用到数据分析这项技能
目前国内的很多公司中，数据分析岗位的职责划分其实还不是很清晰。业务有问题了，找数据分析师；数据有问题，找数据分析师；运营有问题，找数据分析师；产品有问题，还找数据分析师。
三．数据分析的岗位有哪些种类
1.岗位种类
从工作性质上区分：主要分为数据工程师、商业分析师、业务分析师、产品分析师。
从工作流程和内容上区分：主要是取数员、数据采集工程师、ETL工程师、数据运维工程师、数据算法工程师、业务分析师、可视化工程师。
2.每种岗位介绍
（1）数据工程师
数据工程师包含的岗位很多，主要负责数据仓库、数据中台、数据模型，等等，主要的工作也是根据具体的职责来定的，很多人最后走专业技术线一般都会转到工程师。
（2）商业分析师
商业分析师一般来说都是研究行业数据和竞品数据，然后研究企业发展、为公司决策者提供战略决策指导意见的。这个岗位不仅要熟悉业务，还要熟悉行业，对技术的要求不是很高。
（3）产品分析师
产品分析师主要负责对产品的数据收集，深度分析和挖掘，为公司运营决策、产品方向、销售策略、媒体投放策略提供数据支持等。
（4）取数员
我们俗称的“表哥表姐”就是取数员，属于数据分析最初级的岗位，工作内容就是利用 SQL 等数据采集工具从数据库中进行数据采集。
（5）数据采集工程师
数据采集工程师属于取数员的高级岗位，这个岗位除了面对数据库数据之外，通常还需要进行脚本数据、网页数据、产品功能数据等的获取采集工作。
（6）ETL工程师
主要面对数据库、数据中心或者数据平台，主要的工作内容就是负责数据从数据库提取出来之后的清洗工作，比如切片、切块、细分等。
（7）数据运维工程师
在数据平台上需要数据维护人员，初级岗位是数据运维工程师，主要负责数据平台的管理，任务调度等。
（8）数据挖掘工程师
主要工作内容是在数据建模阶段对数据进行算法处理，比如常见的推荐算法、挖掘算法、聚类算法，等等。其中数据算法工程师属于数据挖掘工程师的高级岗位，该岗位主要是对整个数据部门的数据进行管理，脱离了数据挖掘的技术岗位性质，而成为管理岗位的性质。
（9）业务分析师
主要是针对具体的业务问题，完成“业务问题定位”-“数据采集”-“数据加工”-“数据处理”-“数据可视化”-“方案落地”的全过程，为业务部门或者公司提供决策依据。
（10）可视化工程师
可视化工程师是数据分析当中比较特殊的岗位，其更看重工具的使用，主要职责是利用 FineBI 等工具进行数据的可视化展示，比如报表可视化、大屏可视化、报告可视化等工作。