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1、数据分析岗位的分类——数据分析师
也可叫作经营分析师，比如撰写经营分析报告，这类工作大多在业务部门，其主要的工具是 EXCEL 及 PPT，基础数据大多需要技术部门提供，可能自己也掌握一些可视化挖掘工具，比如 SAS 或 SPSS，当前跟数据挖掘师的边界开始模糊，互相渗透吧，其核心使命是为公司决策提供服务。
2、数据分析岗位的分类——数据挖掘师
主要基于数据仓库或大数据平台，通过挖掘算法进行模型的创建和学习，其与经营分析师有很多相似之处，比如都需要理解业务、数据和场景，最大的区别就是具备较高的开发技能，比如掌握了 Python、Scala 等挖掘语言，能够操作专门的挖掘平台等等，现在很多的岗位如数据科学家啥的，都同出一脉，其核心使命是挖掘数据价值为应用服务。
3、数据分析岗位的分类——数据开发师
主要根据业务的要求提供取数或报表开发支撑，其在各个行业都是非常庞大的群体，与数据挖掘师的区别就是一般用不到挖掘技能，比如用简单的 SQL 就能搞定，一般数据挖掘师都经历过数据开发师这个阶段，其核心使命是完成数据需求。
4、数据分析岗位的分类——数据架构师
这类人员是数据仓库或大数据平台的数据建设和运营者，负责数据的采集、建模及治理，注意这里的建模是数据仓库建模，不是指数据挖掘，其核心使命是建设一个可用的数据系统并确保数据可用。
5、数据分析岗位的分类——平台架构师
负责数据仓库或大数据平台各类产品的规划和建设，很多时候，其包含了数据架构师的职能，其核心使命是满足数据计算、存储和查询要求。
很多公司没有分这么多岗位，要么是一人承担多种工作，比如数据架构师和数据开发师混编，数据挖掘师和数据分析师混编，要么没有相关岗位，比如没有数据挖掘师，虽然很多岗位是相通的，但其实每类岗位专业技能要求还是有所不同，如果你想做精做深，就需要明白其中的区别，明确自己真正的专业方向，不同企业同样一个数据分析师的称呼，做的可是天壤之别。
比如大家看到大数据很热，以为自己在企业也搞数据，就认为很有竞争力，但仔细剖析一下，就会发现诸如 BAT 招聘的数据分析师根本不是你以为的数据分析师，大多企业搞数据的其实都不能胜任，因为混淆了概念。
以上就是有关于数据分析岗位的分类的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
